在背景主导的情况下，通过机器学习和信号和背景之间的可观察者之间的高度重叠来调查LHC在LHC的新物理搜索的敏感性。我们使用两种不同的型号，XGBoost和深度神经网络，利用可观察到之间的相关性，并将这种方法与传统的切割方法进行比较。我们认为不同的方法来分析模型的输出，发现模板拟合通常比简单的切割更好地执行。通过福芙氏分解，我们可以额外了解事件运动学与机器学习模型输出之间的关系。我们认为具有亚霉素的超对称场景作为一个具体示例，但方法可以应用于更广泛的超对称模型。

Coronary Computed Tomography Angiography (CCTA) provides information on the presence, extent, and severity of obstructive coronary artery disease. Large-scale clinical studies analyzing CCTA-derived metrics typically require ground-truth validation in the form of high-fidelity 3D intravascular imaging. However, manual rigid alignment of intravascular images to corresponding CCTA images is both time consuming and user-dependent. Moreover, intravascular modalities suffer from several non-rigid motion-induced distortions arising from distortions in the imaging catheter path. To address these issues, we here present a semi-automatic segmentation-based framework for both rigid and non-rigid matching of intravascular images to CCTA images. We formulate the problem in terms of finding the optimal \emph{virtual catheter path} that samples the CCTA data to recapitulate the coronary artery morphology found in the intravascular image. We validate our co-registration framework on a cohort of $n=40$ patients using bifurcation landmarks as ground truth for longitudinal and rotational registration. Our results indicate that our non-rigid registration significantly outperforms other co-registration approaches for luminal bifurcation alignment in both longitudinal (mean mismatch: 3.3 frames) and rotational directions (mean mismatch: 28.6 degrees). By providing a differentiable framework for automatic multi-modal intravascular data fusion, our developed co-registration modules significantly reduces the manual effort required to conduct large-scale multi-modal clinical studies while also providing a solid foundation for the development of machine learning-based co-registration approaches.

Federated learning (FL) enables the building of robust and generalizable AI models by leveraging diverse datasets from multiple collaborators without centralizing the data. We created NVIDIA FLARE as an open-source software development kit (SDK) to make it easier for data scientists to use FL in their research and real-world applications. The SDK includes solutions for state-of-the-art FL algorithms and federated machine learning approaches, which facilitate building workflows for distributed learning across enterprises and enable platform developers to create a secure, privacy-preserving offering for multiparty collaboration utilizing homomorphic encryption or differential privacy. The SDK is a lightweight, flexible, and scalable Python package, and allows researchers to bring their data science workflows implemented in any training libraries (PyTorch, TensorFlow, XGBoost, or even NumPy) and apply them in real-world FL settings. This paper introduces the key design principles of FLARE and illustrates some use cases (e.g., COVID analysis) with customizable FL workflows that implement different privacy-preserving algorithms. Code is available at https://github.com/NVIDIA/NVFlare.

随着深度学习（DL）的出现，超分辨率（SR）也已成为一个蓬勃发展的研究领域。然而，尽管结果有希望，但该领域仍然面临需要进一步研究的挑战，例如，允许灵活地采样，更有效的损失功能和更好的评估指标。我们根据最近的进步来回顾SR的域，并检查最新模型，例如扩散（DDPM）和基于变压器的SR模型。我们对SR中使用的当代策略进行了批判性讨论，并确定了有前途但未开发的研究方向。我们通过纳入该领域的最新发展，例如不确定性驱动的损失，小波网络，神经体系结构搜索，新颖的归一化方法和最新评估技术来补充先前的调查。我们还为整章中的模型和方法提供了几种可视化，以促进对该领域趋势的全球理解。最终，这篇综述旨在帮助研究人员推动DL应用于SR的界限。

可解释的AI（XAI）的最新进展增加了对各个行业中安全和可解释的AI模型部署的需求。尽管深度神经网络在各种领域取得了最新的成功，但了解这种复杂模型的决策过程对于领域专家来说仍然是一项艰巨的任务。尤其是在金融领域，仅指向通常由数百种混合类型列组成的异常，对专家的价值有限。因此，在本文中，我们提出了一个框架，用于解释使用用于混合类型表格数据的Denoisising自动编码器。我们专门将技术集中在错误的观察方面上。这是通过将潜在误差定位的单个样品柱（单元）定位并分配相应的置信度得分来实现的。此外，该模型提供了预期的单元格估计来解决错误。我们根据三个标准的公共表格数据集（信用默认，成人，IEEE欺诈）和一个专有数据集（Holdings）来评估我们的方法。我们发现，适用于此任务的Denoing自动编码器已经在细胞误差检测率和预期价值率中的其他方法都优于其他方法。此外，我们分析了设计用于细胞误差检测的专门损失如何进一步改善这些指标。我们的框架是为域专家设计的，以了解异常的异常特征，并改善内部数据质量管理流程。

由于当今网络和应用程序的快速增长，互联网流量的分类变得越来越重要。我们网络中的连接数量和新应用程序的添加会导致大量日志数据，并使专家搜索常见模式变得复杂。在特定类别的应用程序中找到此类模式对于满足网络分析中的各种要求是必要的。深度学习方法同时从单个系统中的数据中提供特征提取和分类。但是，这些网络非常复杂，被用作黑框模型，它削弱了专家对分类的信任。此外，通过将它们用作黑色框，尽管其表现出色，但仍无法从模型预测中获得新知识。因此，分类的解释性至关重要。除了增加信任外，该解释还可以用于模型评估，从数据中获得新的见解并改善模型。在本文中，我们提出了一个视觉交互式工具，该工具将网络数据的分类与解释技术结合在一起，以在专家，算法和数据之间形成接口。

非结构化的文本中存在大量的位置信息，例如社交媒体帖子，新闻报道，科学文章，网页，旅行博客和历史档案。地理学是指识别文本中的位置参考并识别其地理空间表示的过程。虽然地理标准可以使许多领域受益，但仍缺少特定应用程序的摘要。此外，缺乏对位置参考识别方法的现有方法的全面审查和比较，这是地理验证的第一个和核心步骤。为了填补这些研究空白，这篇综述首先总结了七个典型的地理应用程序域：地理信息检索，灾难管理，疾病监视，交通管理，空间人文，旅游管理和犯罪管理。然后，我们通过将这些方法分类为四个组，以基于规则的基于规则，基于统计学学习的基于统计学学习和混合方法将这些方法分类为四个组，从而回顾了现有的方法参考识别方法。接下来，我们彻底评估了27种最广泛使用的方法的正确性和计算效率，该方法基于26个公共数据集，其中包含不同类型的文本（例如，社交媒体帖子和新闻报道），包含39,736个位置参考。这项彻底评估的结果可以帮助未来的方法论发展以获取位置参考识别，并可以根据应用需求指导选择适当方法的选择。