估计X射线图像上的肺深度可以在临床常规期间提供精确的机会肺部体积估计，并提高现代结构胸部成像技术中的图像对比，如X射线暗场成像。我们提出了一种基于卷积神经网络的方法，允许每像素肺厚度估计和随后的总肺容量估计。使用从5250个真实CT扫描生成的5250个模拟Xco.NoRh，网络培训并验证了网络。此外，我们能够在真正的X线片上推断使用仿真数据训练的模型。对于45名患者，对标准临床射线照相进行定量和定性评估。基于患者对应的CT扫描来定义每个患者总肺体积的地面真理。 45个真实射线照片上的估计肺体积与地基体积之间的平均值误差为0.83升。核算患者直径时，误差会降至0.66升。辅助，我们预测了131 X射线照片的合成数据集上的肺部厚度，其中平均值误差为0.21升。结果表明，可以将在仿真模型中获得的知识转移到真正的X射线图像。
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本文使用Qiskit软件堆栈提出了金融支付行业中的量子支持矢量机（QSVM）算法的第一个端到端应用，用于金融支付行业中的分类问题。基于实际卡支付数据，进行了详尽的比较，以评估当前最新的量子机学习算法对经典方法带来的互补影响。使用量子支持矢量机的特征映射特征来探索一种搜索最佳功能的新方法。使用欺诈特定的关键绩效指标比较结果：基于人类专业知识（规则决策），经典的机器学习算法（随机森林，XGBoost）和基于量子的机器学习算法，从分析中提取了准确性，回忆和假阳性率。 。此外，通过使用结合经典和量子算法的合奏模型来更好地改善预防欺诈的决策，从而探索了混合经典量子方法。我们发现，正如预期的那样，结果高度依赖于用于选择它们的特征选择和算法。 QSVM对特征空间进行了互补的探索，从而在大幅度降低的数据集上拟合了量子硬件的当前状态，从而提高了混合量子古典方法的欺诈检测准确性。
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Understanding the functional principles of information processing in deep neural networks continues to be a challenge, in particular for networks with trained and thus non-random weights. To address this issue, we study the mapping between probability distributions implemented by a deep feed-forward network. We characterize this mapping as an iterated transformation of distributions, where the non-linearity in each layer transfers information between different orders of correlation functions. This allows us to identify essential statistics in the data, as well as different information representations that can be used by neural networks. Applied to an XOR task and to MNIST, we show that correlations up to second order predominantly capture the information processing in the internal layers, while the input layer also extracts higher-order correlations from the data. This analysis provides a quantitative and explainable perspective on classification.
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针对边缘设备的实用眼睛认证（EA）系统需要对呈现攻击进行身份验证并强大，同时剩余计算和延迟效率。然而，现有的基于眼框架A）独立地执行认证和呈现攻击检测（PAD），B）涉及提取虹膜区域的显着预处理步骤。在这里，我们使用围绕图像介绍EA和垫的联合框架。虽然深度多任务学习（MTL）网络可以执行任务，但由于EA和焊盘的训练数据集是不相交的，因此MTL遭受遗忘效果。为了克服这一点，我们提出了用垫（眼部）的眼睛认证，一种基于蒸馏的方法，该方法为EA和垫训练了一个网络，同时降低了遗忘的效果。为了进一步提高EA性能，我们介绍了一种名为Eyepad ++的新方法，包括在EA和焊盘数据上训练MTL网络，同时通过额外的蒸馏步骤蒸馏眼网网络的“通用性”。我们所提出的方法优于垫中的SOTA，并在眼睛验证中获得近的SOTA性能，而无需任何预处理。我们还展示了眼部和眼部++在用户到用户验证中的疗效，跨网络骨干网和图像质量。
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