The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

Recent years have witnessed an astonishing explosion in the evolution of mobile applications powered by AI technologies. The rapid growth of AI frameworks enables the transition of AI technologies to mobile devices, significantly prompting the adoption of AI apps (i.e., apps that integrate AI into their functions) among smartphone devices. In this paper, we conduct the most extensive empirical study on 56,682 published AI apps from three perspectives: dataset characteristics, development issues, and user feedback and privacy. To this end, we build an automated AI app identification tool, AI Discriminator, that detects eligible AI apps from 7,259,232 mobile apps. First, we carry out a dataset analysis, where we explore the AndroZoo large repository to identify AI apps and their core characteristics. Subsequently, we pinpoint key issues in AI app development (e.g., model protection). Finally, we focus on user reviews and user privacy protection. Our paper provides several notable findings. Some essential ones involve revealing the issue of insufficient model protection by presenting the lack of model encryption, and demonstrating the risk of user privacy data being leaked. We published our large-scale AI app datasets to inspire more future research.

从大脑的事件驱动和稀疏的尖峰特征中受益，尖峰神经网络（SNN）已成为人工神经网络（ANN）的一种节能替代品。但是，SNNS和ANN之间的性能差距很长一段时间以来一直在延伸SNNS。为了利用SNN的全部潜力，我们研究了SNN中注意机制的影响。我们首先使用插件套件提出了我们的注意力，称为多维关注（MA）。然后，提出了一种新的注意力SNN体系结构，并提出了端到端训练，称为“ ma-snn”，该体系结构分别或同时或同时延伸了沿时间，通道以及空间维度的注意力重量。基于现有的神经科学理论，我们利用注意力重量来优化膜电位，进而以数据依赖性方式调节尖峰响应。 MA以可忽略的其他参数为代价，促进了香草SNN，以实现更稀疏的尖峰活动，更好的性能和能源效率。实验是在基于事件的DVS128手势/步态动作识别和Imagenet-1K图像分类中进行的。在手势/步态上，尖峰计数减少了84.9％/81.6％，任务准确性和能源效率提高了5.9％/4.7％和3.4 $ \ times $/3.2 $ \ times $。在ImagEnet-1K上，我们在单个/4步res-SNN-104上获得了75.92％和77.08％的TOP-1精度，这是SNN的最新结果。据我们所知，这是SNN社区与大规模数据集中的ANN相比，SNN社区取得了可比甚至更好的性能。我们的工作阐明了SNN作为支持SNN的各种应用程序的一般骨干的潜力，在有效性和效率之间取得了巨大平衡。

这项研究提出了一种基于深度学习的超声（US）图像引导放射疗法的跟踪方法。拟议的级联深度学习模型由注意力网络，基于掩模区域的卷积神经网络（Mask R-CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络组成。注意网络从美国图像到可疑的具有里程碑意义的运动区域，以减少搜索区域。然后，面膜R-CNN在减少区域中产生多个利益区域（ROI）建议，并通过三个网络头确定拟议的地标：边界框回归，提案分类和地标分段。 LSTM网络对连续的图像框架之间的时间关系建模，以进行边界框回归和建议分类。为了合并最终建议，根据顺序框架之间的相似性设计选择方法。该方法在肝脏美国跟踪数据集中测试了医疗图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）2015年的挑战，其中有三位经验丰富的观察者注释了地标，以获得其平均位置。在24个鉴于我们具有地面真相的序列的24个序列上，所有地标的平均跟踪误差为0.65 +/- 0.56毫米，所有地标的误差均在2 mm之内。我们进一步测试了从测试数据集中的69个地标上提出的模型，该模型具有与训练模式相似的图像模式，从而导致平均跟踪误差为0.94 +/- 0.83 mm。我们的实验结果表明，我们提出的方法使用US图像跟踪肝解剖学地标的可行性和准确性，为放射治疗期间的主动运动管理提供了潜在的解决方案。

在图像之间生成健壮和可靠的对应关系是多种应用程序的基本任务。为了在全球和局部粒度上捕获上下文，我们提出了Aspanformer，这是一种基于变压器的无探测器匹配器，建立在层次的注意力结构上，采用了一种新颖的注意操作，能够以自适应方式调整注意力跨度。为了实现这一目标，首先，在每个跨注意阶段都会回归流图，以定位搜索区域的中心。接下来，在中心周围生成一个采样网格，其大小不是根据固定的经验配置为固定的，而是根据与流图一起估计的像素不确定性的自适应计算。最后，在派生区域内的两个图像上计算注意力，称为注意跨度。通过这些方式，我们不仅能够维持长期依赖性，而且能够在高相关性的像素之间获得细粒度的注意，从而补偿基本位置和匹配任务中的零件平滑度。在广泛的评估基准上的最新准确性验证了我们方法的强匹配能力。

图像引导放射疗法中的CBCT为患者的设置和计划评估提供了关键的解剖学信息。纵向CBCT图像登记可以量化分裂间的解剖变化。这项研究的目的是提出一个无监督的基于深度学习的CBCT-CBCT变形图像登记。提出的可变形注册工作流程包括训练和推理阶段，这些培训和推理阶段通过基于空间转换的网络（STN）共享相同的进率前路。 STN由全球生成对抗网络（Globalgan）和本地GAN（Localgan）组成，分别预测了粗略和细尺度运动。通过最小化图像相似性损失和可变形矢量场（DVF）正则化损失，而无需监督地面真实DVF的训练，对网络进行了训练。在推理阶段，训练有素的Localgan预测了局部DVF的斑块，并融合形成全图像DVF。随后将局部全图像DVF与Globalgan生成的DVF合并以获得最终的DVF。在实验中，使用来自20名腹部癌症患者的100个分数CBCT评估了该方法，并在保持测试中来自21名不同腹部癌症患者的队列中的105个分数CBCT。从定性上讲，注册结果显示了变形的CBCT图像与目标CBCT图像之间的对齐。定量地，在基准标记和手动确定的地标计算的平均目标注册误差（TRE）为1.91+-1.11 mm。变形CBCT和目标CBCT之间的平均平均绝对误差（MAE），归一化的跨相关性（NCC）分别为33.42+-7.48 HU，0.94+-0.04。这种有希望的注册方法可以提供快速准确的纵向CBCT对准，以促进分流的解剖变化分析和预测。

本文回顾了AIM 2022上压缩图像和视频超级分辨率的挑战。这项挑战包括两条曲目。轨道1的目标是压缩图像的超分辨率，轨迹〜2靶向压缩视频的超分辨率。在轨道1中，我们使用流行的数据集DIV2K作为培训，验证和测试集。在轨道2中，我们提出了LDV 3.0数据集，其中包含365个视频，包括LDV 2.0数据集（335个视频）和30个其他视频。在这一挑战中，有12支球队和2支球队分别提交了赛道1和赛道2的最终结果。所提出的方法和解决方案衡量了压缩图像和视频上超分辨率的最先进。提出的LDV 3.0数据集可在https://github.com/renyang-home/ldv_dataset上找到。此挑战的首页是在https://github.com/renyang-home/aim22_compresssr。

基于模型的离线优化通过动态感知政策为策略学习和分布外概括提供了新的观点，在该策略中，学会的政策可以适应培训阶段列举的不同动态。但是，由于离线设置下的限制，学到的模型无法很好地模仿真实的动态，以支持可靠的分发勘探，这仍然阻碍了政策以良好的概括。为了缩小差距，先前的作品大致集成了随机初始化的模型，以更好地近似实际动力学。但是，这种做法是昂贵且效率低下的，并且无法保证学识渊博的模型可以近似真正的动态，我们在本文中命名了覆盖性。我们通过生成具有可证明的能力以有效且可控制的方式覆盖真实动态的模型来积极解决这个问题。为此，我们根据动力学下的策略占用，为动态模型设计一个距离度量，并提出了一种算法来生成模型，以优化其对真实动力学的覆盖范围。我们对模型生成过程进行了理论分析，并证明我们的算法可以提供增强的覆盖性。作为一项下游任务，我们以较小或没有保守的惩罚训练动态感知政策，实验表明我们的算法在现有的离线RL基准测试中优于先前的离线方法。我们还发现，通过我们的方法学到的政策具有更好的零转移性能，这意味着它们的概括更好。

Subject to the huge semantic gap between natural and formal languages, neural semantic parsing is typically bottlenecked by its complexity of dealing with both input semantics and output syntax. Recent works have proposed several forms of supplementary supervision but none is generalized across multiple formal languages. This paper proposes a unified intermediate representation (IR) for graph query languages, named GraphQ IR. It has a natural-language-like expression that bridges the semantic gap and formally defined syntax that maintains the graph structure. Therefore, a neural semantic parser can more precisely convert user queries into GraphQ IR, which can be later losslessly compiled into various downstream graph query languages. Extensive experiments on several benchmarks including KQA Pro, Overnight, GrailQA, and MetaQA-Cypher under standard i.i.d., out-of-distribution, and low-resource settings validate GraphQ IR's superiority over the previous state-of-the-arts with a maximum 11% accuracy improvement.

强度衍射断层扫描（IDT）是指用于从一组仅2D强度测量的样品成像样品的3D折射率（RI）分布的一类光学显微镜技术。由于相位信息的丢失和缺失的锥体问题，无伪影RI地图的重建是IDT的一个基本挑战。神经领域（NF）最近成为一种新的深度学习方法（DL），用于学习物理领域的连续表示。 NF使用基于坐标的神经网络来表示该场，通过将空间坐标映射到相应的物理量，在我们的情况下，复杂价值的折射率值。我们将DEPAF作为第一种基于NF的IDT方法，可以从仅强度和有限角度的测量值中学习RI体积的高质量连续表示。 DECAF中的表示形式是通过使用IDT向前模型直接从测试样品的测量值中学到的，而无需任何地面真相图。我们对模拟和实验生物学样品进行定性和定量评估DECAF。我们的结果表明，DECAF可以生成高对比度和无伪影RI图，并导致MSE超过现有方法的2.1倍。