对偏见的探索对深度学习管道在医疗环境中的透明度和适用性有重大影响，但到目前为止却经过了严重的研究。在本文中，我们考虑了仅在不同的图像分辨率下可用于培训数据的两个单独的组。对于H组，可用的图像和标签处于首选高分辨率，而对于L组L仅弃用较低的分辨率数据。我们分析了数据分布中的这种分辨率偏差如何传播到更高分辨率下L组的系统偏差预测。我们的结果表明，单分辨率训练设置会导致体积组差异的显着损失，这些差异转化为DSC衡量的错误分割，并在低分辨率组上进行了分类失败。我们进一步探讨了如何使用跨决议的培训数据来应对这种系统偏见。具体而言，我们研究了图像重新采样，扩展和解决独立性的影响，并证明可以通过多分辨率方法有效地降低偏见。
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主要的神经影像学研究推动了1.0 mm以下的3T MRI采集分辨率，以改善结构定义和形态学。然而，只有很少的时间 - 密集的自动化图像分析管道已被验证为高分辨率（雇用）设置。另一方面，有效的深度学习方法很少支持多个固定分辨率（通常1.0 mm）。此外，缺乏标准的杂交数据分辨率以及具有足够覆盖的扫描仪，年龄，疾病或遗传方差的多样化数据的有限可用性会带来额外的，未解决的挑战培训网络。将分辨率独立于基于深度学习的分割，即在一系列不同的体素大小上以其本地分辨率进行分辨率的能力，承诺克服这些挑战，但目前没有这种方法。我们现在通过向决议独立的分割任务（VINN）引入VINOSEIZED独立的神经网络（VINN）来填补这个差距，并呈现FastSurfervinn，（i）建立并实施决议独立，以获得深度学习作为同时支持0.7-1.0 mm的第一种方法分割，（ii）显着优于跨决议的最先进方法，（iii）减轻雇用数据集中存在的数据不平衡问题。总体而言，内部分辨率 - 独立性相互益处雇用和1.0 mm MRI分割。通过我们严格验证的FastSurfervinn，我们将为不同的神经视线镜分析分发一个快速工具。此外，VINN架构表示更广泛应用的有效分辨率的分段方法
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从传统流动性到电气性的过渡在很大程度上取决于为基础设施的可用性和最佳放置。本文研究了城市地区充电站的最佳位置。我们最大程度地提高了该区域的充电基础设施供应，并在设定预算限制的同时最大程度地减少等待，旅行和充电时间。此外，我们还包括在家中收取车辆的可能性，以更加精致地估计整个城市地区的实际充电需求。我们将充电站问题的放置作为非线性整数优化问题，该问题寻求充电站的最佳位置和不同充电类型的充电堆数量。我们设计了一种新颖的深钢筋学习方法来解决充电站放置问题（PCRL）。与五个基线相比，对现实世界数据集的广泛实验表明，PCRL如何减少等待时间和旅行时间，同时增加收费计划的好处。与现有的基础设施相比，我们可以将等待时间最多减少97％，并将收益提高到497％。
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多摄像机多对象跟踪目前在计算机视野中引起了注意力，因为它在现实世界应用中的卓越性能，如具有拥挤场景或巨大空间的视频监控。在这项工作中，我们提出了一种基于空间升降的多乳制型配方的数学上优雅的多摄像多对象跟踪方法。我们的模型利用单摄像头跟踪器产生的最先进的TOOTWLET作为提案。由于这些Tracklet可能包含ID-Switch错误，因此我们通过从3D几何投影获得的新型预簇来完善它们。因此，我们派生了更好的跟踪图，没有ID交换机，更精确的数据关联阶段的亲和力成本。然后通过求解全局提升的多乳制型制剂，将轨迹与多摄像机轨迹匹配，该组件包含位于同一相机和相互相机间的Tracklet上的短路和远程时间交互。在Wildtrack DataSet的实验结果是近乎完美的结果，在校园上表现出最先进的追踪器，同时在PETS-09数据集上处于校准状态。我们将在接受纸质时进行我们的实施。
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本文通过引入几何深度学习（GDL）框架来构建通用馈电型型模型与可区分的流形几何形状兼容的通用馈电型模型，从而解决了对非欧国人数据进行处理的需求。我们表明，我们的GDL模型可以在受控最大直径的紧凑型组上均匀地近似任何连续目标函数。我们在近似GDL模型的深度上获得了最大直径和上限的曲率依赖性下限。相反，我们发现任何两个非分类紧凑型歧管之间始终都有连续的函数，任何“局部定义”的GDL模型都不能均匀地近似。我们的最后一个主要结果确定了数据依赖性条件，确保实施我们近似的GDL模型破坏了“维度的诅咒”。我们发现，任何“现实世界”（即有限）数据集始终满足我们的状况，相反，如果目标函数平滑，则任何数据集都满足我们的要求。作为应用，我们确认了以下GDL模型的通用近似功能：Ganea等。 （2018）的双波利馈电网络，实施Krishnan等人的体系结构。 （2015年）的深卡尔曼 - 滤波器和深度玛克斯分类器。我们构建了：Meyer等人的SPD-Matrix回归剂的通用扩展/变体。 （2011）和Fletcher（2003）的Procrustean回归剂。在欧几里得的环境中，我们的结果暗示了Kidger和Lyons（2020）的近似定理和Yarotsky和Zhevnerchuk（2019）无估计近似率的数据依赖性版本的定量版本。
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