Segmentation of regions of interest (ROIs) for identifying abnormalities is a leading problem in medical imaging. Using Machine Learning (ML) for this problem generally requires manually annotated ground-truth segmentations, demanding extensive time and resources from radiologists. This work presents a novel weakly supervised approach that utilizes binary image-level labels, which are much simpler to acquire, to effectively segment anomalies in medical Magnetic Resonance (MR) images without ground truth annotations. We train a binary classifier using these labels and use it to derive seeds indicating regions likely and unlikely to contain tumors. These seeds are used to train a generative adversarial network (GAN) that converts cancerous images to healthy variants, which are then used in conjunction with the seeds to train a ML model that generates effective segmentations. This method produces segmentations that achieve Dice coefficients of 0.7903, 0.7868, and 0.7712 on the MICCAI Brain Tumor Segmentation (BraTS) 2020 dataset for the training, validation, and test cohorts respectively. We also propose a weakly supervised means of filtering the segmentations, removing a small subset of poorer segmentations to acquire a large subset of high quality segmentations. The proposed filtering further improves the Dice coefficients to up to 0.8374, 0.8232, and 0.8136 for training, validation, and test, respectively.

图表学习通常是处理或代表结构化数据的必要步骤，当没有明确给出底层图。图表学习通常以完全了解图形信号的全部知识，即涉及图形节点上的数据。但是，有些设置可以容易地或仅具有不可忽略的通信成本来收集数据。在这种情况下，分布式处理看作是一种自然解决方案，其中数据保持主要是本地，并且在通信图上的邻居节点中执行所有处理。我们在此提出了一种新型分布图学习算法，其允许在数据在目标图上平滑的假设下从节点上的信号观察推断图。我们通过本地投影约束解决了分布式优化问题，以推断有效图，同时限制通信成本。我们的结果表明，分布式方法的通信成本低于集中式算法，而不会影响推断图中的精度。随着网络大小的增加，它还可以在通信成本方面更好地缩放，特别是对于稀疏网络。

认证机构呼吁对所有利益相关者开放课程发展流程，以反映学生，工业，大学教师和社会的观点。但是，教师和非教师团体之间的沟通困难留下了巨大的合作潜力。使用学习目标，自然语言处理和数据可视化的分类，本文介绍了一种提供普遍，自我解释和授权的计划计划表示的方法。一个简单的示例显示了该方法如何有助于代表性计划计划经验，并使用案例研究来确认该方法的准确性和实用性。

许多生物，包括各种种类的蜘蛛和毛毛虫，都会改变其形状以切换步态并适应不同的环境。从可拉伸电路到高度变形的软机器人，最近的技术进步已经开始使变化的机器人成为可能。但是，目前尚不清楚应如何以及何时发生变化以及可以获得哪些功能，从而导致各种未解决的设计和控制问题。为了开始解决这些问题，我们在这里模拟，设计和构建一个软机器人，该机器人利用形状变化来在平坦和倾斜的表面上实现运动。在模拟中对该机器人进行建模，我们在两个环境中探索了它的功能，并证明了特定于环境特定形状和步态的存在，这些形状和步态成功地转移到了物理硬件中。我们发现，改变形状的机器人在模拟和现实中比等效但不正确的机器人更好地遍历这些环境。