This short paper compiles the big ideas behind some philosophical views, definitions, and examples of causality. This collection spans the realms of the four commonly adopted approaches to causality: Humes regularity, counterfactual, manipulation, and mechanisms. This short review is motivated by presenting simplified views and definitions and then supplements them with examples from various fields, including economics, education, medicine, politics, physics, and engineering. It is the hope that this short review comes in handy for new and interested readers with little knowledge of causality and causal inference.

我们的许多实验旨在发现数据生成机制（即现象）背后的原因和效果。最重要的是，阐明一个模型，该模型可以使我们能够进一步探索手头上的现象和/或允许我们准确预测它。从根本上讲，这种模型可能是通过因果方法来得出的（与观察或经验平均值相反）。在这种方法中，需要因果发现来创建因果模型，然后可以应用该因果模型来推断干预措施的影响，并回答我们可能拥有的任何假设问题（即以什么IFS的形式）。本文为因果发现和因果推断提供了一个案例，并与传统的机器学习方法进行了对比。都是从公民和结构工程的角度来看。更具体地说，本文概述了因果关系的关键原理以及因果发现和因果推断的最常用算法和包。最后，本文还提出了一系列示例和案例研究，介绍了如何为我们的领域采用因果概念。

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.

大多数人工智能（AI）研究都集中在高收入国家，其中成像数据，IT基础设施和临床专业知识丰富。但是，在需要医学成像的有限资源环境中取得了较慢的进步。例如，在撒哈拉以南非洲，由于获得产前筛查的机会有限，围产期死亡率的率很高。在这些国家，可以实施AI模型，以帮助临床医生获得胎儿超声平面以诊断胎儿异常。到目前为止，已经提出了深度学习模型来识别标准的胎儿平面，但是没有证据表明它们能够概括获得高端超声设备和数据的中心。这项工作研究了不同的策略，以减少在高资源临床中心训练并转移到新的低资源中心的胎儿平面分类模型的域转移效果。为此，首先在丹麦的一个新中心对1,008例患者的新中心进行评估，接受了1,008名患者的新中心，后来对五个非洲中心（埃及，阿尔及利亚，乌干达，加纳和马拉维进行了相同的表现），首先在丹麦的一个新中心进行评估。 ）每个患者有25名。结果表明，转移学习方法可以是将小型非洲样本与发达国家现有的大规模数据库相结合的解决方案。特别是，该模型可以通过将召回率提高到0.92 \ pm 0.04 $，同时又可以维持高精度。该框架显示了在临床中心构建可概括的新AI模型的希望，该模型在具有挑战性和异质条件下获得的数据有限，并呼吁进行进一步的研究，以开发用于资源较少的国家 /地区的AI可用性的新解决方案。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

在这项工作中，我们考虑了在线环境中提高模型预测控制（MPC）动态模型准确性的任务。即使可以学习预测模型并将其应用于基于模型的控制器，但这些模型也经常离线学习。在此离线环境中，首先收集培训数据，并通过详细的培训程序来学习预测模型。将模型训练至所需的精度后，然后将其部署到模型预测控制器中。但是，由于模型是离线学习的，因此它不适合部署过程中观察到的干扰或模型错误。为了提高模型和控制器的适应性，我们提出了一个在线动力学学习框架，该框架不断提高部署过程中动态模型的准确性。我们采用基于知识的神经普通微分方程（KNODE）作为动态模型，并使用受转移学习启发的技术来不断提高模型的准确性。我们通过四型机器人证明了框架的功效，并在模拟和物理实验中验证框架。结果表明，所提出的方法能够说明可能段时间变化的干扰，同时保持良好的轨迹跟踪性能。

我们制定并测试一种使用概括的多语言模型使用新兴通信（EC）的技术，以改进现代无监督的NMT系统，尤其是对于低资源语言。有人认为，目前在NLP上的主要范式仅在文本语料库上进行预处理，不会产生强大的自然语言理解系统，并且强调了对接地，面向目标和互动语言学习的需求。在我们的方法中，我们将现代的多语言模型（Mbart，Liu etal。2020）嵌入到EC图像引用游戏中，其中该模型被激励使用多语言世代来完成视力基础的任务，并假设有假设是这将使多种语言与共享的任务空间保持一致。我们提出了EC微调的两种变体（Steinert-Threlkeldet。Al。2022），其中一种在6/8翻译设置中优于基于反射的基线，并证明对尼泊尔和尼泊尔和尼泊尔和低资产的语言特别有益僧伽罗。

队列研究越来越多地使用加速度计进行体育活动和久坐行为估计。这些设备往往比自我报告易于错误，可以全天捕获活动，并且是经济的。但是，在自由生活的情况下和受试者对象变化下，基于髋关节wor的数据估算久坐行为的先前方法通常是无效的或次优的。在本文中，我们提出了一个本地马尔可夫切换模型，该模型考虑了这种情况，并引入了一种姿势分类和久坐行为分析的一般程序，该程序自然适合该模型。我们的方法在时间序列中具有更改点检测方法，也是一个两个阶段分类步骤，将数据标记为3类（坐着，站立，步进）。通过严格的训练测试范例，我们表明我们的方法达到了80％的精度。此外，我们的方法是强大的，易于解释。

本文分析了交付功能步态结果的联合空间步行机制和冗余。分析了两名参加多因素研究并在三个课程中行走的健康男性成年人的生物力学措施。两位参与者都采用不同的人体内部和人际补偿策略（例如，拱顶，髋关节远足）跨步行条件，并表现出显着的步态模式改变，同时保持任务空间（功能）步态参数不变。他们还更喜欢各种不对称的步长，但在自由步行过程中保持了对称步长的一致性和Cadence-Invariant。结果表明，个性化方法的重要性以及需要从功能（任务空间）到关节空间步态分析的范式转变，以便在（a）典型步态和提供以人为中心的人类机器人相互作用。

基于多个实例检测网络（MIDN），大量作品为弱监督对象检测（WSOD）做出了巨大的努力。但是，大多数方法忽略了一个事实，即在训练阶段每个图像中都存在压倒性的负面实例，这会误导培训并使网络落入本地最小值。为了解决这个问题，本文提出了基于硬采样和软采样的在线渐进式实例平衡采样（OPI）算法。该算法包括两个模块：渐进式实例平衡（PIB）模块和渐进式实例重新加权（PIR）模块。 PIB模块结合了随机抽样和iou均衡采样，逐渐地挖掘出硬性实例，同时平衡积极实例和负面实例。 PIR模块进一步利用了分类器得分和相邻的改进，以重新获得使网络关注积极实例的积极实例的权重。 Pascal VOC 2007和2012数据集的广泛实验结果表明，所提出的方法可以显着改善基线，这也可与许多现有的最新结果相媲美。此外，与基线相比，所提出的方法不需要额外的网络参数，并且补充培训开销很小，可以根据实例分类器修补范式轻松地集成到其他方法中。