The future of population-based breast cancer screening is likely personalized strategies based on clinically relevant risk models. Mammography-based risk models should remain robust to domain shifts caused by different populations and mammographic devices. Modern risk models do not ensure adaptation across vendor-domains and are often conflated to unintentionally rely on both precursors of cancer and systemic/global mammographic information associated with short- and long-term risk, respectively, which might limit performance. We developed a robust, cross-vendor model for long-term risk assessment. An augmentation-based domain adaption technique, based on flavorization of mammographic views, ensured generalization to an unseen vendor-domain. We trained on samples without diagnosed/potential malignant findings to learn systemic/global breast tissue features, called mammographic texture, indicative of future breast cancer. However, training so may cause erratic convergence. By excluding noise-inducing samples and designing a case-control dataset, a robust ensemble texture model was trained. This model was validated in two independent datasets. In 66,607 Danish women with flavorized Siemens views, the AUC was 0.71 and 0.65 for prediction of interval cancers within two years (ICs) and from two years after screening (LTCs), respectively. In a combination with established risk factors, the model's AUC increased to 0.68 for LTCs. In 25,706 Dutch women with Hologic-processed views, the AUCs were not different from the AUCs in Danish women with flavorized views. The results suggested that the model robustly estimated long-term risk while adapting to an unseen processed vendor-domain. The model identified 8.1% of Danish women accounting for 20.9% of ICs and 14.2% of LTCs.

临床实践中使用的医学图像是异质的，与学术研究中研究的扫描质量不同。在解剖学，伪影或成像参数不寻常或方案不同的极端情况下，预处理会分解。最需要对这些变化的方法可靠。提出了一种新颖的深度学习方法，以将人脑快速分割为132个区域。提出的模型使用有效的U-NET型网络，并从不同视图和分层关系的交点上受益，以在端到端训练期间融合正交2D平面和脑标签。部署了弱监督的学习，以利用部分标记的数据来进行整个大脑分割和颅内体积（ICV）的估计。此外，数据增强用于通过生成具有较高的脑扫描的磁共振成像（MRI）数据来扩展模型训练，同时保持数据隐私。提出的方法可以应用于脑MRI数据，包括头骨或任何其他工件，而无需预处理图像或性能下降。与最新的一些实验相比，使用了不同的Atlases的几项实验，以评估受过训练模型的分割性能，并且与不同内部和不同内部和不同内部方法的现有方法相比，结果显示了较高的分割精度和鲁棒性。间域数据集。

The body of research on classification of solar panel arrays from aerial imagery is increasing, yet there are still not many public benchmark datasets. This paper introduces two novel benchmark datasets for classifying and localizing solar panel arrays in Denmark: A human annotated dataset for classification and segmentation, as well as a classification dataset acquired using self-reported data from the Danish national building registry. We explore the performance of prior works on the new benchmark dataset, and present results after fine-tuning models using a similar approach as recent works. Furthermore, we train models of newer architectures and provide benchmark baselines to our datasets in several scenarios. We believe the release of these datasets may improve future research in both local and global geospatial domains for identifying and mapping of solar panel arrays from aerial imagery. The data is accessible at https://osf.io/aj539/.

Recently, attempts have been made to reduce annotation requirements in feature-based self-explanatory models for lung nodule diagnosis. As a representative, cRedAnno achieves competitive performance with considerably reduced annotation needs by introducing self-supervised contrastive learning to do unsupervised feature extraction. However, it exhibits unstable performance under scarce annotation conditions. To improve the accuracy and robustness of cRedAnno, we propose an annotation exploitation mechanism by conducting semi-supervised active learning with sparse seeding and training quenching in the learned semantically meaningful reasoning space to jointly utilise the extracted features, annotations, and unlabelled data. The proposed approach achieves comparable or even higher malignancy prediction accuracy with 10x fewer annotations, meanwhile showing better robustness and nodule attribute prediction accuracy under the condition of 1% annotations. Our complete code is open-source available: https://github.com/diku-dk/credanno.

隐私已成为机器学习的主要问题。实际上，联合学习是出于隐私问题而激发的，因为它不允许传输私人数据，而仅传输中间更新。但是，联邦学习并不总是保证隐私保护，因为中间更新也可能揭示敏感信息。在本文中，我们对高斯混合模型的联合期望最大化算法进行了明确的信息理论分析，并证明了中间更新可能导致严重的隐私泄漏。为了解决隐私问题，我们提出了一个完全分散的隐私解决方案，该解决方案能够安全地计算每个最大化步骤中的更新。此外，我们考虑了两种不同类型的安全攻击：诚实但有趣而窃听的对手模型。数值验证表明，就准确性和隐私水平而言，与现有方法相比，所提出的方法具有优越的性能。

马尔可夫链蒙特卡洛方法用于从复杂分布和估计归一化常数采样的方法，通常会模拟沿着退火路径的一系列中间分布的样品，该路径桥梁在可缝隙的初始分布和目标密度之间桥接。先前的工作已经使用准算术手段构建了退火路径，并将所得的中间密度解释为最小化对终点的预期差异。我们在单调的密度函数嵌入下使用布雷格曼的分歧对这种“质心”属性进行了全面分析，从而将诸如Amari和Renyi的$ {\ alpha} $ - divergences等共同差异相关联，$ {（\ alpha，\ beta） } $ - 分歧，以及沿着退火路径的中间密度的詹森 - 香农脱落。我们的分析强调了使用Zhang 2004的Rho-Tau Bregman Divergence框架; 2013年的Rho-Tau Bregman Divergence框架之间的参数族之间的相互作用和分歧函数。

准确的几何表示对于开发有限元模型至关重要。尽管通常只有很少的数据在准确细分精美特征，例如缝隙和薄结构方面，虽然只有很少的数据就有良好的深度学习分割方法。随后，分段的几何形状需要劳动密集型手动修改，以达到可用于模拟目的的质量。我们提出了一种使用转移学习来重复使用分段差的数据集的策略，并结合了交互式学习步骤，其中数据对数据进行微调导致解剖上精确的分割适合模拟。我们使用改良的多平台UNET，该UNET使用下髋关节分段和专用损耗函数进行预训练，以学习间隙区域和后处理，以纠正由于旋转不变性而在对称类别上的微小不准确性。我们证明了这种可靠但概念上简单的方法，采用了临床验证的髋关节扫描扫描的临床验证结果。代码和结果3D模型可在以下网址提供：\ url {https://github.com/miccai2022-155/autoseg}

在这项工作中，我们优化了基于无人机（UAV）的便携式接入点（PAP）的3D轨迹，该轨迹为一组接地节点（GNS）提供无线服务。此外，根据Peukert效果，我们考虑无人机电池的实用非线性电池放电。因此，我们以一种新颖的方式提出问题，代表了基于公平的能源效率度量的最大化，并被称为公平能源效率（费用）。费用指标定义了一个系统，该系统对每用户服务的公平性和PAP的能源效率都非常重要。该法式问题采用非凸面问题的形式，并具有不可扣除的约束。为了获得解决方案，我们将问题表示为具有连续状态和动作空间的马尔可夫决策过程（MDP）。考虑到解决方案空间的复杂性，我们使用双胞胎延迟的深层确定性政策梯度（TD3）参与者 - 批判性深入强化学习（DRL）框架来学习最大化系统费用的政策。我们进行两种类型的RL培训来展示我们方法的有效性：第一种（离线）方法在整个训练阶段保持GN的位置相同；第二种方法将学习的政策概括为GN的任何安排，通过更改GN的位置，每次培训情节后。数值评估表明，忽视Peukert效应高估了PAP的播放时间，可以通过最佳选择PAP的飞行速度来解决。此外，用户公平，能源效率，因此可以通过有效地将PAP移动到GN上方，从而提高系统的费用价值。因此，我们注意到郊区，城市和茂密的城市环境的基线情景高达88.31％，272.34％和318.13％。

类型多样的语言提供了词汇和语法方面的系统，使演讲者可以以与他们所面临的特定交流环境和话语约束的方式专注于事件结构的方面。在本文中，我们专门研究了阿拉伯语，中文，德语，德语，俄语和土耳其语的图像标题，并描述了预测词汇方面的计算模型。尽管这些语言具有异质性，以及在其标题语料库中对独特语言资源的显着调用，但这些语言的说话者在框架图像内容的方式方面表现出令人惊讶的相似之处。我们利用这种观察到零拍的跨语性学习，并表明，尽管没有观察到这种语言的任何带注释的数据，但可以预测给定语言的词汇方面。

基于特征的自我解释方法解释了他们的分类，从人类可行的特征方面。在医学成像社区中，这种临床知识的语义匹配大大增加了AI的可信度。但是，功能附加注释的成本仍然是一个紧迫的问题。我们通过提出Credanno来解决这个问题，这是一种用于肺结核诊断的数据/注释有效的自我解释方法。 Credanno通过引入自我保护的对比学习来大大减少注释需求，以减轻从注释中学习大多数参数的负担，从而通过两阶段的培训代替端到端的培训。当使用数百个结节样本和仅1％的注释训练时，Credanno在预测恶性肿瘤方面取得了竞争力的准确性，同时，在预测结节属性方面大多数以前的作品都显着超过了。学习空间的可视化进一步表明，恶性肿瘤和结节属性的聚类与临床知识一致。我们的完整代码可用：https：//github.com/ludles/credanno。