我们提出了一种使用流生理时间序列的端到端模型，以准确预测低氧血症的近期风险，低氧血症是一种罕见但威胁生命的疾病，已知在手术期间造成严重的患者伤害。受到以下事实的启发：低氧血症事件是根据未来观察到的低spo2（即血氧饱和度）实例定义的，我们提出的模型使对未来的低spo2实例和低氧血症结果的混合推断，并由关节序列启用同时优化标签预测的判别解码器的自动编码器，以及对数据重建和预测进行了培训的两个辅助解码器，它们无缝地学习上下文的潜在表示，这些表示捕获了当前状态之间的过渡到未来状态。所有解码器都共享一个基于内存的编码器，有助于捕获患者测量的全局动态。对于一个主要的学术医学中心进行了72,081次手术的大型手术队列，我们​​的模型优于所有基础，包括最先进的低氧预测系统使用的模型。能够以临床上可接受的警报对近期低氧事件的警报进行分辨率的实时预测，尤其是更关键的持续性低氧血症，我们提出的模型在改善临床决策和减轻围手术期的减轻负担方面有希望。

Traditionally, data analysis and theory have been viewed as separate disciplines, each feeding into fundamentally different types of models. Modern deep learning technology is beginning to unify these two disciplines and will produce a new class of predictively powerful space weather models that combine the physical insights gained by data and theory. We call on NASA to invest in the research and infrastructure necessary for the heliophysics' community to take advantage of these advances.

Point-of-Care Ultrasound (POCUS) refers to clinician-performed and interpreted ultrasonography at the patient's bedside. Interpreting these images requires a high level of expertise, which may not be available during emergencies. In this paper, we support POCUS by developing classifiers that can aid medical professionals by diagnosing whether or not a patient has pneumothorax. We decomposed the task into multiple steps, using YOLOv4 to extract relevant regions of the video and a 3D sparse coding model to represent video features. Given the difficulty in acquiring positive training videos, we trained a small-data classifier with a maximum of 15 positive and 32 negative examples. To counteract this limitation, we leveraged subject matter expert (SME) knowledge to limit the hypothesis space, thus reducing the cost of data collection. We present results using two lung ultrasound datasets and demonstrate that our model is capable of achieving performance on par with SMEs in pneumothorax identification. We then developed an iOS application that runs our full system in less than 4 seconds on an iPad Pro, and less than 8 seconds on an iPhone 13 Pro, labeling key regions in the lung sonogram to provide interpretable diagnoses.

Recent research in clustering face embeddings has found that unsupervised, shallow, heuristic-based methods -- including $k$-means and hierarchical agglomerative clustering -- underperform supervised, deep, inductive methods. While the reported improvements are indeed impressive, experiments are mostly limited to face datasets, where the clustered embeddings are highly discriminative or well-separated by class (Recall@1 above 90% and often nearing ceiling), and the experimental methodology seemingly favors the deep methods. We conduct a large-scale empirical study of 17 clustering methods across three datasets and obtain several robust findings. Notably, deep methods are surprisingly fragile for embeddings with more uncertainty, where they match or even perform worse than shallow, heuristic-based methods. When embeddings are highly discriminative, deep methods do outperform the baselines, consistent with past results, but the margin between methods is much smaller than previously reported. We believe our benchmarks broaden the scope of supervised clustering methods beyond the face domain and can serve as a foundation on which these methods could be improved. To enable reproducibility, we include all necessary details in the appendices, and plan to release the code.

在许多情况下，更简单的模型比更复杂的模型更可取，并且该模型复杂性的控制是机器学习中许多方法的目标，例如正则化，高参数调整和体系结构设计。在深度学习中，很难理解复杂性控制的潜在机制，因为许多传统措施并不适合深度神经网络。在这里，我们开发了几何复杂性的概念，该概念是使用离散的dirichlet能量计算的模型函数变异性的量度。使用理论论据和经验结果的结合，我们表明，许多常见的训练启发式方法，例如参数规范正规化，光谱规范正则化，平稳性正则化，隐式梯度正则化，噪声正则化和参数初始化的选择，都可以控制几何学复杂性，并提供一个统一的框架，以表征深度学习模型的行为。

先前的工作表明，单词在语音维度上是超级定义的，这些语音将它们与最小对竞争者区分开来。该现象已称为对比度超颗粒（CH）。我们提出了语音发作时间（fot）计划的动态神经场（DNF）模型，该模型从最小对竞争者的抑制作用中得出了CH。我们通过一项新的实验来测试模型的一些预测，该实验研究了伪金中无声的停止辅音CH。结果证明了伪造中的CH效应，这与实时计划和语音生产的效果的基础一致。与CH相比，用真实的词降低了伪金中CH的范围和大小，这与词汇和语音计划之间的互动激活的作用一致。我们讨论了模型统一一组明显不同现象的潜力，从CH到语音邻域效应到语音误差中的语音痕量效应。

跌倒是致命和非致命伤害的主要原因，尤其是对于老年人。身体内部原因（例如疾病）或外部原因（例如主动或被动扰动）可能导致不平衡。主动扰动是将外力施加到人的结果，而被动扰动是由于人类运动与静态障碍相互作用而导致的。这项工作提出了一个指标，该指标允许监视躯干及其与主动和被动扰动的相关性。我们表明，躯干摇摆的巨大变化可以与主动扰动密切相关。我们还表明，通过调节过去的轨迹，躯干运动和周围场景的预期路径和躯干摇摆，我们可以合理地预测躯干摇摆的未来路径和预期变化。这将有直接的预防应用程序。结果表明，躯干摇摆与扰动密切相关。而且我们的模型能够利用全景图中介绍的视觉提示并相应地调节预测。

在神经网络中，与任务相关的信息由神经元组共同表示。但是，对信息分布在单个神经元之间的特定方式尚不清楚：虽然部分只能从特定的单个神经元中获得，但其他部分是由多个神经元冗余或协同携带的。我们展示了部分信息分解（PID）是信息理论的最新扩展，可以解散这些贡献。由此，我们介绍了“代表性复杂性”的度量，该量度量化了访问跨多个神经元信息的难度。我们展示了这种复杂性如何直接适用于较小的层。对于较大的层，我们提出了子采样和粗粒程序，并证明了后者的相应边界。从经验上讲，为了量化解决MNIST任务的深度神经网络，我们观察到，代表性复杂性通过连续的隐藏层和过度训练都会降低。总体而言，我们建议代表性复杂性作为分析神经表示结构的原则且可解释的摘要统计量。

在整个计算科学中，越来越需要利用原始计算马力的持续改进，通过对蛮力的尺度锻炼的尺度增加，以增加网状元素数量的增加。例如，如果不考虑分子水平的相互作用，就不可能对纳米多孔介质的转运进行定量预测，即从紧密的页岩地层提取至关重要的碳氢化合物。同样，惯性限制融合模拟依赖于数值扩散来模拟分子效应，例如非本地转运和混合，而无需真正考虑分子相互作用。考虑到这两个不同的应用程序，我们开发了一种新颖的功能，该功能使用主动学习方法来优化局部细尺度模拟的使用来告知粗尺度流体动力学。我们的方法解决了三个挑战：预测连续性粗尺度轨迹，以推测执行新的精细分子动力学计算，动态地更新细度计算中的粗尺度，并量化神经网络模型中的不确定性。

我们研究了可变形对象的学习图动力学问题，这些动力学将其推广到未知物理特性。特别是，我们利用了像布状可变形物体的弹性物理特性的潜在表示，我们通过拉动相互作用探索。我们提出了EDO-NET（弹性可变形物体 - NET），该模型在具有不同弹性特性的各种样品上以自我监督的方式训练。EDO-NET共同学习了一个适应模块，负责提取对象物理特性的潜在表示，以及一个前向动力学模块，该模块利用潜在的表示来预测类似布的对象的未来状态，表示为图形。我们在模拟和现实世界中评估了江户网 - 评估其功能的：1）概括为布状可变形物体的未知物理特性，2）将学习的表示形式转移到新的下游任务。