由有限信号传播速度引起的，许多复杂的系统具有可能诱导高维混沌行为的时间延迟并使预测复杂。这里，我们提出了一种适用于具有任意延迟的系统的物理网络的回声状态网络。在培训网络后，预测具有独特且足够长的延迟的系统，它已经学会了预测所有其他延迟的系统动态。简单地适应网络的拓扑使我们能够推断未训练的功能，例如高维混沌吸引子，分叉甚至多种能力，这些功能较短，延迟较长。因此，延迟系统和数据驱动机器学习的物理知识的融合产生了具有高泛化能力和前所未有的预测精度的模型。

由于结构化数据通常不足，因此在开发用于临床信息检索和决策支持系统模型时，需要从电子健康记录中的自由文本中提取标签。临床文本中最重要的上下文特性之一是否定，这表明没有发现。我们旨在通过比较荷兰临床注释中的三种否定检测方法来改善标签的大规模提取。我们使用Erasmus医疗中心荷兰临床语料库比较了基于ContextD的基于规则的方法，即使用MEDCAT和（Fineted）基于Roberta的模型的BilstM模型。我们发现，Bilstm和Roberta模型都在F1得分，精度和召回方面始终优于基于规则的模型。此外，我们将每个模型的分类错误系统地分类，这些错误可用于进一步改善特定应用程序的模型性能。在性能方面，将三个模型结合起来并不有益。我们得出的结论是，尤其是基于Bilstm和Roberta的模型在检测临床否定方面非常准确，但是最终，根据手头的用例，这三种方法最终都可以可行。

本文介绍了基于2022年国际生物识别技术联合会议（IJCB 2022）举行的基于隐私感知合成训练数据（SYN-MAD）的面部变形攻击检测的摘要。该竞赛吸引了来自学术界和行业的12个参与团队，并在11个不同的国家 /地区举行。最后，参与团队提交了七个有效的意见书，并由组织者进行评估。竞争是为了介绍和吸引解决方案的解决方案，这些解决方案涉及检测面部变形攻击的同时，同时出于道德和法律原因保护人们的隐私。为了确保这一点，培训数据仅限于组织者提供的合成数据。提交的解决方案提出了创新，导致在许多实验环境中表现优于所考虑的基线。评估基准现在可在以下网址获得：https：//github.com/marcohuber/syn-mad-2022。

标准化流是可易处理的密度模型，可以近似复杂的目标分布，例如物理系统的玻尔兹曼分布。但是，当前的训练流量要么具有寻求模式的行为，要么使用昂贵的MCMC模拟事先生成的目标样本，要么使用具有很高差异的随机损失。为了避免这些问题，我们以退火重要性采样（AIS）增强流量，并最大程度地减少覆盖$ \ alpha $ -divergence的质量，并使用$ \ alpha = 2 $，从而最大程度地减少了重要性的重量差异。我们的方法是流动性Bootstrap（Fab），使用AIS在流动较差的目标区域中生成样品，从而促进了新模式的发现。我们以AIS的最小差异分布来定位，以通过重要性抽样来估计$ \ alpha $ -Divergence。我们还使用优先的缓冲区来存储和重复使用AIS样本。这两个功能显着提高了Fab的性能。我们将FAB应用于复杂的多模式目标，并表明我们可以在以前的方法失败的情况下非常准确地近似它们。据我们所知，我们是第一个仅使用非均衡目标密度学习丙氨酸二肽分子的玻璃体分布，而无需通过分子动力学（MD）模拟生成的样品：FAB与通过最大可能性训练更好的效果，而不是通过最大可能性产生的结果。在MD样品上使用100倍的目标评估。在重新获得重要权重的样品后，我们获得了与地面真相几乎相同的二面角的无偏直方图。

近年来，在诸如denoing，压缩感应，介入和超分辨率等反问题中使用深度学习方法的使用取得了重大进展。尽管这种作品主要是由实践算法和实验驱动的，但它也引起了各种有趣的理论问题。在本文中，我们调查了这一作品中一些突出的理论发展，尤其是生成先验，未经训练的神经网络先验和展开算法。除了总结这些主题中的现有结果外，我们还强调了一些持续的挑战和开放问题。

归一化流量是灵活的，参数化分布，可用于通过重要性采样从难治性分布中的预期近似。然而，目前的基于流动的方法受到挑战目标的限制，其中它们患有模式寻求行为或在训练损失中的高方差，或依赖于目标分布的样本，这可能不可用。为了解决这些挑战，我们将流量与退火重点采样（AIS）相结合，同时使用$ \ Alpha $ - 在新颖的培训程序中使用$ \ Alpha $ - 作为我们的目标，在培训程序Fab（Flow AIS Bootstrap）中。因此，流动和AI以自动启动方式彼此改进。我们展示了FAB可以用于对复杂的目标分布产生准确的近似，包括Boltzmann分布，在前一种基于流基的方法失败的问题中。

开普勒和苔丝任务产生了超过100,000个潜在的传输信号，必须处理，以便创建行星候选的目录。在过去几年中，使用机器学习越来越感兴趣，以分析这些数据以寻找新的外延网。与现有的机器学习作品不同，exoMiner，建议的深度学习分类器在这项工作中，模仿域专家如何检查诊断测试以VET传输信号。 exoMiner是一种高度准确，可说明的和强大的分类器，其中1）允许我们验证来自桅杆开口存档的301个新的外延网，而2）是足够的，足以应用于诸如正在进行的苔丝任务的任务中应用。我们进行了广泛的实验研究，以验证exoMiner在不同分类和排名指标方面比现有的传输信号分类器更可靠，准确。例如，对于固定精度值为99％，exoMiner检索测试集中的93.6％的所有外产网（即，召回= 0.936），而最佳现有分类器的速率为76.3％。此外，exoMiner的模块化设计有利于其解释性。我们介绍了一个简单的解释性框架，提供了具有反馈的专家，为什么exoMiner将运输信号分类为特定类标签（例如，行星候选人或不是行星候选人）。

语音神经调节物有可能为患有扰动或休闲症的人提供沟通。最近的进展已经证明了从放置在皮质表面上的电加电网的高质量文本解码和语音合成。在这里，我们研究了较少的侵入性测量模态，即立体定向脑电图（SEEG），其提供来自多个脑区的稀疏抽样，包括皮质区域。为了评估Seeg是否也可用于综合神经录音的高质量音频，我们采用了一种基于现代深度学习方法的经常性编码器 - 解码器框架。我们证明，尽管有限的训练数据，但是可以从这些微创录音来重建高质量的言论。最后，我们利用变分特征丢失来成功识别最具信息丰富的电极触点。

There are multiple scales of abstraction from which we can describe the same image, depending on whether we are focusing on fine-grained details or a more global attribute of the image. In brain mapping, learning to automatically parse images to build representations of both small-scale features (e.g., the presence of cells or blood vessels) and global properties of an image (e.g., which brain region the image comes from) is a crucial and open challenge. However, most existing datasets and benchmarks for neuroanatomy consider only a single downstream task at a time. To bridge this gap, we introduce a new dataset, annotations, and multiple downstream tasks that provide diverse ways to readout information about brain structure and architecture from the same image. Our multi-task neuroimaging benchmark (MTNeuro) is built on volumetric, micrometer-resolution X-ray microtomography images spanning a large thalamocortical section of mouse brain, encompassing multiple cortical and subcortical regions. We generated a number of different prediction challenges and evaluated several supervised and self-supervised models for brain-region prediction and pixel-level semantic segmentation of microstructures. Our experiments not only highlight the rich heterogeneity of this dataset, but also provide insights into how self-supervised approaches can be used to learn representations that capture multiple attributes of a single image and perform well on a variety of downstream tasks. Datasets, code, and pre-trained baseline models are provided at: https://mtneuro.github.io/ .

The purpose of this work was to tackle practical issues which arise when using a tendon-driven robotic manipulator with a long, passive, flexible proximal section in medical applications. A separable robot which overcomes difficulties in actuation and sterilization is introduced, in which the body containing the electronics is reusable and the remainder is disposable. A control input which resolves the redundancy in the kinematics and a physical interpretation of this redundancy are provided. The effect of a static change in the proximal section angle on bending angle error was explored under four testing conditions for a sinusoidal input. Bending angle error increased for increasing proximal section angle for all testing conditions with an average error reduction of 41.48% for retension, 4.28% for hysteresis, and 52.35% for re-tension + hysteresis compensation relative to the baseline case. Two major sources of error in tracking the bending angle were identified: time delay from hysteresis and DC offset from the proximal section angle. Examination of these error sources revealed that the simple hysteresis compensation was most effective for removing time delay and re-tension compensation for removing DC offset, which was the primary source of increasing error. The re-tension compensation was also tested for dynamic changes in the proximal section and reduced error in the final configuration of the tip by 89.14% relative to the baseline case.