基于仿真的推理（SBI）正在迅速将自己确立为一种标准的机器学习技术，用于分析宇宙学调查中的数据。尽管通过学习模型对密度估计的质量持续改进，但这种技术对真实数据的应用完全依赖于远远超出培训分布的神经网络的概括能力，这主要是不受限制的。由于科学家创建的模拟的不完美，以及产生所有可能参数组合的巨大计算费用，因此，宇宙学中的SBI方法很容易受到此类概括性问题的影响。在这里，我们讨论了这两个问题的效果，并展示如何使用贝叶斯神经网络框架进行训练SBI可以减轻偏见，并在培训集外产生更可靠的推理。我们介绍了CosmosWag，这是平均随机重量的首次应用，并将其应用于经过训练的SBI，以推断宇宙微波背景。
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纵向脑磁共振成像（MRI）含有病理扫描的登记是由于组织外观变化而挑战，仍然是未解决的问题。本文介绍了第一脑肿瘤序列登记（Brats-Reg）挑战，重点是估计诊断患有脑弥漫性胶质瘤的同一患者的术前和后续扫描之间的对应关系。 Brats-Reg挑战打算建立可变形登记算法的公共基准环境。关联的数据集包括根据公共解剖模板，为每个扫描的大小和分辨率策划的DE识别的多机构多参数MRI（MPMRI）数据。临床专家在扫描内产生了广泛的标志标记点，描述了跨时域的不同解剖位置。培训数据以及这些地面真相注释将被释放给参与者来设计和开发他们的注册算法，而组织者将扣留验证和测试数据的注释，并用于评估参与者的集装箱化算法。每个所提交的算法都将使用几个度量来定量评估，例如中位绝对误差（MAE），鲁棒性和雅可比的决定因素。
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