近年来，在数字病理应用中，在研究和临床环境中越来越普遍的部署这些模型的部署证明了在数字病理应用中的深度学习模型的开发方面取得了巨大进步。尽管此类模型在解决DP应用程序中的基本计算任务方面表现出了前所未有的表现，但在适应转移学习的看不见数据时，它们会遭受灾难性的遗忘。随着对深度学习模型的需求越来越多地处理不断变化的数据分布，包括不断发展的患者人群和新的诊断测定法，持续的学习模型减轻了模型忘记的遗忘，需要在基于DP的分析中引入。但是，据我们所知，没有针对DP特定应用的此类模型的系统研究。在这里，我们提出了DP设置中的CL方案，其中的组织病理学图像数据来自不同来源/分布，其知识已集成到单个模型中，而无需从头开始训练所有数据。然后，我们建立了一个用于结直肠癌H＆E分类的增强数据集，以模拟图像外观的变化，并在拟议的CL方案中评估了CL模型性能。我们利用乳腺肿瘤H＆E数据集以及结直肠癌来评估不同肿瘤类型的CL。此外，我们在注释和计算资源的限制下在在线几弹性设置中评估了CL方法。我们揭示了DP应用中CL的有希望的结果，这可能为这些方法在临床实践中的应用铺平了道路。
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深度神经网络（DNN）在近年来，包括自动驾驶感知任务，包括自主驾驶感知任务的令人印象深刻。另一方面，目前的深神经网络很容易被对抗性攻击所欺骗。此漏洞提高了重要的问题，特别是在安全关键型应用中。因此，攻击和捍卫DNN的研究已经获得了很多覆盖范围。在这项工作中，横跨距离估计，语义分割，运动检测和对象检测，对详细的对抗攻击应用于各种多任务视觉感知深网络。实验考虑了针对目标和未定位案件的白色和黑色盒子攻击，同时攻击任务并检查所有其他效果，除了检查应用简单防御方法的效果。我们通过比较和讨论实验结果，提出见解和未来工作来结束本文。攻击的可视化可在https://youtu.be/6aixn90Budy上获得。
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With the development of deep representation learning, the domain of reinforcement learning (RL) has become a powerful learning framework now capable of learning complex policies in high dimensional environments. This review summarises deep reinforcement learning (DRL) algorithms and provides a taxonomy of automated driving tasks where (D)RL methods have been employed, while addressing key computational challenges in real world deployment of autonomous driving agents. It also delineates adjacent domains such as behavior cloning, imitation learning, inverse reinforcement learning that are related but are not classical RL algorithms. The role of simulators in training agents, methods to validate, test and robustify existing solutions in RL are discussed.
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