这篇研究论文提出了COVID-19监测和响应系统，以确定医院患者的数量激增以及关键设备（如东南亚国家的呼吸机），以了解医疗机构的负担。这可以通过资源计划措施来帮助这些地区的当局，以将资源重定向到模型确定的地区。由于缺乏有关医院患者涌入的公开可用数据，或者这些国家可能面临的设备，ICU单元或医院病床的短缺，我们利用Twitter数据来收集此信息。该方法为印度的各州提供了准确的结果，我们正在努力验证其余国家的模型，以便它可以作为当局监控医院负担的可靠工具。

Accurate diagnosis of Alzheimer's disease (AD) is both challenging and time consuming. With a systematic approach for early detection and diagnosis of AD, steps can be taken towards the treatment and prevention of the disease. This study explores the practical application of deep learning models for diagnosis of AD. Due to computational complexity, large training times and limited availability of labelled dataset, a 3D full brain CNN (convolutional neural network) is not commonly used, and researchers often prefer 2D CNN variants. In this study, full brain 3D version of well-known 2D CNNs were designed, trained and tested for diagnosis of various stages of AD. Deep learning approach shows good performance in differentiating various stages of AD for more than 1500 full brain volumes. Along with classification, the deep learning model is capable of extracting features which are key in differentiating the various categories. The extracted features align with meaningful anatomical landmarks, that are currently considered important in identification of AD by experts. An ensemble of all the algorithm was also tested and the performance of the ensemble algorithm was superior to any individual algorithm, further improving diagnosis ability. The 3D versions of the trained CNNs and their ensemble have the potential to be incorporated in software packages that can be used by physicians/radiologists to assist them in better diagnosis of AD.

深度学习研究引起了广泛的兴趣，导致出现了各种各样的技术创新和应用。由于深度学习研究的很大比例关注基于视觉的应用，因此存在使用其中一些技术来实现低功率便携式医疗保健诊断支持解决方案的潜力。在本文中，我们提出了一个基于硬件的嵌入式软件实施显微镜诊断支持系统，用于POC案例研究：（a）厚血液涂片中的疟疾，（b）痰液样品中的结核病，以及（c）（c）粪便中的肠道寄生虫感染样品。我们使用基于挤压网络的模型来减少网络大小和计算时间。我们还利用训练有素的量化技术来进一步减少学习模型的记忆足迹。这使基于显微镜的病原体检测将实验室专家级别的精度分类为独立的嵌入式硬件平台。与基于CPU的常规实施相比，提议的实施功率更高6倍，并且推理时间为$ \ sim $ 3 ms/示例。

表问题回答（TQA）是一项重要但不足的任务。大多数现有的QA数据集都采用非结构化文本格式，只有很少的数据集使用表作为上下文。据我们所知，在生物医学领域中，没有任何TQA数据集存在经常用于提供信息的生物医学领域。在本文中，我们首先使用22个模板和关于鉴别诊断的生物医学教科书中的上下文来回答数据集Biotabqa的桌子问题。 Biotabqa不仅可以用来教授模型如何从表中回答问题，还可以评估模型如何推广到看不见的问题，这是生物医学应用的重要情况。为了实现概括评估，我们将模板分为17个培训和5个跨任务评估。然后，我们使用BioTABQA上的单个和多任务学习开发两个基准。此外，我们探索教学学习，这是一种显示出令人印象深刻的概括性能的技术。实验结果表明，我们的指导调整模型在各种评估设置中平均比单一和多任务基准平均比单一和多任务基准，更重要的是，更重要的是，指令调整的模型在交叉任务上的基准比5％ 。

变形金刚已成为主要的机器学习工作负载，它们不仅是自然语言处理任务的事实上的标准，而且还将部署在其他领域，例如视觉和语音识别。许多基于变压器的应用程序都是实时系统，例如机器翻译和Web搜索。这些实时系统通常具有严格的端到端推理潜伏期需求。不幸的是，尽管大多数变压器计算都来自基质乘法，但变压器还包括几种非线性组件，它们在推理过程中倾向于成为瓶颈。在这项工作中，我们加快了张量流处理器上BERT模型的推断。通过小心地将所有非线性组件与矩阵乘法组件融合在一起，我们能够有效地利用芯片矩阵乘法单元，从而通过BERT-1通过BERT-1通过BERT-BASE，确定性的尾巴延迟为130 $ \ MU $ s，比当前的最新时间快6倍。

医学图像分类中的域概括是可信赖的机器学习在医疗保健中的重要问题。我们发现，相对于经验风险最小化（ERM）的标准基线，利用地面真相异常分段来控制特征归因（OOD）的现有方法的方法差异（OOD）差。我们研究了图像的哪些区域对于医学图像分类很重要，并表明背景的一部分（不包含异常分割）提供了有用的信号。然后，我们开发一个新的特定任务面膜，涵盖所有相关区域。利用这种新的分割面膜可显着提高OOD测试集上现有方法的性能。为了获得比ERM更好的概括结果，我们发现除了使用这些特定任务的掩码外，还必须扩大训练数据大小。

现有的GAN倒置和编辑方法适用于具有干净背景的对齐物体，例如肖像和动物面孔，但通常会为更加困难的类别而苦苦挣扎，具有复杂的场景布局和物体遮挡，例如汽车，动物和室外图像。我们提出了一种新方法，以在gan的潜在空间（例如stylegan2）中倒转和编辑复杂的图像。我们的关键想法是用一系列层的集合探索反演，从而将反转过程适应图像的难度。我们学会预测不同图像段的“可逆性”，并将每个段投影到潜在层。更容易的区域可以倒入发电机潜在空间中的较早层，而更具挑战性的区域可以倒入更晚的特征空间。实验表明，与最新的复杂类别的方法相比，我们的方法获得了更好的反转结果，同时保持下游的编辑性。请参阅我们的项目页面，网址为https://www.cs.cmu.edu/~saminversion。

低功率边缘-AI功能对于支持元视野的设备扩展现实（XR）应用至关重要。在这项工作中，我们研究了两个代表性的XR工作负载：（i）手动检测和（ii）眼睛分割，用于硬件设计空间探索。对于这两种应用，我们都会训练深层神经网络，并分析量化和硬件特定瓶颈的影响。通过模拟，我们评估了CPU和两个收缩推理加速器实现。接下来，我们将这些硬件解决方案与先进的技术节点进行比较。评估了将最新的新兴非易失性记忆技术（STT/SOT/VGSOT MRAM）集成到XR-AI推论管道中的影响。我们发现，可以通过在7nm节点的设计中引入非挥发性记忆来实现手部检测（IPS = 40）和眼部分割（IPS = 6）的显着能源益处（IPS = 40）（IPS = 6）。 （推断每秒）。此外，由于MRAM与传统的SRAM相比，由于MRAM的较小形式，我们可以大大减少面积（> = 30％）。

在本文中，我们解决了时尚电子商务（关于客户经验以及收入）的重要问题：颜色变体识别，即识别完全在其设计（或风格）中匹配的时尚产品，但仅限于不同的颜色。我们提出了一个通用的框架，它利用了深度视觉表现在其心中学习，以解决我们的时尚电子商务平台的问题。我们的框架可以通过手动获得的三胞胎形式的监控信号培训。但是，在时尚电子商务平台（例如我们的时尚电子商务平台）中，可以获得通常存在的整个大量数据的手动注释是不可行的。但是，对于我们的救援，有趣的是，我们观察到时尚电子商务中的这种关键问题也可以通过简单的彩色抖动的图像增强来解决，最近在对比的自我监督学习（SSL）文学中广泛欢迎，这是旨在的在不使用手动标签的情况下学习可视表示。这自然导致了我们思想的一个问题：我们可以利用我们的用例中的SSL，仍然对我们的监督框架获得了可比的表现吗？答案是，是的！因为，颜色变体时尚对象只不过是风格的表现，以不同的颜色，以及培训的模型，培训不变于颜色（有或没有监督），应该能够识别出来！这是本文进一步证明的，既有质量和定量，同时评估几种最先进的SSL技术，也提出了一种新方法。

Self-attention has the promise of improving computer vision systems due to parameter-independent scaling of receptive fields and content-dependent interactions, in contrast to parameter-dependent scaling and content-independent interactions of convolutions. Self-attention models have recently been shown to have encouraging improvements on accuracy-parameter trade-offs compared to baseline convolutional models such as ResNet-50. In this work, we aim to develop self-attention models that can outperform not just the canonical baseline models, but even the high-performing convolutional models. We propose two extensions to selfattention that, in conjunction with a more efficient implementation of self-attention, improve the speed, memory usage, and accuracy of these models. We leverage these improvements to develop a new self-attention model family, HaloNets, which reach state-of-the-art accuracies on the parameterlimited setting of the ImageNet classification benchmark. In preliminary transfer learning experiments, we find that HaloNet models outperform much larger models and have better inference performance. On harder tasks such as object detection and instance segmentation, our simple local self-attention and convolutional hybrids show improvements over very strong baselines. These results mark another step in demonstrating the efficacy of self-attention models on settings traditionally dominated by convolutional models.