This paper presents our solution for the 2nd COVID-19 Severity Detection Competition. This task aims to distinguish the Mild, Moderate, Severe, and Critical grades in COVID-19 chest CT images. In our approach, we devise a novel infection-aware 3D Contrastive Mixup Classification network for severity grading. Specifcally, we train two segmentation networks to first extract the lung region and then the inner lesion region. The lesion segmentation mask serves as complementary information for the original CT slices. To relieve the issue of imbalanced data distribution, we further improve the advanced Contrastive Mixup Classification network by weighted cross-entropy loss. On the COVID-19 severity detection leaderboard, our approach won the first place with a Macro F1 Score of 51.76%. It significantly outperforms the baseline method by over 11.46%.
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供应链平台（SCP）为下游行业提供了许多原材料。与传统的电子商务平台相比，由于用户兴趣有限，SCP中的数据更为稀疏。为了解决数据稀疏问题，可以应用跨域建议（CDR），从而通过源域信息提高目标域的建议性能。但是，将CDR应用于SCP，直接忽略了SCP中商品的层次结构，从而降低了建议性能。为了利用此功能，在本文中，我们以餐饮平台为例，并提出了图形跨域推荐模型GRES。该模型首先构造了树状图，以表示菜肴和成分不同节点的层次结构，然后应用我们提出的Tree2Vec方法将GCN和BERT模型组合到嵌入图中以嵌入图表以获取建议。商业数据集上的实验结果表明，GRES在供应链平台的跨域建议中明显优于最先进的方法。
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现有的源单元手机识别方法缺乏源设备的长期特征表征，从而导致与源单元相关特征的不准确表示，从而导致识别精度不足。在本文中，我们提出了一种基于时空表示学习的源细胞手机识别方法，其中包括两个主要部分：提取顺序高斯平均矩阵特征和基于时空表示学习的识别模型的构建。在特征提取部分中，基于对记录源信号的时间序列表示的分析，我们通过使用高斯混合模型对数据分布的灵敏度提取具有长期和短期表示能力的顺序高斯平均矩阵。在模型构建部分中，我们设计了一个结构化的时空表示网络C3D-BILSTM，以充分表征时空信息，结合3D卷积网络和双向长期短期记忆网络，用于短期光谱信息和长期的长期记忆网络波动信息表示学习，并通过融合记录源信号的时空特征信息来准确识别细胞手机。该方法的平均准确性为99.03％的封闭设置识别在CCNU \ _Mobile数据集中的45个手机识别，而在小样本尺寸实验中的平均识别率为98.18％，识别性能优于现有的最新目前的识别性能方法。实验结果表明，该方法在多级细胞手机识别中表现出出色的识别性能。
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最新的（SOTA）表面正常估计器（SNES）通常以端到端的方式将深度图像转化为表面正常地图。尽管这样的SNE极大地降低了效率和准确性之间的权衡，但它们在空间不连续性（例如边缘和山脊）上的表现仍然不令人满意。为了解决这个问题，本文首先引入了一种新型的多向动态编程策略，以最大程度地减少（路径）平滑度能量来适应性地确定嵌入式（共平面3D点）。然后，可以使用新型的递归多项式插值算法对深度梯度进行迭代进行完善，这有助于产生更合理的表面正常状态。我们引入的空间不连续性意识（SDA）深度梯度改进策略与任何深度到正常的SNE都兼容。我们提议的SDA-SNNE的性能要比所有其他SOTA方法，尤其是在空间不连续性附近/方面都要高得多。我们进一步评估了SDA-SNE在不同的迭代方面的性能，结果表明它仅在少量迭代后会快速收敛。这样可以确保其在需要实时性能的各种机器人技术和计算机视觉应用中的高效率。具有不同随机噪声的数据集上的其他实验进一步验证了我们的SDA-SNE的鲁棒性和环境适应性。我们的源代码，演示视频和补充材料可在mias.group/sda-sne上公开获得。
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快速的现场评估（ROSE）技术可以通过适当地分析快速染色的细胞病理学图像来显着加速胰腺癌的诊断。计算机辅助诊断（CAD）可以潜在地解决玫瑰病中病理学家的短缺。但是，不同样品之间的癌性模式差异很大，这使CAD任务极具挑战性。此外，由于不同的染色质量和各种采集装置类型，玫瑰图像在颜色分布，亮度和对比度方面具有复杂的扰动。为了应对这些挑战，我们提出了一种基于随机实例的视觉变压器（SI-VIT）方法，该方法可以减少扰动并增强实例之间的建模。借助重新组装的洗牌实例及其行李级软标签，该方法利用回归头将模型集中在细胞上，而不是各种扰动。同时，该模型与分类头结合在一起，可以有效地识别不同实例之间的一般分布模式。结果表明，分类准确性有了更准确的注意区域的显着提高，表明玫瑰图像的多种模式有效地提取了，并且复杂的扰动大大降低。这也表明SI-VIT在分析细胞病理学图像方面具有巨大的潜力。代码和实验结果可在https://github.com/sagizty/mil-si上获得。
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本文提出了一种新颖的统一特征优化（UFO）范式，用于训练和在现实世界和大规模场景下进行深层模型，这需要集合多个AI功能。不明飞行物的目标是通过对所有任务进行大规模预修。与众所周知的基础模型相比，UFO具有两个不同的重点，即相对较小的模型大小，没有适应性成本：1）UFO以多任务学习方式将广泛的任务挤入中等尺寸的统一模型中并在转移到下游任务时进一步修剪模型大小。 2）不明飞行物不强调转移到新任务。相反，它旨在使修剪模型专门用于一个或多个已经看到的任务。有了这两个特征，UFO为灵活的部署提供了极大的便利，同时保持了大规模预处理的好处。 UFO的一个关键优点是修剪过程不仅可以减少模型的大小和推理消耗，而且还提高了某些任务的准确性。具体而言，UFO考虑了多任务培训，并对统一模型产生了两倍的影响：一些密切相关的任务具有相互利益，而某些任务相互冲突。不明飞行物设法通过新颖的网络体系结构搜索（NAS）方法来减少冲突并保留相互利益。对各种深度表示学习任务（即面部识别，人重新识别，车辆重新识别和产品检索）的实验表明，从UFO中修剪的模型比单件任务训练的对应物更高，但却具有更高的准确性较小的型号大小，验证不明飞行物的概念。此外，UFO还支持发布170亿个参数计算机视觉（CV）基础模型，该模型是该行业中最大的CV模型。
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风险评分广泛用于临床决策，通常由逻辑回归模型产生。基于机器学习的方法可以很好地识别重要的预测因子，但这种“黑匣子”变量选择限制解释性，并且从单个模型评估的可变重要性可以偏置。我们提出了一种强大而可解释的可解释的可解释选择方法，使用最近开发的福利可变重要性云（福利维奇）占模型的可变性。我们的方法评估和可视化了深入推理和透明变量选择的总变量贡献，并过滤出非重要贡献者来简化模型构建步骤。我们从可变贡献中获得了一个集合变量排名，这很容易与自动化和模块化的风险分数发生器，自动摩托，以方便的实现。在对早期死亡或意外再入住的研究中，福糖选定了6个候选变量中的6个，以创建一个良好的性能，从机器学习的排名到一个16变量模型具有类似的性能。
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对世界各地的急诊部门（ED）服务的需求不断增长，特别是在Covid-19大流行下。风险三环在优先考虑最需要它们的患者的有限医疗资源方面发挥着至关重要的作用。最近，普遍使用电子健康记录（EHR）已经产生了大量的存储数据，伴随着开发可改善紧急护理的预测模型的巨大机会。然而，没有基于大型公共EHR的广泛接受的ED基准，这是新的研究人员可以轻松访问的基准。填补这种差距的成功可以使研究人员更快，方便地开始研究，而无需详细数据预处理，并促进不同研究和方法之间的比较。在本文中，基于医疗信息MART为重症监护IV急诊部门（MIMIC-IV-ED）数据库，我们提出了一款公共ED基准套件，并获得了从2011年到2019年的50万ED访问的基准数据集。三个ed已经介绍了基于预测任务（住院，关键结果和72小时ED Revisit），其中实施了各种流行的方法，从机器学习方法到临床评分系统进行了实施。他们的性能结果评估并进行了比较。我们的代码是开源，因此任何具有访问模仿-IV-ED的人都可以遵循相同的数据处理步骤，构建基准，并重现实验。本研究提供了洞察力，建议，以及未来研究人员的协议，以处理原始数据并快速建立紧急护理模型。
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探讨了使用深神经网络（DNN）模型作为线性和非线性结构动力系统的代理。目标是开发基于DNN的代理，以预测给定输入（谐波）激发的结构响应，即位移和加速度。特别是，重点是使用完全连接，稀疏连接和卷积网络层的有效网络架构的开发，以及相应的培训策略，可以在目标数据用品中的整体网络复杂性和预测准确性之间提供平衡。对于线性动力学，网络层中重量矩阵的稀疏模式用于构建具有稀疏层的卷积DNN。对于非线性动力学，显示网络层中的稀疏性丢失，并探讨了具有完全连接和卷积网络层的高效DNN架构。还介绍了转移学习策略以成功培训所提出的DNN，研究了影响网络架构的各种装载因素。结果表明，所提出的DNN可以用作在谐波载荷下预测线性和非线性动态响应的有效和准确的代理。
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为了减轻二进制分类中培训有效二进制分类器的数据要求，已经提出了许多弱监督的学习设置。其中，当由于隐私，机密性或安全原因无法访问时，使用成对但不是尖标签的一些考虑。然而，作为一对标签表示两个数据点是否共享尖点标签，如果任一点同样可能是正的或负数，则不能容易地收集。因此，在本文中，我们提出了一种名为成对比较（PCOMP）分类的新颖设置，在那里我们只有一对未标记的数据，我们知道一个人比另一个更有可能是积极的。首先，我们提供了PCOMP数据生成过程，通过理论上保证导出了无偏的风险估计器（URE），并进一步提高了URE使用校正功能。其次，我们将PCOMP分类链接到嘈杂的标签学习，通过强加一致性正规化来开发渐进式，并改善它。最后，我们通过实验证明了我们的方法的有效性，这表明PCOMP是一种有价值的，实际上有用的成对监督类型，除了一对标签。
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