为了训练强大的深神经网络（DNNS），我们系统地研究了几种目标修饰方法，其中包括输出正则化，自我和非自动标签校正（LC）。发现了三个关键问题：（1）自我LC是最吸引人的，因为它利用了自己的知识，不需要额外的模型。但是，在文献中，如何自动确定学习者的信任程度并没有很好地回答。 （2）一些方法会受到惩罚，而另一些方法奖励低渗透预测，促使我们询问哪一种更好。 （3）使用标准训练设置，当存在严重的噪音时，受过训练的网络的信心较低，因此很难利用其高渗透自我知识。为了解决问题（1），采取两个良好接受的命题 - 深度神经网络在拟合噪声和最小熵正则原理之前学习有意义的模式 - 我们提出了一种名为Proselflc的新颖的端到端方法，该方法是根据根据学习时间和熵。具体而言，给定数据点，如果对模型进行了足够的时间训练，并且预测的熵较低（置信度很高），则我们逐渐增加对预测标签分布的信任与其注释的信任。根据ProSelfLC的说法，对于（2），我们从经验上证明，最好重新定义有意义的低渗透状态并优化学习者对其进行优化。这是防御熵最小化的防御。为了解决该问题（3），我们在利用低温以纠正标签之前使用低温降低了自我知识的熵，因此修订后的标签重新定义了低渗透目标状态。我们通过在清洁和嘈杂的环境以及图像和蛋白质数据集中进行广泛的实验来证明ProSelfLC的有效性。此外，我们的源代码可在https://github.com/xinshaoamoswang/proselflc-at上获得。

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

国际危机如何展开？我们将国际关系概念化为对手之间的战略国际象棋游戏，并开发了一种系统的方法，以准确且一致的历史准确，一致地测量碎片，移动和gam。我们基于国际危机行为（ICB）项目的非常高质量的叙事语料库，介绍了一个名为ICBE的国际事件的新本体和数据集。我们证明，ICBE的覆盖范围，召回和精度比现有数据集的现有状态更高，并进行了两项关于古巴导弹危机（1962）和Crimea-Donbas危机（2014）的详细案例研究。我们进一步介绍了两个新的事件可视化（事件Icongraphy和危机地图），这是一种使用自然语言处理（Sythnetic叙述）测量事件召回的自动基准，以及用于客观测量事件精确度的本体论重建任务。我们在伴侣网站www.crisisevents.org和github存储库中提供数据，在线附录，复制材料以及可视化的可视化材料和可视化。

本文提供了在过去十年中开发糖尿病足溃疡数据集的概念基础和程序，有一个时间线来证明进步。我们对脚踏照片的数据捕获方法进行了调查，概述了开发私立和公共数据集的研究，相关的计算机视觉任务（检测，分割和分类），糖尿病足溃疡挑战和未来发展的发展方向数据集。我们通过国家和年度报告数据集用户的分发。我们的目标是分享我们与DataSet开发的良好做法遇到的技术挑战，并为其他研究人员提供参与该域中的数据共享的动机。

机器学习方法利用多参数生物标志物，特别是基于神经影像动物，具有改善痴呆早期诊断的巨大潜力，并预测哪些个体存在发展痴呆的风险。对于机器学习领域的基准算法和痴呆症中的神经影像症，并评估他们在临床实践中使用的潜力和临床试验，七年的大挑战已经在过去十年中组织：Miriad，Alzheimer的疾病大数据梦，Caddementia，机器学习挑战，MCI神经影像动物，蝌蚪和预测分析竞争。基于两个挑战评估框架，我们分析了这些大挑战如何互相补充研究问题，数据集，验证方法，结果和影响。七个大挑战解决了与（临床前）痴呆症（临床）痴呆症的筛查，诊断，预测和监测有关的问题。临床问题，任务和性能指标几乎没有重叠。然而，这具有提供对广泛问题的洞察力的优势，它也会限制对挑战的结果的验证。通常，获胜算法执行严格的数据预处理并组合了广泛的输入特征。尽管最先进的表演，但临床上没有挑战评估的大部分方法。为了增加影响，未来的挑战可以更加关注统计分析，对其与高于阿尔茨海默病的临床问题，以及使用超越阿尔茨海默病神经影像疾病的临床问题，以及超越阿尔茨海默病的临床问题。鉴于过去十年中汲取的潜力和经验教训，我们在未来十年及其超越的机器学习和神经影像中的大挑战前景兴奋。

糖尿病足溃疡分类系统使用伤口感染（伤口内的细菌）和缺血（限制血供给）作为重要的临床指标治疗和预测伤口愈合。研究使用自动化计算机化方法在糖尿病足伤中使用自动化计算机化方法的使用和缺血的使用是有限的，这是有限的，因为存在的公开可用数据集和严重数据不平衡存在。糖尿病脚溃疡挑战2021提供了一种具有更大量数据集的参与者，其总共包括15,683只糖尿病足溃疡贴剂，用于训练5,734，用于测试，额外的3,994个未标记的贴片，以促进半监督和弱的发展 - 监督深度学习技巧。本文提供了对糖尿病足溃疡攻击2021中使用的方法的评估，并总结了从每个网络获得的结果。最佳性能的网络是前3种型号的结果的集合，宏观平均F1分数为0.6307。

潜在位置网络模型是网络科学的多功能工具;应用程序包括集群实体，控制因果混淆，并在未观察的图形上定义前提。估计每个节点的潜在位置通常是贝叶斯推理问题的群体，吉布斯内的大都市是最流行的近似后分布的工具。然而，众所周知，GIBBS内的大都市对于大型网络而言是低效;接受比计算成本昂贵，并且所得到的后绘高度相关。在本文中，我们提出了一个替代的马尔可夫链蒙特卡罗战略 - 使用分裂哈密顿蒙特卡罗和萤火虫蒙特卡罗的组合定义 - 利用后部分布的功能形式进行更有效的后退计算。我们展示了这些战略在吉布斯和综合网络上的其他算法中优于大都市，以及学区的教师和工作人员的真正信息共享网络。

The recent increase in public and academic interest in preserving biodiversity has led to the growth of the field of conservation technology. This field involves designing and constructing tools that utilize technology to aid in the conservation of wildlife. In this article, we will use case studies to demonstrate the importance of designing conservation tools with human-wildlife interaction in mind and provide a framework for creating successful tools. These case studies include a range of complexities, from simple cat collars to machine learning and game theory methodologies. Our goal is to introduce and inform current and future researchers in the field of conservation technology and provide references for educating the next generation of conservation technologists. Conservation technology not only has the potential to benefit biodiversity but also has broader impacts on fields such as sustainability and environmental protection. By using innovative technologies to address conservation challenges, we can find more effective and efficient solutions to protect and preserve our planet's resources.

We present the interpretable meta neural ordinary differential equation (iMODE) method to rapidly learn generalizable (i.e., not parameter-specific) dynamics from trajectories of multiple dynamical systems that vary in their physical parameters. The iMODE method learns meta-knowledge, the functional variations of the force field of dynamical system instances without knowing the physical parameters, by adopting a bi-level optimization framework: an outer level capturing the common force field form among studied dynamical system instances and an inner level adapting to individual system instances. A priori physical knowledge can be conveniently embedded in the neural network architecture as inductive bias, such as conservative force field and Euclidean symmetry. With the learned meta-knowledge, iMODE can model an unseen system within seconds, and inversely reveal knowledge on the physical parameters of a system, or as a Neural Gauge to "measure" the physical parameters of an unseen system with observed trajectories. We test the validity of the iMODE method on bistable, double pendulum, Van der Pol, Slinky, and reaction-diffusion systems.