Here, we demonstrate how machine learning enables the prediction of comonomers reactivity ratios based on the molecular structure of monomers. We combined multi-task learning, multi-inputs, and Graph Attention Network to build a model capable of predicting reactivity ratios based on the monomers chemical structures.
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Artificial intelligence methods including deep neural networks (DNN) can provide rapid molecular classification of tumors from routine histology with accuracy that matches or exceeds human pathologists. Discerning how neural networks make their predictions remains a significant challenge, but explainability tools help provide insights into what models have learned when corresponding histologic features are poorly defined. Here, we present a method for improving explainability of DNN models using synthetic histology generated by a conditional generative adversarial network (cGAN). We show that cGANs generate high-quality synthetic histology images that can be leveraged for explaining DNN models trained to classify molecularly-subtyped tumors, exposing histologic features associated with molecular state. Fine-tuning synthetic histology through class and layer blending illustrates nuanced morphologic differences between tumor subtypes. Finally, we demonstrate the use of synthetic histology for augmenting pathologist-in-training education, showing that these intuitive visualizations can reinforce and improve understanding of histologic manifestations of tumor biology.
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语义分割是开发医学图像诊断系统的重要任务。但是，构建注释的医疗数据集很昂贵。因此，在这种情况下，半监督方法很重要。在半监督学习中，标签的质量在模型性能中起着至关重要的作用。在这项工作中，我们提出了一种新的伪标签策略，可提高用于培训学生网络的伪标签的质量。我们遵循多阶段的半监督训练方法，该方法在标记的数据集上训练教师模型，然后使用训练有素的老师将伪标签渲染用于学生培训。通过这样做，伪标签将被更新，并且随着培训的进度更加精确。上一个和我们的方法之间的关键区别在于，我们在学生培训过程中更新教师模型。因此，在学生培训过程中，提高了伪标签的质量。我们还提出了一种简单但有效的策略，以使用动量模型来提高伪标签的质量 - 训练过程中原始模型的慢复制版本。通过应用动量模型与学生培训期间的重新渲染伪标签相结合，我们在五个数据集中平均达到了84.1％的骰子分数（即Kvarsir，CVC-ClinicdB，Etis-laribpolypdb，cvc-colondb，cvc-colondb，cvc-colondb和cvc-300）和CVC-300）只有20％的数据集用作标记数据。我们的结果超过了3％的共同实践，甚至在某些数据集中取得了完全监督的结果。我们的源代码和预培训模型可在https://github.com/sun-asterisk-research/online学习SSL上找到
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现有的最新3D点云实例分割方法依赖于基于分组的方法，该方法指向获得对象实例。尽管产生准确的分割结果方面有所改善，但这些方法缺乏可扩展性，通常需要将大量输入分为多个部分。为了处理数百万点的场景，现有的最快方法软组\ cite {vu2022222222222222222222222222222222222222ggroup}需要数十秒钟，这是满意的。我们的发现是，$ k $ neart的邻居（$ k $ -nn）是分组的先决条件，是计算瓶颈。这种瓶颈严重使现场的推理时间恶化了很多。本文提出了软组++来解决此计算瓶颈，并进一步优化了整个网络的推理速度。 SoftGroup ++建立在软组上，这在三个重要方面有所不同：（1）执行OCTREE $ K $ -NN而不是Vanilla $ k $ -nn，以将时间复杂性从$ \ Mathcal {o}（n^2）缩短到$ \ Mathcal {o}（n \ log n）$，（2）执行金字塔缩放，适应性下降样本骨干输出以减少$ k $ -nn和分组的搜索空间，并且（3）执行后期的Devoxelization，延迟了Voxels的转换指向模型的结束，以使中间组件以低计算成本运行。在各种室内和室外数据集上进行了广泛的实验，证明了拟议的软组++的功效。值得注意的是，SoftGroup ++在一个前方的情况下通过单个前方进行了大量的场景，而无需将输入分为多个部分，从而丰富了上下文信息。特别是，SoftGroup ++达到2.4点AP $ _ {50} $改进，而$ 6 \ $ 6 \ times $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $。代码和训练有素的模型将公开可用。
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我们分析了通过从源到目标任务转移学习训练的深度学习模型的新泛化界限。我们的边界利用一个称为多数预测器准确性的数量，可以从数据中有效地计算出来。我们表明我们的理论在实践中很有用，因为这意味着大多数预测指标的准确性可以用作可转移性度量，这一事实也通过我们的实验验证。
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本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
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神经过程（NP）是一种流行的元学习方法。与高斯工艺（GPS）类似，NPS将分布定义在功能上，并可以估计其预测中的不确定性。但是，与GPS不同，NP及其变体遭受不足的折磨，并且通常具有棘手的可能性，这限制了其在顺序决策中的应用。我们提出了变形金刚神经过程（TNP），这是NP家族的新成员，将不确定性感知的元学习作为序列建模问题。我们通过基于自回旋的可能性目标学习TNP，并通过新颖的基于变压器的建筑实例化。该模型架构尊重问题结构固有的归纳偏差，例如对观察到的数据点的不变性以及与未观察到的点的等效性。我们进一步研究了TNP框架内的旋钮，以额外的计算来折衷解码分布的表达。从经验上讲，我们表明TNP在各种基准问题上实现最新性能，在元回归，图像完成，上下文多武器匪徒和贝叶斯优化方面表现优于所有先前的NP变体。
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在本文中，我们根据基本属性提供了一种潜在的变量公式和解决方案，以期望任何合理的解决方案都可以满足任何合理的解决方案。具体而言，我们检查了一种新颖的张量完成方法，以有效，准确地学习模型的参数，以确保用户评级的不可观察的个人喜好。通过使用单个潜在不变式将张量分解正规化，我们为可靠的推荐系统实现了三个属性：（1）张量完成结果的唯一性，具有最小的假设，（2）独立于用户的任意偏好和（（ 3）共识订购保证，可在观察到的评分分数和未观察到的评分之间提供一致的排名。我们的算法导致一个简单而优雅的推荐框架，具有线性计算复杂性，没有超参数调整。我们提供的经验结果表明，该方法显着优于当前最新方法。
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没有一致响应的对话系统并不令人着迷。在这项研究中，我们建立了一个对话系统，可以根据给定的角色设置（角色）响应以带来一致性。考虑到语言模型迅速增加的趋势，我们提出了一种使用迅速调整的方法，该方法在预训练的大规模语言模型上使用了低学习成本。英语和日语中自动和手动评估的结果表明，可以使用比微调更少的计算资源来构建具有更自然和个性化响应的对话系统。
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用于运动中的人类的新型视图综合是一个具有挑战性的计算机视觉问题，使得诸如自由视视频之类的应用。现有方法通常使用具有多个输入视图，3D监控或预训练模型的复杂设置，这些模型不会概括为新标识。旨在解决这些限制，我们提出了一种新颖的视图综合框架，以从单视图传感器捕获的任何人的看法生成现实渲染，其具有稀疏的RGB-D，类似于低成本深度摄像头，而没有参与者特定的楷模。我们提出了一种架构来学习由基于球体的神经渲染获得的小说视图中的密集功能，并使用全局上下文修复模型创建完整的渲染。此外，增强剂网络利用了整体保真度，即使在原始视图中的遮挡区域中也能够产生细节的清晰渲染。我们展示了我们的方法为单个稀疏RGB-D输入产生高质量的合成和真实人体演员的新颖视图。它概括了看不见的身份，新的姿势，忠实地重建面部表情。我们的方法优于现有人体观测合成方法，并且对不同水平的输入稀疏性具有稳健性。
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