自动适应玩家的游戏内容打开新的游戏开发门。在本文中，我们提出了一种使用人物代理和经验指标的架构，这使得能够在进行针对特定玩家人物的程序生成的水平。使用我们的游戏“Grave Rave”，我们证明了这种方法成功地适应了三个不同的三种不同体验指标的基于法则的角色代理。此外，该适应性被证明是特定的，这意味着水平是人的意识，而不仅仅是关于所选度量的一般优化。

To analyze this characteristic of vulnerability, we developed an automated deep learning method for detecting microvessels in intravascular optical coherence tomography (IVOCT) images. A total of 8,403 IVOCT image frames from 85 lesions and 37 normal segments were analyzed. Manual annotation was done using a dedicated software (OCTOPUS) previously developed by our group. Data augmentation in the polar (r,{\theta}) domain was applied to raw IVOCT images to ensure that microvessels appear at all possible angles. Pre-processing methods included guidewire/shadow detection, lumen segmentation, pixel shifting, and noise reduction. DeepLab v3+ was used to segment microvessel candidates. A bounding box on each candidate was classified as either microvessel or non-microvessel using a shallow convolutional neural network. For better classification, we used data augmentation (i.e., angle rotation) on bounding boxes with a microvessel during network training. Data augmentation and pre-processing steps improved microvessel segmentation performance significantly, yielding a method with Dice of 0.71+/-0.10 and pixel-wise sensitivity/specificity of 87.7+/-6.6%/99.8+/-0.1%. The network for classifying microvessels from candidates performed exceptionally well, with sensitivity of 99.5+/-0.3%, specificity of 98.8+/-1.0%, and accuracy of 99.1+/-0.5%. The classification step eliminated the majority of residual false positives, and the Dice coefficient increased from 0.71 to 0.73. In addition, our method produced 698 image frames with microvessels present, compared to 730 from manual analysis, representing a 4.4% difference. When compared to the manual method, the automated method improved microvessel continuity, implying improved segmentation performance. The method will be useful for research purposes as well as potential future treatment planning.

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。

数字双胞胎已成为优化工程产品和系统性能的关键技术。高保真数值模拟构成了工程设计的骨干，从而准确地了解了复杂系统的性能。但是，大规模的，动态的非线性模型需要大量的计算资源，并且对于实时数字双胞胎应用而言是高度的。为此，采用了减少的订单模型（ROM），以近似高保真解决方案，同时准确捕获身体行为的主要方面。本工作提出了一个新的机器学习（ML）平台，用于开发ROM，以处理处理瞬态非线性偏微分方程的大规模数值问题。我们的框架被称为$ \ textit {fastsvd-ml-rom} $，利用$ \ textit {（i）} $单数值分解（SVD）更新方法，以计算多效性解决方案的线性子空间仿真过程，$ \ textIt {（ii）} $降低非线性维度的卷积自动编码器，$ \ textit {（iii）} $ feed-feed-feed-forderward神经网络以将输入参数映射到潜在的空间，以及$ \ textit {（iv） ）} $长的短期内存网络，以预测和预测参数解决方案的动力学。 $ \ textit {fastsvd-ml-rom} $框架的效率用于2D线性对流扩散方程，圆柱周围的流体问题以及动脉段内的3D血流。重建结果的准确性证明了鲁棒性，并评估了所提出的方法的效率。

Majorana示威者是一项领先的实验，寻找具有高纯净锗探测器（HPGE）的中性s中性双β衰变。机器学习提供了一种最大化这些检测器提供的信息量的新方法，但是与传统分析相比，数据驱动的性质使其不可解释。一项可解释性研究揭示了机器的决策逻辑，使我们能够从机器中学习以反馈传统分析。在这项工作中，我们介绍了Majorana演示者数据的第一个机器学习分析。这也是对任何锗探测器实验的第一个可解释的机器学习分析。训练了两个梯度增强的决策树模型，以从数据中学习，并进行了基于游戏理论的模型可解释性研究，以了解分类功率的起源。通过从数据中学习，该分析识别重建参数之间的相关性，以进一步增强背景拒绝性能。通过从机器中学习，该分析揭示了新的背景类别对相互利用的标准Majorana分析的重要性。该模型与下一代锗探测器实验（如传说）高度兼容，因为它可以同时在大量探测器上进行训练。

尽管电子健康记录是生物医学研究的丰富数据来源，但这些系统并未在医疗环境中统一地实施，并且由于医疗保健碎片化和孤立的电子健康记录之间缺乏互操作性，可能缺少大量数据。考虑到缺少数据的案例的删除可能会在随后的分析中引起严重的偏见，因此，一些作者更喜欢采用多重插补策略来恢复缺失的信息。不幸的是，尽管几项文献作品已经通过使用现在可以自由研究的任何不同的多个归档算法记录了有希望的结果，但尚无共识，MI算法效果最好。除了选择MI策略之外，归纳算法及其应用程序设置的选择也至关重要且具有挑战性。在本文中，受鲁宾和范布伦的开创性作品的启发，我们提出了一个方法学框架，可以应用于评估和比较多种多个插补技术，旨在选择用于计算临床研究工作中最有效的推断。我们的框架已被应用于验证和扩展较大的队列，这是我们在先前的文献研究中提出的结果，我们在其中评估了关键患者的描述符和Covid-19的影响在2型糖尿病患者中的影响，其数据为2型糖尿病，其数据为2型糖尿病由国家共同队列合作飞地提供。

Thin-cap fibroatheroma (TCFA) and plaque rupture have been recognized as the most frequent risk factor for thrombosis and acute coronary syndrome. Intravascular optical coherence tomography (IVOCT) can identify TCFA and assess cap thickness, which provides an opportunity to assess plaque vulnerability. We developed an automated method that can detect lipidous plaque and assess fibrous cap thickness in IVOCT images. This study analyzed a total of 4,360 IVOCT image frames of 77 lesions among 41 patients. To improve segmentation performance, preprocessing included lumen segmentation, pixel-shifting, and noise filtering on the raw polar (r, theta) IVOCT images. We used the DeepLab-v3 plus deep learning model to classify lipidous plaque pixels. After lipid detection, we automatically detected the outer border of the fibrous cap using a special dynamic programming algorithm and assessed the cap thickness. Our method provided excellent discriminability of lipid plaque with a sensitivity of 85.8% and A-line Dice coefficient of 0.837. By comparing lipid angle measurements between two analysts following editing of our automated software, we found good agreement by Bland-Altman analysis (difference 6.7+/-17 degree; mean 196 degree). Our method accurately detected the fibrous cap from the detected lipid plaque. Automated analysis required a significant modification for only 5.5% frames. Furthermore, our method showed a good agreement of fibrous cap thickness between two analysts with Bland-Altman analysis (4.2+/-14.6 micron; mean 175 micron), indicating little bias between users and good reproducibility of the measurement. We developed a fully automated method for fibrous cap quantification in IVOCT images, resulting in good agreement with determinations by analysts. The method has great potential to enable highly automated, repeatable, and comprehensive evaluations of TCFAs.

制定了具有机器学习模拟（骆驼）项目的宇宙学和天体物理学，通过数千名宇宙的流体动力模拟和机器学习将宇宙学与天体物理学结合起来。骆驼包含4,233个宇宙学仿真，2,049个n-body和2,184个最先进的流体动力模拟，在参数空间中采样巨大的体积。在本文中，我们介绍了骆驼公共数据发布，描述了骆驼模拟的特性和由它们产生的各种数据产品，包括光环，次麦，银河系和空隙目录，功率谱，Bispectra，Lyman - $ \ Alpha $光谱，概率分布函数，光环径向轮廓和X射线光子列表。我们还释放了超过骆驼 - 山姆的数十亿个星系的目录：与Santa Cruz半分析模型相结合的大量N身体模拟。我们释放包含350多个Terabytes的所有数据，并包含143,922个快照，数百万光环，星系和摘要统计数据。我们提供有关如何访问，下载，读取和处理数据AT \ URL {https://camels.readthedocs.io}的进一步技术详细信息。

现实和仿真之间的差异妨碍了固态量子器件的优化和可扩展性。因材料缺陷不可预测的分布引起的紊乱是现实缺口的主要贡献之一。我们使用物理知识的机器学习来弥合这个差距，特别是使用组合物理模型，深度学习，高斯随机场和贝叶斯推断的方法。该方法使我们能够从电子传输数据推断纳米级电子设备的无序电位。通过验证算法关于AlGAAS / GaAs中的横向定义的量子点设备所需的栅极电压值来验证该推断，以产生与双量子点状态对应的电流特征。

放射线学使用定量医学成像特征来预测临床结果。目前，在新的临床应用中，必须通过启发式试验和纠正过程手动完成各种可用选项的最佳放射组方法。在这项研究中，我们提出了一个框架，以自动优化每个应用程序的放射线工作流程的构建。为此，我们将放射线学作为模块化工作流程，并为每个组件包含大量的常见算法。为了优化每个应用程序的工作流程，我们使用随机搜索和结合使用自动化机器学习。我们在十二个不同的临床应用中评估我们的方法，从而在曲线下导致以下区域：1）脂肪肉瘤（0.83）； 2）脱粘型纤维瘤病（0.82）; 3）原发性肝肿瘤（0.80）; 4）胃肠道肿瘤（0.77）； 5）结直肠肝转移（0.61）; 6）黑色素瘤转移（0.45）; 7）肝细胞癌（0.75）; 8）肠系膜纤维化（0.80）; 9）前列腺癌（0.72）； 10）神经胶质瘤（0.71）; 11）阿尔茨海默氏病（0.87）;和12）头颈癌（0.84）。我们表明，我们的框架具有比较人类专家的竞争性能，优于放射线基线，并且表现相似或优于贝叶斯优化和更高级的合奏方法。最后，我们的方法完全自动优化了放射线工作流的构建，从而简化了在新应用程序中对放射线生物标志物的搜索。为了促进可重复性和未来的研究，我们公开发布了六个数据集，框架的软件实施以及重现这项研究的代码。