对象识别和视点估计位于视觉理解的核心。最近的作品表明，卷积神经网络（CNNS）未能概括为分发（OOD）类别 - 观点组合，即。在训练期间没有看到的组合。在本文中，我们通过评估培训的CNNS来调查何时以及如何以及如何以及如何进行分类对象类别和3D观点，并识别有助于这种ood泛化的神经机制。我们表明，增加了分布式组合的数量（即数据分集），即使具有相同数量的培训数据，也会大大提高了oo ood组合的概率。我们比较学习类别和观点在单独的和共享网络架构中，并观察分销和ood组合的显着不同趋势，即。虽然共享网络有用的分配有用，但单独的网络在ood组合中显着优于共享的网络。最后，我们证明，通过专业化的神经机制，即。两种类型神经元的出现 - 神经元选择类别和不变性观点，反之亦然。

Contrails, short for condensation trails, are line-shaped ice clouds produced by aircraft engine exhaust when they fly through cold and humid air. They generate a greenhouse effect by absorbing or directing back to Earth approximately 33% of emitted outgoing longwave radiation. They account for over half of the climate change resulting from aviation activities. Avoiding contrails and adjusting flight routes could be an inexpensive and effective way to reduce their impact. An accurate, automated, and reliable detection algorithm is required to develop and evaluate contrail avoidance strategies. Advancement in contrail detection has been severely limited due to several factors, primarily due to a lack of quality-labeled data. Recently, proposed a large human-labeled Landsat-8 contrails dataset. Each contrail is carefully labeled with various inputs in various scenes of Landsat-8 satellite imagery. In this work, we benchmark several popular segmentation models with combinations of different loss functions and encoder backbones. This work is the first to apply state-of-the-art segmentation techniques to detect contrails in low-orbit satellite imagery. Our work can also be used as an open benchmark for contrail segmentation and is publicly available.

Deep Ensemble Convolutional Neural Networks has become a methodology of choice for analyzing medical images with a diagnostic performance comparable to a physician, including the diagnosis of Diabetic Retinopathy. However, commonly used techniques are deterministic and are therefore unable to provide any estimate of predictive uncertainty. Quantifying model uncertainty is crucial for reducing the risk of misdiagnosis. A reliable architecture should be well-calibrated to avoid over-confident predictions. To address this, we propose a UATTA-ENS: Uncertainty-Aware Test-Time Augmented Ensemble Technique for 5 Class PIRC Diabetic Retinopathy Classification to produce reliable and well-calibrated predictions.

全向视频中的光流估计面临两个重要问题：缺乏基准数据集以及调整基于视频的方法以适应全向性质的挑战。本文提出了第一个具有360度视野Flow360的感知上天然合成的全向基准数据集，其中有40个不同的视频和4,000个视频帧。我们在数据集和现有的光流数据集之间进行了全面的特征分析和比较，这些数据集表现出感知现实主义，独特性和多样性。为了适应全向性质，我们提出了一个新颖的暹罗表示学习框架（SLOF）。我们以对比度的方式训练我们的网络，并结合了对比度损失和光流损失的混合损失函数。广泛的实验验证了所提出的框架的有效性，并在最新方法中显示出40％的性能提高。我们的Flow360数据集和代码可在https://siamlof.github.io/上找到。

包括机器学习在内的计算分析方法对基因组学和医学领域具有重大影响。高通量基因表达分析方法，例如微阵列技术和RNA测序产生大量数据。传统上，统计方法用于基因表达数据的比较分析。但是，针对样品观察分类或发现特征基因的分类的更复杂的分析需要复杂的计算方法。在这篇综述中，我们编译了用于分析表达微阵列数据的各种统计和计算工具。即使在表达微阵列的背景下讨论了这些方法，也可以将它们应用于RNA测序和定量蛋白质组学数据集的分析。我们讨论缺失价值的类型以及其插补中通常采用的方法和方法。我们还讨论了数据归一化，特征选择和特征提取的方法。最后，详细描述了分类和类发现方法及其评估参数。我们认为，这项详细的审查将帮助用户根据预期结果选择适当的方法来预处理和分析其数据。

在此上下文中研究了用于安全性的机器。存在几种垃圾邮件检测方法，每个垃圾邮件检测方法采用不同的算法来检测不期望的垃圾邮件。但这些模型容易受到攻击。许多攻击者通过以各种方式污染到模型的数据来利用模型。因此，在这种情况下，在这种情况下表现得可能需要在不需要再培训的情况下容易地解除污染数据。在大多数情况下，在大多数情况下，Retringing在过去已经训练到模型的大量数据，这需要再次训练，只需删除少量污染数据，这通常明显小于1％。通过开发所有垃圾邮件检测模型的未读框架可以解决这个问题。在本研究中，无线学习模块集成到基于天真贝叶斯，决策树和随机林算法的垃圾邮件检测模型中。为了评估未经读回的未经读取的好处，通过攻击者的职位和证明模型的漏洞，污染和利用了三种垃圾邮件检测模型。每种情况都显示了准确性和真正阳性率的降低，显示出污染对模型的影响。然后，未经读取的模块集成到模型中，并且污染数据是未解决的;在无线学习后测试模型，可以看到恢复性能。此外，对所有模型的不同污染数据尺寸进行了比较无线学习和再培训时间。在分析调查结果时，可以得出结论，无线学习与再培训相当优于。结果表明，无光，易于实施，易于实施，易于使用，有效。

大多数深度学习模型的诊断性能受到模型架构及其普遍参数的影响很大。模型选择方法中的主要挑战是建筑优化器和模型评估策略的设计。在本文中，我们提出了一种进化深神经网络的新颖框架，它使用政策梯度来指导DNN架构的演变实现最大诊断准确性。我们制定了一个基于策略梯度的控制器，它会生成一个动作，以在每一代采样新模型架构。获得的最佳健身用作更新策略参数的奖励。此外，所获得的最佳模型被转移到NSGA-II进化框架中的快速模型评估的下一代。因此，该算法获得了快速非主导排序的好处以及快速模型评估。拟议框架的有效性已在三个数据集中验证：空气压缩机数据集，案例西部储备大学数据集和戴克邦大学数据集。

大多数机器学习模型在假设培训，测试和部署数据是独立的和相同分布的假设下运行（i.i.d.）。这种假设通常在自然设置中通常保持真实。通常，部署数据受各种类型的分布换档。模型性能的大小与数据集分发的这种转变成比例。因此，有必要评估模型的不确定性和稳健性，以分配转变，以便在真实数据上实现其预期绩效的现实估计。提供评估不确定性和模型的鲁棒性的现有方法缺乏，并且通常无法涂漆完整的图片。此外，到目前为止大多数分析主要专注于分类任务。在本文中，我们使用Shifts天气预报数据集提出了更多的始终回归任务的有洞察力度量。我们还提供了使用这些指标的基线方法的评估。

跟踪牲畜的行为能够早期发现，从而预防现代动物农场的传染病。除了经济增益之外，这将减少畜牧业养殖的抗生素量，否则进入人类饮食恼怒的抗生素抗性的流行病 - 死亡的主要原因。我们可以使用标准的摄像机，在大多数现代农场提供，以监控牲畜。然而，大多数计算机视觉算法在这项任务上表现不佳，主要是因为（i）农场繁殖的动物看起来相同，缺乏任何明显的空间签名，（ii）没有现有的跟踪器对于长期保持稳健，并且（iii）真实 - 改变照明，频繁遮挡，不同的相机角度和动物尺寸的诸如变化的条件使得模型概括为概括。鉴于这些挑战，我们开发了针对小组母猪的端到端行为监测系统，以执行同时实例级分段，跟踪，动作识别和重新识别（星）任务。我们呈现StarFormer，这是第一个端到端的多目标牲畜监测框架，通过使用变压器架构了解分组猪的实例级嵌入式。对于基准测试，我们展示了一种仔细的策划数据集，包括视频序列，其中具有实例级界限框，实际室内养殖环境中的猪的分段，跟踪和活动分类。在明星任务上使用同步优化，我们展示了星际器优于培训的流行基线模型，为个人任务培训。

我们重新审视了最简单的设置之一中的政策梯度方法的有限时间分析：有限状态和动作MDP，具有由所有随机策略组成的策略类和精确的渐变评估。有一些最近的工作将此设置视为平滑的非线性优化问题的实例，并显示具有小阶梯大小的子线性收敛速率。在这里，我们根据与政策迭代的连接采取不同的透视，并显示政策梯度方法的许多变体成功，阶梯大小大，并达到了线性收敛速率。