目的：本文侧重于开发鲁棒和准确的加工解决方案，用于连续和较低的血压（BP）监测。在这方面，提出了一种基于深入的基于深度学习的框架，用于计算收缩和舒张BP上的低延迟，连续和无校准的上限和下界。方法：称为BP-Net，所提出的框架是一种新型卷积架构，可提供更长的有效内存，同时实现偶然拨号卷积和残留连接的卓越性能。利用深度学习的实际潜力在提取内在特征（深度特征）并增强长期稳健性，BP-Net使用原始的心电图（ECG）和光电觉体图（PPG）信号而无需提取任何形式的手工制作功能在现有解决方案中很常见。结果：通过利用最近文献中使用的数据集未统一和正确定义的事实，基准数据集由来自PhysoioNet获得的模拟I和MIMIC-III数据库构建。所提出的BP-Net是基于该基准数据集进行评估，展示了有希望的性能并显示出优异的普遍能力。结论：提出的BP-NET架构比规范复发网络更准确，增强了BP估计任务的长期鲁棒性。意义：建议的BP-NET架构解决了现有的BP估计解决方案的关键缺点，即，严重依赖于提取手工制作的特征，例如脉冲到达时间（PAT），以及;缺乏稳健性。最后，构造的BP-Net DataSet提供了一个统一的基础，用于评估和比较基于深度学习的BP估计算法。

Recent advances in artificial intelligence (AI) have significantly intensified research in the geoscience and remote sensing (RS) field. AI algorithms, especially deep learning-based ones, have been developed and applied widely to RS data analysis. The successful application of AI covers almost all aspects of Earth observation (EO) missions, from low-level vision tasks like super-resolution, denoising, and inpainting, to high-level vision tasks like scene classification, object detection, and semantic segmentation. While AI techniques enable researchers to observe and understand the Earth more accurately, the vulnerability and uncertainty of AI models deserve further attention, considering that many geoscience and RS tasks are highly safety-critical. This paper reviews the current development of AI security in the geoscience and RS field, covering the following five important aspects: adversarial attack, backdoor attack, federated learning, uncertainty, and explainability. Moreover, the potential opportunities and trends are discussed to provide insights for future research. To the best of the authors' knowledge, this paper is the first attempt to provide a systematic review of AI security-related research in the geoscience and RS community. Available code and datasets are also listed in the paper to move this vibrant field of research forward.

近年来，由于海洋漏油事故严重影响环境，自然资源和沿海居民的生活，近年来，漏油事件引起了人们的关注。高光谱遥感图像提供了丰富的光谱信息，这对在复杂的海洋场景中监测漏油物有益。但是，大多数现有方法都是基于受监督和半监督的框架来检测高光谱图像（HSIS）的漏油事件，这些框架需要大量努力来注释一定数量的高质量训练集。在这项研究中，我们首次尝试基于HSIS的隔离森林开发无监督的漏油检测方法。首先，考虑到噪声水平在不同的频段之间有所不同，因此利用了噪声方差估计方法来评估不同频段的噪声水平，并且消除了因严重噪声而损坏的频段。其次，使用内核主成分分析（KPCA）来降低HSIS的高维度。然后，用隔离林估计属于海水和油泄漏之一的每个像素的概率，并且使用群集算法在检测到的概率上自动生产一组伪标记的训练样品。最后，可以通过在减少尺寸的数据上执行支持向量机（SVM）来获得初始检测图，然后，使用扩展的随机Walker（ERW）模型进一步优化初始检测结果，以改善检测检测漏油的准确性。关于我们自己创建的空气传播高光谱漏油数据（HOSD）的实验表明，该方法在其他最先进的检测方法方面获得了卓越的检测性能。

在深度学习时代，注释的数据集已成为遥感社区的关键资产。在过去的十年中，发表了许多不同的数据集，每个数据集都为特定的数据类型以及特定的任务或应用程序设计。在遥感数据集的丛林中，很难跟踪已经可用的内容。在本文中，我们介绍了EOD -IEEE GRSS地球观察数据库（EOD） - 一个交互式在线平台，用于分类不同类型的数据集利用遥感图像。

由于其定量优点和高灵敏度，位置排放断层扫描（PET）被广泛用于诊所和研究中，但遭受了低信噪比（SNR）的侵害。最近，卷积神经网络（CNN）已被广泛用于提高宠物图像质量。尽管在局部特征提取方面取得了成功和有效的效率，但由于其接受场有限，CNN无法很好地捕获远距离依赖性。全球多头自我注意力（MSA）是捕获远程信息的流行方法。但是，3D图像的全局MSA计算具有较高的计算成本。在这项工作中，我们提出了一个有效的空间和渠道编码器变压器Spach Transformer，可以基于本地和全局MSA来利用空间和渠道信息。基于不同宠物示踪剂数据集的实验，即$^{18} $ f-fdg，$^{18} $ f-acbc，$^{18} $ f-dcfpyl，$ f-dcfpyl和$^{68} $ ga--进行了Dotatate，以评估提出的框架。定量结果表明，所提出的SPACH变压器可以比其他参考方法获得更好的性能。

这里介绍了人工智能研究所（IARAI）组织的2022年Landslide4sense（L4S）竞赛的科学结果。竞争的目的是根据全球收集的卫星图像的大规模多个来源自动检测滑坡。 2022 L4S旨在促进有关使用卫星图像的语义分割任务的深度学习模型（DL）模型最新发展的跨学科研究。在过去的几年中，由于卷积神经网络（CNN）的发展，基于DL的模型已经达到了对图像解释的期望。本文的主要目的是介绍本次比赛中介绍的细节和表现最佳的算法。获胜的解决方案详细介绍了Swin Transformer，Segformer和U-NET等最先进的模型。还考虑了先进的机器学习技术和诸如硬采矿，自我培训和混合数据增强之类的策略。此外，我们描述了L4S基准数据集，以促进进一步的比较，并在线报告准确性评估的结果。可以在\ textIt {未来开发排行榜上访问数据，以供将来评估，\ url {https://www.iarai.ac.ac.at/landslide4sense/challenge/}，并邀请研究人员提交更多预测结果，评估准确性在他们的方法中，将它们与其他用户的方法进行比较，理想情况下，改善了本文报告的滑坡检测结果。

近年来，深度学习算法在地球观察（EO）中的应用使依赖远程感知数据的领域取得了重大进展。但是，鉴于EO中的数据量表，创建具有专家使用像素级注释的大型数据集是昂贵且耗时的。在这种情况下，先验被视为一种有吸引力的方法，可以减轻在训练EO的深度学习方法时手动标签的负担。对于某些应用，这些先验很容易获得。本研究以许多计算机视觉任务中的自我监督特征表示学习的对比学习方法取得了巨大成功的动机，本研究提出了一种使用作物标签比例的在线深度聚类方法，作为研究基于政府作物的样本级别的先验者 - 整个农业地区的比例数据。我们使用来自巴西两个不同农业地区的两个大数据集评估了该方法。广泛的实验表明，该方法对不同的数据类型（合成句子雷达和光学图像）具有鲁棒性，考虑到目标区域中主要的作物类型，报告了更高的精度值。因此，它可以减轻EO应用中大规模图像注释的负担。

基于文本描述的高分辨率遥感图像的合成在许多实际应用方案中具有巨大的潜力。尽管深度神经网络在许多重要的遥感任务中取得了巨大的成功，但是从文本描述中生成现实的遥感图像仍然非常困难。为了应对这一挑战，我们提出了一个新颖的文本形象现代霍普菲尔德网络（TXT2IMG-MHN）。 TXT2IMG-MHN的主要思想是在具有现代Hopfield层的文本和图像嵌入方式上进行层次原型学习。 TXT2IMG-MHN并没有直接学习具体但高度多样化的文本图像联合特征表示，而是旨在从文本图像嵌入中学习最具代表性的原型，从而实现一种粗略的学习策略。然后可以利用这些学到的原型来代表文本到图像生成任务中更复杂的语义。为了更好地评估生成图像的现实主义和语义一致性，我们使用对合成图像训练的分类模型对真实遥感数据进行零击分类。尽管它很简单，但我们发现，零弹性分类的总体准确性可以作为评估从文本生成图像的能力的良好指标。基准遥感文本图像数据集上的广泛实验表明，所提出的TXT2IMG-MHN比现有方法可以生成更现实的遥感图像。代码和预培训模型可在线获得（https://github.com/yonghaoxu/txt2img-mhn）。

最新的努力改善了满足当今应用程序要求的神经网络（NN）加速器的性能，这引起了基于逻辑NN推理的新趋势，该趋势依赖于固定功能组合逻辑。将如此大的布尔函数与许多输入变量和产品项绘制到现场可编程门阵列（FPGA）上的数字信号处理器（DSP）需要一个新颖的框架，考虑到此过程中DSP块的结构和可重构性。本文中提出的方法将固定功能组合逻辑块映射到一组布尔功能，其中与每个功能相对应的布尔操作映射到DSP设备，而不是FPGA上的查找表（LUTS），以利用高性能，DSP块的低潜伏期和并行性。 ％本文还提出了一种用于NNS编译和映射的创新设计和优化方法，并利用固定功能组合逻辑与DSP进行了使用高级合成流的FPGA上的DSP。 ％我们在几个\ revone {DataSets}上进行的实验评估和选定的NNS与使用DSP的基于ART FPGA的NN加速器相比，根据推理潜伏期和输出准确性，证明了我们框架的可比性。

本文介绍了稀疏的周期性收缩期（SPS）数据流，该数据流程推进了最先进的硬件加速器，用于支持轻型神经网络。具体而言，SPS DataFlow启用了一种新型的硬件设计方法，该方法通过新兴的修剪方案（定期基于模式的稀疏性（PPS））解锁。通过利用PPS的规律性，我们的Sparsity-Aware编译器可以最佳地重新定位权重，并在硬件中使用一个简单的索引单元来在权重和激活之间创建匹配。通过编译器硬件编码，SPS DataFlow具有更高的并行度，同时没有高索引开销，并且没有模型的准确性损失。在诸如VGG和Resnet之类的流行基准测试中进行了评估，SPS数据流以及随附的神经网络编译器编译器优于卷积神经网络（CNN）加速器设计的瞄准FPGA设备的设计。针对其他支撑重量存储格式，SPS导致4.49倍的能源效率提高，同时将存储需求降低3.67倍，用于总重量存储（非预紧权重加索引）和22,044X的索引存储器。