组织病理学仍然是各种癌症诊断的黄金标准。计算机视觉的最新进展，特别是深度学习，促进了针对各种任务的组织病理学图像的分析，包括免疫细胞检测和微卫星不稳定性分类。每个任务的最新工作通常采用鉴定的基础体系结构，这些体系结构已鉴定为图像分类。开发组织病理学分类器的标准方法倾向于将重点放在优化单个任务的模型上，而不是考虑建模创新的各个方面，从而改善了跨任务的概括。在这里，我们提出了Champkit（模型预测工具包的全面组织病理学评估）：可扩展的，完全可重现的基准测试工具包，由大量的斑点级图像分类任务组成，跨不同的癌症。 Champkit能够系统地记录模型和方法中提议改进的性能影响的一种方法。 Champkit源代码和数据可在https://github.com/kaczmarj/champkit上自由访问。
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我们研究了Levin（1993）所述的动词交替类的程度和句子级预测任务。我们遵循并扩展了Kann等人的实验。（2019年），旨在探测静态嵌入是否编码动词的框架选择性。在单词和句子级别上，我们发现来自PLM的上下文嵌入不仅超过了非上下文嵌入，而且在大多数交替类中的任务上达到了惊人的高精度。此外，我们发现证据表明，PLM的中间层平均比所有探测任务中的较低层都能取得更好的性能。
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由于Covid-19-19疫苗可用，因此没有研究量化不同的灾难疏散策略如何减轻避难所中的大流行风险。因此，我们应用了一个年龄结构化的流行病学模型，称为易感性暴露感染（SEIR）模型，以研究台湾不同的疫苗摄取水平以及在台湾实施的转移方案在多大程度上降低了感染和延迟流行峰值的情况。台湾的转移协议涉及转移因曝光而自我占用的人，从而阻止了他们与集体庇护所的普通公众融合。转移方案，结合足够的疫苗摄取，可以减少相对于没有这种策略的情况，相对于场景，感染的最大数量和延迟爆发。当所有暴露的人的转移是不可能的，或者疫苗的摄取不足时，转移方案仍然很有价值。此外，一组主要由年轻人人口组成的撤离者往往会早日出现大流行峰值，并且在实施转移方案时，多数老年人组的感染比多数老年人多。但是，当不执行转移方案时，多数老年人群体比大多数年轻成人群体高达20％。
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台湾对全球碎片流的敏感性和死亡人数最高。台湾现有的碎屑流警告系统，该系统使用降雨量的时间加权度量，当该措施超过预定义的阈值时，会导致警报。但是，该系统会产生许多错误的警报，并错过了实际碎屑流的很大一部分。为了改善该系统，我们实施了五个机器学习模型，以输入历史降雨数据并预测是否会在选定的时间内发生碎屑流。我们发现，随机的森林模型在五个模型中表现最好，并优于台湾现有系统。此外，我们确定了与碎屑流的发生密切相关的降雨轨迹，并探索了缺失碎屑流的风险与频繁的虚假警报之间的权衡。这些结果表明，仅在小时降雨数据中训练的机器学习模型的潜力可以挽救生命，同时减少虚假警报。
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与靶蛋白具有高结合亲和力的药物样分子的产生仍然是药物发现中的一项困难和资源密集型任务。现有的方法主要采用强化学习，马尔可夫采样或以高斯过程为指导的深层生成模型，在生成具有高结合亲和力的分子时，通过基于计算量的物理学方法计算出的高结合亲和力。我们提出了对分子（豪华轿车）的潜在构成主义，它通过类似于Inceptionism的技术显着加速了分子的产生。豪华轿车采用序列的两个神经网络采用变异自动编码器生成的潜在空间和性质预测，从而使基于梯度的分子特性更快地基于梯度的反相比。综合实验表明，豪华轿车在基准任务上具有竞争力，并且在产生具有高结合亲和力的类似药物的化合物的新任务上，其最先进的技术表现出了最先进的技术，可针对两个蛋白质靶标达到纳摩尔范围。我们通过对绝对结合能的基于更准确的基于分子动力学的计算来证实这些基于对接的结果，并表明我们生成的类似药物的化合物之一的预测$ k_d $（结合亲和力的量度）为$ 6 \ cdot 10^ {-14} $ m针对人类雌激素受体，远远超出了典型的早期药物候选物和大多数FDA批准的药物的亲和力。代码可从https://github.com/rose-stl-lab/limo获得。
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高质量的关节语音综合在语音科学和技术中具有许多潜在的应用。但是，将适当的映射从语言规范到关节手势是困难且耗时的。在本文中，我们构建了一个基于优化的框架，作为在不手动干预的情况下学习这些映射的第一步。我们证明了具有复杂的启用的音节的产生，并讨论了有关共插曲的关节手势的质量。
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使用本机LUT作为独立培训推理运营商的FPGA特定的DNN架构已被证明实现了有利的区域准确性和能量准确性权衡。该领域的第一个工作Lutnet，对标准DNN基准测试表现出最先进的性能。在本文中，我们提出了学习的基于LUT的拓扑结构的优化，从而导致更高效率的设计，而不是通过直接使用现成的手工设计的网络。本类架构的现有实现需要手动规范的每拉特的输入数，K。选择合适的k先验是具有挑战性的，并且在甚至高粒度下这样做，例如，如此。每个层，是一种耗时和错误的过程，可以留下FPGA的空间灵活性欠缺。此外，先验工作请参阅随机连接的LUT输入，不保证网络拓扑的良好选择。为了解决这些问题，我们提出了逻辑收缩，一种细粒度的网格剪枝方法，使K将自动学习，用于针对FPGA推理的神经网络中的每一个LUT。通过删除确定为低于重要性的LUT输入，我们的方法会增加所得加速器的效率。我们的GPU友好的LUT输入拆卸解决方案能够在培训期间加工大型拓扑，可忽略不计的放缓。通过逻辑收缩，我们可以分别更好地完成CNV网络的最佳Lutnet实现的区域和能源效率，分别将CIFAR-10分别达到1.54倍和1.31倍，同时匹配其精度。该实现也达到2.71倍的区域效率同样准确，严重修剪的BNN。在具有双重净架构的Imagenet上，逻辑收缩的就业导致综合后面积减少2.67倍VS Lutnet，允许以前在今天最大的FPGA上实现的实施。
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估计河床型材，也称为沐浴型，在许多应用中起着至关重要的作用，例如安全有效的内陆导航，对银行侵蚀，地面沉降和洪水风险管理的预测。直接沐浴术调查的高成本和复杂物流，即深度成像，鼓励使用间接测量，例如表面流速。然而，从间接测量估计高分辨率的沐浴族是可以计算地具有挑战性的逆问题。在这里，我们提出了一种基于阶的模型（ROM）的方法，其利用变形的自动化器（VAE），一系列深神经网络，中间具有窄层，以压缩沐浴族和流速信息并加速沐浴逆问题流速测量。在我们的应用中，浅水方程（SWE）具有适当的边界条件（BCS），例如排出和/或自由表面升高，构成前向问题，以预测流速。然后，通过变分编码器在低维度的非线性歧管上构造SWES的ROM。利用不确定性量化（UQ）的估计在贝叶斯环境中的低维潜空间上执行。我们已经在美国萨凡纳河的一英里接触到美国，测试了我们的反转方法。一旦培训了神经网络（离线阶段），所提出的技术就可以比通常基于线性投影的传统反转方法更快地执行幅度的反转操作级，例如主成分分析（PCA）或主要成分地质统计方法（PCGA）。此外，即使具有稀疏的流速测量，测试也可以估计算法估计良好的精度均匀的浴权。
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在许多应用中，河流流速的快速可靠预测在包括洪水风险管理的许多应用中都很重要。浅水方程（SWES）通常用于此目的。然而，SWES的传统数值求解器是计算昂贵的并且需要高分辨率河床型材测量（沐浴浴）。在这项工作中，我们提出了一个两级过程，首先，使用主成分地质统计方法（PCGA）我们估计来自流速测量的浴序的概率密度函数，然后使用机器学习（ML）算法获得用于SWES的快速求解器。快速求解器使用从后浴碱分布的实现，并作为输入的规定范围的BCS。第一阶段允许我们预测流速而不直接测量浴约定。此外，我们将浴约集后部分布增强到更一般的分布，然后将它们作为第二阶段中的ML算法的输入作为输入。这允许求解器将未来的直接浴权测量结合到流速预测中，以提高精度，即使沐浴术与原始间接估计相比随时间变化而变化。我们提出并基准三种不同的求解器，称为PCA-DNN（主成分分析 - 深神经网络），SE（监督编码器）和SVE（监督变分编码器），并在Savannah River，Augusta，GA上验证它们。我们的研究结果表明，快速溶剂能够以良好的准确度预测不同的浴序和BCS的流速，以计算成本明显低于解决传统方法的全边界值问题的成本。
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2021-06-07
我们通过基于压缩感测和多输出（MIMO）无线雷达来解决材料缺陷的检测，这些材料缺陷在层状材料结构内部。这里，由于层状结构的表面的反射导致的强杂波通常经常使缺陷挑战的缺陷。因此，需要改进的缺陷检测所需的复杂信号分离方法。在许多情况下，我们感兴趣的缺陷的数量是有限的，并且分层结构的信令响应可以被建模为低秩结构。因此，我们提出了对缺陷检测的关节等级和稀疏最小化。特别是，我们提出了一种基于迭代重量的核和$ \ ell_1- $规范（一种双重重量方法）的非凸法方法，与传统的核规范和$ \ ell_1- $常态最小化相比获得更高的准确性。为此，迭代算法旨在估计低级别和稀疏贡献。此外，我们建议深入学习来学习算法（即，算法展开）的参数，以提高算法的准确性和汇聚速度。我们的数值结果表明，该方法在恢复的低级别和稀疏组分的均方误差和收敛速度方面优于常规方法。
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