预测野火蔓延对于土地管理和灾害准备至关重要。为此，我们呈现“第二天野火蔓延，”一种策划，大规模的多变量数据集，历史野火的历史野火占据了美国近十年的遥感数据。与基于地球观测卫星的现有火灾数据集相比，我们的数据集合了2D解释性变量（例如，地形，植被，天气，干旱指数，人口密度）与2D区域对齐，提供了丰富的数据为机器学习设置。为了演示该数据集的有用性，我们实现了一个卷积的AutoEncoder，它利用了该数据的空间信息来预测野火扩散。我们将神经网络与其他机器学习模型的性能进行比较：Logistic回归和随机林。该数据集可以用作基于遥感数据开发野火传播模型的基准，以便有一天的提前期。

虽然工业互联网的东西已经增加了工业设备中永久安装的传感器数量，但由于在石化工业中非常大的植物中的传感器或稀疏密度，覆盖率将存在差距。现代应急响应操作开始使用具有能够将传感器机器人丢弃到精确位置的小型无人机系统（SUAS）。 SUA可以提供长期持续监控，即航空无人机无法提供。尽管这些资产的成本相对较低，但是选择哪个机器人传感系统部署在紧急响应期间复杂的植物环境中的工业过程中的哪一部分仍然具有挑战性。本文介绍了一种优化应急传感器部署作为实现机器人在灾区响应的初步步骤的框架。 AI技术（长期内存，1维卷积神经网络，逻辑回归和随机林）识别传感器最有价值的区域，而无需人类进入潜在的危险区域。在描述的情况下，优化的成本函数考虑了假阳性和假阴性错误的成本。减缓的决定包括实施维修或关闭工厂。信息（EVI）的预期值用于识别要部署的最有价值的类型和物理传感器的位置，以增加传感器网络的决策分析值。该方法应用于使用化学植物的田纳西州伊士曼流程数据集的案例研究，我们讨论了我们对植物紧急情况和弹性情景中传感器的操作，分配和决策的影响的影响。

最近显示外部眼睛照片显示出糖尿病性视网膜疾病和HBA1C升高的迹象。在本文中，我们评估外部眼睛照片是否包含有关其他系统性医疗状况的信息。我们开发了一个深度学习系统（DLS），该系统将外部眼睛的照片作为输入，并预测多个全身参数，例如与肝脏有关的参数（白蛋白，AST）；肾脏（EGFR使用无种族的2021 CKD-EPI肌酐方程，尿液ACR）；骨与矿物质（钙）;甲状腺（TSH）;和血数（HGB，WBC，血小板）。开发利用了49,015例糖尿病患者的151,237张图像，在加利福尼亚州洛杉矶县的11个地点接受糖尿病眼镜筛查。评估重点是9个预先指定的全身参数，并利用了3个验证集（a，b，c），涵盖了28,869名患有和没有糖尿病的患者，在加利福尼亚州洛杉矶县和大亚特兰大地区的3个独立地点进行了眼睛筛查。我们将结合了可用临床人口统计学变量的基线模型（例如年龄，性别，种族/种族，糖尿病年）进行了比较。相对于基线，DLS在检测AST> 36，钙<8.6，egfr <60，HGB <11，血小板<150，ACR> = 300和WBC <4时，在检测AST> 36，钙<8.6，Egfr <60，HGB <60，HGB <60，calcium <8.6，Egfr <60，calcium <8.6和wbc <4时，达到了统计学上的显着性能，并且类似于开发集的人口），其中DLS的AUC超过基线的AUC，增长了5.2-19.4％。在验证集B和C方面，与开发集相比，患者人群的差异很大，DLS的表现优于ACR> = 300的基线，而HGB <11升至7.3-13.2％。我们的发现提供了进一步的证据，表明外部眼睛照片包含跨越多器官系统的全身健康生物标志物。需要进一步的工作来研究这些生物标志物是否以及如何转化为临床影响。

医疗人工智能（AI）的最新进展已提供了可以达到临床专家水平绩效的系统。但是，当在与训练环境不同的临床环境中评估时，这种系统往往会证明次优的“分布式”性能。一种常见的缓解策略是使用特定地点数据为每个临床环境开发单独的系统[1]。但是，这很快变得不切实际，因为医疗数据很耗时，可以注释且昂贵[2]。因此，“数据有效概括”的问题给医学AI开发带来了持续的困难。尽管代表性学习的进展显示出希望，但并未对其好处进行严格的研究，特别是用于分布的设置。为了应对这些挑战，我们提出了RESEDIS，这是一种统一的代表学习策略，以提高医学成像AI的鲁棒性和数据效率。雷雷迪斯使用大规模监督转移学习与自我监督学习的通用组合，几乎不需要特定于任务的自定义。我们研究各种医学成像任务，并使用回顾性数据模拟三个现实的应用程序场景。 RESEDIS表现出明显改善的分布性能，而在强有力的基线上，诊断准确性相对相对提高了11.5％。更重要的是，我们的策略会导致对医学成像AI的强大数据有效的概括，并使用跨任务的1％至33％的重新培训数据匹配强有力的监督基线。这些结果表明，Repedis可以显着加速医学成像AI开发的生命周期，从而为医学成像AI提供了重要的一步，以产生广泛的影响。

The recent increase in public and academic interest in preserving biodiversity has led to the growth of the field of conservation technology. This field involves designing and constructing tools that utilize technology to aid in the conservation of wildlife. In this article, we will use case studies to demonstrate the importance of designing conservation tools with human-wildlife interaction in mind and provide a framework for creating successful tools. These case studies include a range of complexities, from simple cat collars to machine learning and game theory methodologies. Our goal is to introduce and inform current and future researchers in the field of conservation technology and provide references for educating the next generation of conservation technologists. Conservation technology not only has the potential to benefit biodiversity but also has broader impacts on fields such as sustainability and environmental protection. By using innovative technologies to address conservation challenges, we can find more effective and efficient solutions to protect and preserve our planet's resources.

Artificial Intelligence (AI) is having a tremendous impact across most areas of science. Applications of AI in healthcare have the potential to improve our ability to detect, diagnose, prognose, and intervene on human disease. For AI models to be used clinically, they need to be made safe, reproducible and robust, and the underlying software framework must be aware of the particularities (e.g. geometry, physiology, physics) of medical data being processed. This work introduces MONAI, a freely available, community-supported, and consortium-led PyTorch-based framework for deep learning in healthcare. MONAI extends PyTorch to support medical data, with a particular focus on imaging, and provide purpose-specific AI model architectures, transformations and utilities that streamline the development and deployment of medical AI models. MONAI follows best practices for software-development, providing an easy-to-use, robust, well-documented, and well-tested software framework. MONAI preserves the simple, additive, and compositional approach of its underlying PyTorch libraries. MONAI is being used by and receiving contributions from research, clinical and industrial teams from around the world, who are pursuing applications spanning nearly every aspect of healthcare.

发现预测未来疾病结果的患者特定成像标记可以帮助我们更好地了解疾病进化的个体水平异质性。实际上，可以在医学实践中采用的可以提供数据驱动的个性化标记的深度学习模型。在这项工作中，我们证明了数据驱动的生物标志物发现可以通过反事实综合过程来实现。我们展示了如何使用深层的条件生成模型来扰动基线图像中的局部成像特征，这些图像与特定于受试者的未来疾病进化有关，并导致反事实图像有望具有不同的未来结果。因此，候选生物标志物是由于检查了此过程中受到干扰的一组功能而产生的。通过对大型多扫描仪多中心多发性硬化症（MS）临床试验磁共振成像（MRI）数据集（RRMS）患者数据集（RRMS）患者数据集进行的几项实验，我们证明我们的模型会产生反面的反面事件，并具有成像变化反映了建立的临床标记的特征，可预测人群水平的未来MRI病变活性。其他定性结果表明，我们的模型有可能发现未来活动的新颖和主题的预测标记。

文本VQA旨在回答需要了解图像中文本提示的问题。尽管现有的文本VQA方法取得了长足的进步，但它们的性能仍遭受了人类标记的问题解答（QA）对不足。但是，我们观察到，通常在现有数据集中没有完全利用场景文本 - 每个图像中只有一小部分文本参与了带注释的QA活动。这导致大量有用的信息浪费。为了解决这种缺陷，我们开发了一种新方法来通过明确利用每个图像的场景上下文中可用的现有文本来生成高质量和多样化的质量质量对。具体而言，我们建议，TAG是一种文本感知的视觉问题 - 答案生成的结构，该结构学会使用多模式变压器来生成有意义且准确的QA样品。该体系结构通过将生成的QA对与初始培训数据相结合，从而利用了未充满激光的场景文本信息，并增强了文本VQA模型的场景理解。对两个众所周知的Text-VQA基准（TextVQA和ST-VQA）的广泛实验结果表明，我们提议的标签有效地扩大了训练数据，有助于提高文本VQA性能而无需额外的标签努力。此外，我们的模型优于预先通过大规模数据进行训练的最先进方法。代码将公开可用。

由于存在浓烟或阴霾，从室外视觉环境收集的图像通常会降解。在这些退化的视觉环境（DVE）中，在场景理解中进行研究的关键挑战是缺乏代表性的基准数据集。这些数据集需要评估降级设置中的最新对象识别和其他计算机视觉算法。在本文中，我们通过引入带有朦胧和无雾图像的第一个配对的真实图像基准数据集以及原位的雾化密度测量来解决其中的一些限制。该数据集是在受控的环境中生产的，其专业烟雾产生机器覆盖了整个场景，并由从无人机（UAV）（UAV）和无人接地车（UGV）的角度捕获的图像组成。我们还评估了一组代表性的最先进的飞行方法以及数据集中的对象探测器。本文介绍的完整数据集，包括地面真相对象分类框和雾密度测量值，为社区提供了以下网址评估其算法的信息：https：//a2i2-archangel.vision。该数据集的一个子集已用于在CVPR UG2 2022挑战的雾痕中进行对象检测。

随机梯度下降（SGDA）及其变体一直是解决最小值问题的主力。但是，与研究有差异隐私（DP）约束的经过良好研究的随机梯度下降（SGD）相反，在理解具有DP约束的SGDA的概括（实用程序）方面几乎没有工作。在本文中，我们使用算法稳定性方法在不同的设置中建立DP-SGDA的概括（实用程序）。特别是，对于凸 - 凸环设置，我们证明DP-SGDA可以在平滑和非平滑案例中都可以根据弱原始二元人群风险获得最佳的效用率。据我们所知，这是在非平滑案例中DP-SGDA的第一个已知结果。我们进一步在非convex-rong-concave环境中提供了实用性分析，这是原始人口风险的首个已知结果。即使在非私有设置中，此非convex设置的收敛和概括结果也是新的。最后，进行了数值实验，以证明DP-SGDA在凸和非凸病例中的有效性。