手工和小规模的黄金开采（ASGM）是许多家庭的重要收入来源，但它可以产生巨大的社会和环境影响，尤其是在发展中国家的雨林中。Sentinel-2卫星收集了多光谱图像，可用于检测水位和质量的变化，这表明采矿地点位置。这项工作着重于对秘鲁亚马逊雨林中ASGM活动的认可。我们根据支持向量机（SVM）测试了几个半监督分类器，以检测Madre de Dios地区从2019年到2021年的水体变化，这是ASGM活动的全球热点之一。实验表明，基于SVM的模型可以实现RGB的合理性能（使用Cohen的$ \ kappa $ 0.49）和6通道图像（使用Cohen的$ \ kappa $ 0.71），具有非常有限的注释。还分析了合并实验室色彩空间的功效。
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球形图像处理已被广泛应用于许多重要领域，例如自动驾驶汽车，全球气候建模和医学成像的全向视觉。扩展针对平面图像开发的算法的算法是非平凡的。在这项工作中，我们专注于具有基于深度学习的正常化程序的球形图像的具有挑战性的任务。我们采用了快速的方向球形帧转换，而不是对平面图像的现有模型的幼稚应用，并基于framelet变换的稀疏性假设而开发了一种新颖的优化框架。此外，通过采用渐进式编码器架构，经过精心设计的新的，表现出色的CNN Denoiser，可以作为隐式正规化程序进行设计。最后，我们使用插件方法来处理提出的优化模型，可以通过训练CNN Denoiser先验来有效地实现。进行了数值实验，并表明所提出的算法可以极大地恢复损坏的球形图像，并使用深度学习的DeNoiser和Paint-＆play模型实现最佳性能。
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使用相对比心脏磁共振成像（PC-CMR）进行的流量分析可以量化用于评估心血管功能的重要参数。该分析的重要部分是鉴定正确的CMR视图和质量控制（QC），以检测可能影响流量定量的伪像。我们提出了一个新型的基于深度学习的框架，用于对完整CMR扫描的流量进行完全自动化的分析，该框架首先使用两个顺序卷积神经网络进行这些视图选择和QC步骤，然后进行自动主动脉和肺动脉分段，以实现对量化的量化。钥匙流参数。对于观察分类和QC，获得了0.958和0.914的精度值。对于细分，骰子分数为$> $ 0.969，而平淡的altman情节表示手动和自动峰流量值之间的一致性很高。此外，我们在外部验证数据集上测试了管道，结果表明管道的鲁棒性。这项工作是使用由986例病例组成的多生临床数据进行的，表明在临床环境中使用该管道的潜力。
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肾脏是人体的重要器官。它保持体内平衡并通过尿液去除有害物质。肾细胞癌（RCC）是肾癌最常见的形式。大约90％的肾脏癌归因于RCC。最有害的RCC类型是清晰的细胞肾细胞癌（CCRCC），占所有RCC病例的80％。需要早期和准确的CCRCC检测，以防止其他器官进一步扩散该疾病。在本文中，进行了详细的实验，以确定可以在不同阶段诊断CCRCC的重要特征。 CCRCC数据集从癌症基因组图集（TCGA）获得。考虑了从8种流行特征选择方法获得的特征顺序的新型相互信息和集合的特征排名方法。通过使用2个不同的分类器（ANN和SVM）获得的总体分类精度来评估所提出方法的性能。实验结果表明，所提出的特征排名方法能够获得更高的精度（分别使用SVM和NN分别使用SVM和NN），与现有工作相比，使用SVM和NN分别使用SVM和NN进行分类。还要注意的是，在现有TNM系统（由AJCC和UICC提出的）提到的3个区分特征中，我们提出的方法能够选择其中两个（肿瘤的大小，转移状态）作为顶部 - 大多数。这确立了我们提出的方法的功效。
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这项研究受到人类行为的启发，提议使用探测策略，并将其整合到遍布性分析框架中，以解决未知的粗糙地形上的安全导航。我们的框架将可折叠信息整合到我们现有的遍历性分析中，因为仅视力和几何信息可能会被不可预测的非刚性地形（例如柔软的土壤，灌木丛或水坑）误导。通过新的遍历性分析框架，我们的机器人对不可预测的地形进行了更全面的评估，这对于其在室外环境中的安全至关重要。该管道首先使用RGB-D摄像头确定地形的几何和语义性能，并在可疑地形上探测位置。使用力传感器对这些区域进行探测，以确定机器人在其上面时崩溃的风险。该风险被称为可折叠度度量，该指标估计了不可预测的区域的地面可折叠性。此后，将可折叠性度量以及几何和语义空间数据结合在一起，并分析以产生全局和局部穿术网格图。这些遍历性网格地图告诉机器人是否可以安全地跨越地图的不同区域。然后使用网格图来生成机器人的最佳路径，以安全地导航其目标。在模拟和现实世界实验中，我们的方法已在四足动物的机器人上成功验证。
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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。
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已知大气湍流的图像恢复算法对设计比模糊或噪声等传统湍流更具挑战性，因为湍流引起的失真是空间变化的模糊，几何变形，传感器噪声的纠缠。现有的基于CNN的恢复方法建立在具有静态重量的卷积内核上，不足以处理空间动态的大气湍流效果。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个以物理启发的变压器模型，用于通过大气湍流进行成像。提出的网络利用变压器块的功率共同提取动态湍流失真图并恢复无湍流图像。此外，我们认识到缺乏全面的数据集，我们收集并介绍了两个新的现实世界湍流数据集，这些数据集允许使用经典目标指标（例如PSNR和SSIM）进行评估，并使用文本识别精度进行了新的任务驱动指标。实际测试集和所有相关代码都将公开可用。
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在过去的25年中，我们目睹了机器学习在编译器领域的广泛应用。选择和相位订购问题。但是，有限的作品已在最先进的编译器（即LLVM）上游，以将前者无缝集成到编译器的优化管道中，以便由用户容易部署。 MLGO是此类项目的第一个项目之一，它仅努力使用强化学习使用基于ML的INLINER来减少二进制的代码大小。本文介绍了mlgoperf；第一个端到端框架，能够使用LLVM的ML Inliner优化性能。它采用二级ML模型来生成用于训练重新定位的增强学习代理的奖励，该辅助剂以前由MLGO用作主要模型。它通过预测分析功能的函数的速度加速来做到这一点，并为主要模型提供快速训练框架，否则将是不切实际的。实验结果表明，MLGOPERF在LLVM在O3时的优化方面的优化分别为SPEC CPU2006和CBENCH基准分别获得了1.8％和2.2％。此外，提出的方法为我们的基准测试带来了自动点守则区域的26％，可以将其转化为额外的3.7％速度值。
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由于大气湍流的扭曲而恢复图像是一个长期存在的问题，这是由于变形的空间变化，图像形成过程的非线性以及训练和测试数据的稀缺性。现有方法通常在失真模型上具有强大的统计假设，在许多情况下，由于没有概括，因此在现实世界中的性能有限。为了克服挑战，本文提出了一种端到端物理驱动的方法，该方法有效，可以推广到现实世界的湍流。在数据合成方面，我们通过通过宽sense式的平稳性近似随机场来显着增加SOTA湍流模拟器可以处理的图像分辨率。新的数据合成过程使大规模的多级湍流和训练的地面真相对产生。在网络设计方面，我们提出了湍流缓解变压器（TMT），这是一个两级U-NET形状的多帧恢复网络，该网络具有Noval有效的自发机制，称为暂时通道关节关注（TCJA）。我们还引入了一种新的培训方案，该方案由新的模拟器启用，并设计新的变压器单元以减少内存消耗。在静态场景和动态场景上的实验结果是有希望的，包括各种真实的湍流场景。
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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。
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