在很大程度上，由于隐私问题，很难培训有关疾病诊断或图像分割的医学图像的计算机视觉相关算法。因此，高度寻求生成图像模型以促进数据共享。但是，需要研究3-D生成模型，需要研究其隐私泄漏。我们使用在肿瘤面膜上进行条件研究的头和颈宠物图像介绍了3D生成模型横向gan（TRGAN）。我们为模型定义了图像保真度，实用性和隐私的定量度量。在培训过程中评估了这些指标，以确定理想的保真度，公用事业和隐私权权衡，并建立这些参数之间的关系。我们表明，Trgan的歧视者很容易受到攻击，并且攻击者可以识别哪些样品在训练中几乎完全准确（AUC = 0.99）。我们还表明，仅访问发电机的攻击者无法可靠地分类样品是否已用于训练（AUC = 0.51）。这表明Trgan发电机（而不是歧视者）可以用于共享具有最小隐私风险的合成3-D PET数据，同时保持良好的效用和保真度。
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对疾病的诊断或图像分割医学图像训练计算机视觉相关算法是缺乏训练数据，标记的样品，和隐私问题的困难所致。出于这个原因，一个强大的生成方法来创建合成数据后高度寻求。然而，大多数三维图像生成器需要额外的图像输入或者是非常占用大量内存。为了解决这些问题，我们建议调整视频生成技术3-d图像生成。使用时间GAN（TGAN）架构，我们将展示我们能够产生逼真的头部和颈部PET图像。我们还表明，通过调节肿瘤口罩发电机，我们能够控制肿瘤的几何形状和位置，在生成的图像。为了测试合成影像的用途，我们使用合成的图像训练分割模型。空调真实肿瘤掩模合成图像被自动分割，和对应的真实图像也分割。我们评估使用的骰子得分的分割，并找到两个数据集（0.65合成数据，0.70的真实数据）同样的分割算法执行。然后，各种radionomic特征在分割的肿瘤体积为每个数据集来计算。真实的和合成的特征分布的比较显示，8七个特征分布有统计学不显着差异（p> 0.05）。还计算所有radionomic特征之间的相关系数，它是示出了所有在真实数据组中的强统计相关的在合成数据集被保留。
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我们开发了一种新的方法来漂移游戏，一类两人游戏，其中包括许多应用程序来增强和在线学习设置，包括使用专家建议和对冲游戏的预测。我们的方法涉及（a）通过求解相关的部分微分方程（PDE）来猜测渐近的最佳潜力；然后（b）通过证明最终时间损失的上限和下限来证明猜测的合理性，它们的差异像个时间步数的负能力一样。我们潜在的基于上限的证据是基本的，只需使用泰勒的扩展。我们潜在的基于潜在的下限的证明也相当基本，将泰勒的扩展与概率或组合论证相结合。先前关于渐近最佳策略的大多数工作都使用了通过解决离散动态编程原理获得的潜力。这些论点因其离散性而变得复杂。我们使用的潜力是PDE的明确解决方案，这使我们的方法促进了我们的方法。这些论点基于基本的演算。我们的方法不仅更基本，而且还提供了新的电位，并得出相应的上和下限，这些上限和下限在渐近方面相互匹配。
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本文研究了“探索性”机器学习分类问题的置信后的事后校准。这些问题的困难源于持续的愿望，即在策划数据集时具有足够的例子来推广哪些类别的界限以及对这些类别的有效性的混乱。我们认为，对于此类问题，必须使用“单一的所有”方法（顶级标签校准），而不是文献中其他地方提倡的“校准 - 满足 - 响应 - 摩托克质”方法。我们介绍并测试了四种旨在处理特定置信度估计的特质的新算法。这些方法中的主要主要是将内核密度比用于置信度校准，包括用于选择带宽的新颖的防弹算法。我们测试了我们的主张，并探讨了生物信息学应用程序（Phanns）1以及经典的MNIST基准2。最后，我们的分析认为，事后校准应始终执行，应仅基于测试数据集，并且应在视觉上进行理智检查。
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胎儿超声（US）中胎盘的自动分割由于（i）（i）胎盘外观的高度多样性而具有挑战性我们禁止在妊娠晚期进行整个胎盘评估的观点。在这项工作中，我们通过多任务学习方法解决了这三个挑战，该方法结合了单个卷积神经网络中胎盘位置（例如，前，后部）和语义胎盘分段的分类。通过分类任务，模型可以从更大，更多样化的数据集中学习，同时在有限的训练集条件下提高分割任务的准确性。通过这种方法，我们研究了多个评估者的注释的变异性，并表明我们的自动分割（前胎盘的骰子为0.86，后胎盘的骰子为0.83），与观察者内和观察者间的变异性相比，我们的自动段性能达到了人级的性能。最后，我们的方法可以使用由三个阶段组成的多视图US采集管道提供整个胎盘分割：多探针图像采集，图像融合和图像分段。这会导致对较大结构（例如胎盘中的胎盘）的高质量分割，其图像伪像降低，这超出了单个探针的视野。
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这项工作介绍了两臂的伯努利强盗问题的版本，其中武器的平均值是一个（对称的两臂伯努利强盗）。在这些均值之间的差距为零的差距和预测期的次数接近无穷大的制度中，我们通过将它们与线性抛物线偏差的解决方案相关联，获得了预期的遗憾和伪造问题的领先顺序条款方程。我们的结果改善了先前已知的结果；具体而言，我们明确计算出最佳遗憾的主要顺序项和伪造的三种不同缩放制度。此外，我们在任何给定的时间范围内获得了新的非反应界限。
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超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。
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空间生物学研究旨在了解太空飞行对生物的根本影响，制定支持深度空间探索的基础知识，最终生物工程航天器和栖息地稳定植物，农作物，微生物，动物和人类的生态系统，为持续的多行星寿命稳定。要提高这些目标，该领域利用了来自星空和地下模拟研究的实验，平台，数据和模型生物。由于研究扩展到低地球轨道之外，实验和平台必须是最大自主，光，敏捷和智能化，以加快知识发现。在这里，我们介绍了由美国国家航空航天局的人工智能，机器学习和建模应用程序组织的研讨会的建议摘要，这些应用程序为这些空间生物学挑战提供了关键解决方案。在未来十年中，将人工智能融入太空生物学领域将深化天空效应的生物学理解，促进预测性建模和分析，支持最大自主和可重复的实验，并有效地管理星载数据和元数据，所有目标使生活能够在深空中茁壮成长。
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在边缘云协作智能（CI）中，在执行推断的AI模型的信息路径中存在不可靠的传输信道。重要的是能够模拟CI系统对不完美信道的性能，以便理解系统行为并制定适当的错误控制策略。在本文中，我们提出了一个名为DFTS2的仿真框架，这使得研究人员能够在TensorFlow〜2中定义CI系统的组件，选择具有各种参数的基于分组的信道模型，并在各种信道条件下模拟系统行为和错误/丢失控制策略。使用DFTS2，我们还展示了迄今为止迄今为止用于协作图像分类模型的数据包丢失隐藏方法的最全面的研究。
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我们考虑了在透明的蜂窝车辆到所有物品（C-V2X）系统中的联合渠道分配和电力分配的问题，其中多个车辆到网络（V2N）上行链路共享与多个车辆到车辆的时频资源（ v2v）排，使连接和自动驾驶汽车的团体可以紧密地一起旅行。由于在车辆环境中使用高用户移动性的性质，依赖全球渠道信息的传统集中优化方法在具有大量用户的C-V2X系统中可能不可行。利用多机构增强学习（RL）方法，我们提出了分布式资源分配（RA）算法来克服这一挑战。具体而言，我们将RA问题建模为多代理系统。仅基于本地渠道信息，每个排领导者充当代理，共同相互交互，因此选择了子频段和功率水平的最佳组合来传输其信号。为此，我们利用双重Q学习算法在同时最大化V2N链接的总和率的目标下共同训练代理，并满足所需延迟限制的每个V2V链接的数据包输送概率。仿真结果表明，与众所周知的详尽搜索算法相比，我们提出的基于RL的算法提供了紧密的性能。
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