磁共振光谱成像（MRSI）是量化体内代谢物的必不可少的工具，但是低空间分辨率限制了其临床应用。基于深度学习的超分辨率方法为改善MRSI的空间分辨率提供了有希望的结果，但是与实验获得的高分辨率图像相比，超级分辨图像通常是模糊的。已经使用生成对抗网络进行了尝试，以提高图像视觉质量。在这项工作中，我们考虑了另一种类型的生成模型，即基于流的模型，与对抗网络相比，训练更稳定和可解释。具体而言，我们提出了一个基于流动的增强器网络，以提高超分辨率MRSI的视觉质量。与以前的基于流的模型不同，我们的增强器网络包含了来自其他图像模式（MRI）的解剖信息，并使用可学习的基础分布。此外，我们施加指南丢失和数据一致性丢失，以鼓励网络在保持高忠诚度的同时以高视觉质量生成图像。从25名高级神经胶质瘤患者获得的1H-MRSI数据集上进行的实验表明，我们的增强子网络的表现优于对抗网络和基线基线方法。我们的方法还允许视觉质量调整和不确定性估计。

磁共振光谱成像（MRSI）是研究人体代谢活动的宝贵工具，但目前的应用仅限于低空间分辨率。现有的基于深度学习的MRSI超分辨率方法需要培训一个单独的网络，为每个升级因素训练，这是耗时的，并且记忆力低下。我们使用过滤器缩放策略来解决这个多尺度的超分辨率问题，该级别的缩放策略根据升级因素调节卷积过滤器，以便可以将单个网络用于各种高尺度因素。观察每个代谢物具有不同的空间特征，我们还根据特定的代谢产物调节网络。此外，我们的网络基于对抗损失的重量，因此可以在单个网络中调整超级分辨代谢图的感知清晰度。我们使用新型的多条件模块结合了这些网络条件。实验是在15名高级神经胶质瘤患者的1H-MRSI数据集上进行的。结果表明，所提出的网络在多种多尺度超分辨率方法中实现了最佳性能，并且可以提供具有可调清晰度的超级分辨代谢图。

脑小血管疾病的成像标记提供了有关脑部健康的宝贵信息，但是它们的手动评估既耗时又受到实质性内部和间际变异性的阻碍。自动化评级可能受益于生物医学研究以及临床评估，但是现有算法的诊断可靠性尚不清楚。在这里，我们介绍了\ textIt {血管病变检测和分割}（\ textit {v textit {where valdo？}）挑战，该挑战是在国际医学图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）的卫星事件中运行的挑战（MICCAI） 2021.这一挑战旨在促进大脑小血管疾病的小而稀疏成像标记的自动检测和分割方法的开发，即周围空间扩大（EPVS）（任务1），脑微粒（任务2）和预先塑造的鞋类血管起源（任务3），同时利用弱和嘈杂的标签。总体而言，有12个团队参与了针对一个或多个任务的解决方案的挑战（任务1 -EPVS 4，任务2 -Microbleeds的9个，任务3 -lacunes的6个）。多方数据都用于培训和评估。结果表明，整个团队和跨任务的性能都有很大的差异，对于任务1- EPV和任务2-微型微型且对任务3 -lacunes尚无实际的结果，其结果尤其有望。它还强调了可能阻止个人级别使用的情况的性能不一致，同时仍证明在人群层面上有用。

合并对称性可以通过定义通过转换相关的数据样本的等效类别来导致高度数据效率和可推广的模型。但是，表征转换如何在输入数据上作用通常很困难，从而限制了模型模型的适用性。我们提出了编码输入空间（例如图像）的学习对称嵌入网络（SENS），我们不知道转换的效果（例如旋转），以在这些操作下以已知方式转换的特征空间。可以通过模棱两可的任务网络端对端训练该网络，以学习明确的对称表示。我们在具有3种不同形式的对称形式的模棱两可的过渡模型的背景下验证了这种方法。我们的实验表明，SENS有助于将模棱两可的网络应用于具有复杂对称表示的数据。此外，相对于全等级和非等价基线的准确性和泛化可以提高准确性和概括。

数据增强是自然语言处理（NLP）模型的鲁棒性评估的重要组成部分，以及增强他们培训的数据的多样性。在本文中，我们呈现NL-Cogmenter，这是一种新的参与式Python的自然语言增强框架，它支持创建两个转换（对数据的修改）和过滤器（根据特定功能的数据拆分）。我们描述了框架和初始的117个变换和23个过滤器，用于各种自然语言任务。我们通过使用其几个转换来分析流行自然语言模型的鲁棒性来证明NL-Upmenter的功效。基础架构，Datacards和稳健性分析结果在NL-Augmenter存储库上公开可用（\ url {https://github.com/gem-benchmark/nl-augmenter}）。

无监督的特征学习通常会发现捕获复杂数据结构的低维嵌入。对于专家的任务可获得专家，将其纳入学习的代表可能会导致更高质量的嵌入品。例如，这可以帮助人们将数据嵌入给定的簇数，或者容纳阻止一个人直接在模型上衍生数据分布的噪声，然后可以更有效地学习。然而，缺乏将不同的先前拓扑知识集成到嵌入中的一般工具。虽然最近已经开发了可微分的拓扑层，但可以（重新）形状嵌入预定的拓扑模型，他们对代表学习有两个重要的局限性，我们在本文中解决了这一点。首先，目前建议的拓扑损失未能以自然的方式代表诸如群集和耀斑的简单模型。其次，这些损失忽略了对学习有用的数据中的所有原始结构（例如邻域）信息。我们通过引入一组新的拓扑损失来克服这些限制，并提出其用法作为拓扑正规规范数据嵌入来自然代表预定模型的一种方法。我们包括彻底的综合和实际数据实验，突出了这种方法的有用性和多功能性，其中应用范围从建模高维单胞胎数据进行建模到绘图嵌入。

接受差异隐私（DP）训练的生成模型可用于生成合成数据，同时最大程度地降低隐私风险。我们分析了DP对数据的影响不足的数据/子组的影响，特别是研究：1）合成数据中类/子组的大小和2）分类任务的准确性在其上运行。我们还评估了各种不平衡和隐私预算的影响。我们的分析使用了三种最先进的DP模型（Privbayes，DP-WGAN和PATE-GAN），并表明DP在生成的合成数据中产生相反的大小分布。它影响了多数族裔和少数族裔/亚组之间的差距；在某些情况下，通过减少它（一种“罗宾汉”效应），而在其他情况下则通过增加它（一种“马修”效应）。无论哪种方式，这都会导致（类似）对合成数据的分类任务准确性的（类似）不同的影响，从而更加不成比例地影响了代表性不足的数据。因此，当培训模型对合成数据时，可能会导致不均匀地处理不同亚群的风险，从而得出不可靠或不公平的结论。

数据点之间的距离被广泛应用于机器学习。然而，当被噪声干扰，这些距离 - 因而基于他们的模型 - 可能会失去在高维其效用。事实上，噪音小边际效应可能随后迅速积累，从地面实况移经验最近，最远的邻居了。在本文中，我们精确地使用渐近概率表达式表征在嘈杂的高维数据这样的效果。此外，尽管先前已经指出，当距离集中发生邻里查询变得毫无意义且不稳定，这意味着在数据最远和最近的邻居之间的差相对的歧视，我们认为这不一定是当我们分解的情况下在一个地面实况数据 - 这是我们的目标是回收 - 和噪声分量。更具体地说，我们推导出特定的条件下，受噪声影响的实证邻里关系仍可能即使距离集中发生是真实的。我们包括我们的结果的透彻实证检验，以及有趣的实验中，我们的推导相移，其中邻居成为随机的或不被证明是相同的相移，其中常见的降维的方法不佳或井执行用于回收低维重建的密集噪声高维数据。

决策支持系统在农业领域越来越受欢迎。随着自动化机器学习的发展，农业专家现在能够使用切削刃机器学习（ML）模型来培训，评估和做出预测，而无需大得多。虽然这种自动化方法导致了许多情况下的成功结果，但在某些情况下（例如，当有很多标记的数据集可用时）选择具有类似性能度量的不同模型中是一项艰巨的任务。此外，这些系统通常不允许用户纳入其域知识，这些域知识可以促进模型选择的任务，并深入了解最终决策的预测系统。为了解决这些问题，在本文中，我们展示了一种视觉支持系统，允许域专家更好地理解，诊断和比较不同的回归模型，主要是通过丰富具有域知识的模型不可知的解释。为了验证AHMOSE，我们描述了葡萄栽培领域的用例场景，葡萄质量预测，系统使用户能够诊断和选择更好的预测模型。我们还讨论了关于ML和葡萄栽培专家的工具设计的反馈。

Advances in computer vision and machine learning techniques have led to significant development in 2D and 3D human pose estimation from RGB cameras, LiDAR, and radars. However, human pose estimation from images is adversely affected by occlusion and lighting, which are common in many scenarios of interest. Radar and LiDAR technologies, on the other hand, need specialized hardware that is expensive and power-intensive. Furthermore, placing these sensors in non-public areas raises significant privacy concerns. To address these limitations, recent research has explored the use of WiFi antennas (1D sensors) for body segmentation and key-point body detection. This paper further expands on the use of the WiFi signal in combination with deep learning architectures, commonly used in computer vision, to estimate dense human pose correspondence. We developed a deep neural network that maps the phase and amplitude of WiFi signals to UV coordinates within 24 human regions. The results of the study reveal that our model can estimate the dense pose of multiple subjects, with comparable performance to image-based approaches, by utilizing WiFi signals as the only input. This paves the way for low-cost, broadly accessible, and privacy-preserving algorithms for human sensing.