这项工作提出了基于眼闪烁频率的远程关注水平估计的可行性研究。我们首先提出了一种基于卷积神经网络（CNNS）的眼睛闪烁检测系统，对相关工程非常竞争。使用此探测器，我们通过在线会话期间通过实验评估眼睛眨眼率与学生的注意力水平之间的关系。实验框架是使用公共多模式数据库进行的用于眼睛眨眼检测和称为Mebal的注意力水平估计，包括来自38名学生的数据和倍数采集传感器，特别是i）提供时间信号的脑电图（EEG）频带从学生的认知信息和ii）RGB和NIR相机捕捉学生面部姿势。实现的结果表明眼睛闪烁频率与关注水平之间的反比相关性。在我们所提出的方法中使用该关系，称为ALEBK，用于估计注意力水平作为眼睛闪烁频率的倒数。我们的成果开设了新的研究线，以介绍这种技术的关注水平估计，以及这种行为生物识别基于面部分析的其他应用。
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Tree Ensembles可以非常适合黑盒优化任务，例如算法调整和神经体系结构搜索，因为它们在几乎没有手动调整的情况下实现了良好的预测性能，自然可以处理离散的功能空间，并且对培训中的异常值相对不敏感数据。在使用树的组合进行黑盒优化方面面临的两个众所周知的挑战是（i）有效地量化模型的不确定性，以进行探索，以及（ii）优化在零件的恒定采集函数上。为了同时解决这两个点，我们建议在获得模型方差估计之前使用树的内核解释为高斯过程，并为采集函数开发兼容的优化公式。后者进一步使我们能够通过考虑工程设置中的域知识和建模搜索空间对称性，例如神经体系结构搜索中的层次结构关系，从而无缝整合已知约束，以提高采样效率。我们的框架以及最先进的方法以及对连续/离散功能的不受限制的黑框优化，并且优于结合混合变量特征空间和已知输入约束的问题的竞争方法。
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机器学习（ML）是人工智能（AI）的子场，其放射学中的应用正在以不断加速的速度增长。研究最多的ML应用程序是图像的自动解释。但是，可以将自然语言处理（NLP）与文本解释任务组合的ML结合使用，在放射学中也具有许多潜在的应用。一种这样的应用是放射学原始胶体的自动化，涉及解释临床放射学转介并选择适当的成像技术。这是一项必不可少的任务，可确保执行正确的成像。但是，放射科医生必须将专门用于原始胶片的时间进行报告，与推荐人或教学进行报告，交流。迄今为止，很少有使用临床文本自动选择协议选择的ML模型的出版物。本文回顾了该领域的现有文献。参考机器学习公约建议的最佳实践对已发布模型进行系统评估。讨论了在临床环境中实施自动质胶的进展。
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已知性别偏见存在于大规模的视觉数据集中，并且可以在下游模型中反映甚至扩大。许多先前的作品通常通过尝试从图像中删除性别表达信息来减轻性别偏见。为了理解这些方法的可行性和实用性，我们研究了大规模视觉数据集中存在的$ \ textit {gengender伪像} $。我们将$ \ textit {性别伪像} $定义为与性别相关的视觉提示，专门针对那些由现代图像分类器学习并具有可解释的人类推论的线索。通过我们的分析，我们发现性别伪像在可可和开放型数据集中无处不在，从低级信息（例如，颜色通道的平均值）到图像的高级组成（例如姿势和姿势和姿势，，，，，，，，，地和图像的平均值），无处不在（例如，姿势和姿势，姿势和姿势，，，姿势和姿势，是姿势和姿势，是姿势和姿势，是姿势和姿势的平均值）。人的位置）。鉴于性别文物的流行，我们声称试图从此类数据集中删除性别文物的尝试是不可行的。取而代之的是，责任在于研究人员和从业人员意识到数据集中图像的分布是高度性别的，因此开发了对各组之间这些分配变化的强大方法。
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在过去的十年中，深度学习模型在机器学习的不同领域取得了巨大的成功。但是，这些模型的大小和复杂性使它们难以理解。为了使它们更容易解释，最近的一些作品着重于通过人类解剖的语义属性来解释深神网络的部分。但是，仅使用语义属性完全解释复杂的模型可能是不可能的。在这项工作中，我们建议使用一小部分无法解释的功能来增强这些属性。具体而言，我们开发了一个新颖的解释框架（通过标记和未标记分解的解释），将模型的预测分解为两个部分：一个可以通过语义属性的线性组合来解释，而另一部分则取决于未解释的功能。 。通过识别后者，我们能够分析模型的“无法解释的”部分，从而了解模型使用的信息。我们表明，一组未标记的功能可以推广到具有相同功能空间的多种型号，并将我们的作品与两种流行的面向属性的方法，可解释的基础分解和概念瓶颈进行比较，并讨论Elude提供的其他见解。
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通过在未标记的目标域中应用良好的模型，通过对标记的源域的监督应用了良好的模型，已经通过对未标记的目标域应用了良好的模型，对无监督的域适应（UDA）进行了大量探索，以减轻源和目标域之间的域变化。然而，最近的文献表明，在存在重大领域变化的情况下，性能仍然远非令人满意。但是，由于绩效的实质性增长，划定一些目标样本通常是易于管理的，尤其是值得的。受此启发的启发，我们旨在开发半监督域的适应性（SSDA）进行医学图像分割，这在很大程度上没有被置于脑海中。因此，除了以统一的方式使用未标记的目标数据外，我们建议利用标记的源和目标域数据。具体而言，我们提出了一种新型的不对称共同训练（ACT）框架，以整合这些子集并避免源域数据的统治。遵循分歧和纠纷策略，我们将SSDA的标签监督分为两个不对称的子任务，包括半监督学习（SSL）和UDA，并利用两个细分市场的不同知识来考虑在两个部分之间的区别，以考虑到不同的知识。来源和目标标签监督。然后，在两个模块中学习的知识与ACT自适应地整合，通过基于置信度的伪标签进行迭代教学。此外，伪标签噪声与指数混合衰减方案可以很好地控制，以进行平滑传播。使用BRATS18数据库进行跨模式脑肿瘤MRI分割任务的实验表明，即使标记有限的目标样本，ACT也对UDA和最先进的SSDA方法产生了明显的改进，并接近了受监督的联合训练的“上限” 。
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由于机器学习越来越多地应用于高冲击，高风险域，因此有许多新方法旨在使AI模型更具人类解释。尽管最近的可解释性工作增长，但缺乏对所提出的技术的系统评价。在这项工作中，我们提出了一种新的人类评估框架蜂巢（可视化解释的人类可解释性），用于计算机愿景中的不同解释性方法;据我们所知，这是它的第一个工作。我们认为，人类研究应该是正确评估方法对人类用户的可解释方式的金标。虽然由于与成本，研究设计和跨方法比较相关的挑战，我们常常避免人类研究，但我们描述了我们的框架如何减轻这些问题并进行IRB批准的四种方法，这些方法是代表解释性的多样性：GradCam，Bagnet ，protopnet和prodotree。我们的结果表明，解释（无论它们是否实际正确）发芽人类信任，但用户对用户不够明确，以区分正确和不正确的预测。最后，我们还开展框架以实现未来的研究，并鼓励更多以人以人为本的解释方法。
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由于强烈的非线性系统行为和多个竞争目标，能源系统优化问题很复杂，例如，经济增益与环境影响。此外，大量输入变量和不同的变量类型，例如，连续和分类，是现实世界应用中常见的挑战。在某些情况下，提出的最佳解决方案需要遵守与物理性质或安全关键操作条件相关的显式输入限制。本文提出了一种新的数据驱动策略，使用树集合用于对黑匣子问题的约束多目标优化，与模型或未知的基础系统动态太复杂的异构变量空间。在由合成基准和相关能源应用组成的广泛案例研究中，我们展示了与其他最先进的工具相比，所提出的算法的竞争性能和采样效率，使其成为一个有用的全能解决方案 - 世界申请有限评价预算。
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光学系统的可区分模拟可以与基于深度学习的重建网络结合使用，以通过端到端（E2E）优化光学编码器和深度解码器来实现高性能计算成像。这使成像应用程序（例如3D定位显微镜，深度估计和无透镜摄影）通过优化局部光学编码器。更具挑战性的计算成像应用，例如将3D卷压入单个2D图像的3D快照显微镜，需要高度非本地光学编码器。我们表明，现有的深网解码器具有局部性偏差，可防止这种高度非本地光学编码器的优化。我们使用全球内核傅里叶卷积神经网络（Fouriernets）基于浅神经网络体系结构的解码器来解决此问题。我们表明，在高度非本地分散镜头光学编码器捕获的照片中，傅立叶网络超过了现有的基于网络的解码器。此外，我们表明傅里叶可以对3D快照显微镜的高度非本地光学编码器进行E2E优化。通过将傅立叶网和大规模多GPU可区分的光学模拟相结合，我们能够优化非本地光学编码器170 $ \ times $ \ times $ tos 7372 $ \ times $ \ times $ \ times $比以前的最新状态，并证明了ROI的潜力-type特定的光学编码使用可编程显微镜。
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背景。通常，深度神经网络（DNN）概括了从类似于训练集的分布的样本概括。然而，当测试样本从不同的分布中抽出时，DNNS的预测是脆性和不可靠的。这是在现实世界应用中部署的主要关注点，这种行为可能以相当大的成本，例如工业生产线，自治车辆或医疗保健应用。贡献。我们将DNN中的分布（OOD）检测出来作为统计假设检测问题。在我们所提出的框架内产生的测试将证据组合来自整个网络。与以前的检测启发式不同，此框架返回每个测试样本的$ p $ -value。有保证维护I型错误（T1E - 错误地识别OOD样本为ID）进行测试数据。此外，这允许在保持T1E的同时组合多个检测器。在此框架上建立，我们建议一种基于低阶统计数据的新型程序。我们的方法在不接受的EOD基准上的最新方法实现了比较或更好的结果，而无需再培训网络参数或假设测试分配的现有知识 - 并且以计算成本的一小部分。
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