目的;这项研究的目的是通过将机器学习应用于多模式MRI特征，将神经胶质肿瘤分为II，III和IV类别，与体积分析相比。方法;我们回顾性地研究了57例在3T MRI上获取的T2加权，T2加权，Flair图像和ADC MAP的胶质瘤患者。使用ITK-SNAP开源工具的半小局分割，将肿瘤分割为增强和非增强部分，肿瘤坏死，囊肿和水肿。我们测量了总肿瘤量，增强的非肿瘤，水肿，坏死体积以及与总肿瘤量的比率。对培训载体机（SVM）分类器和人工神经网络（ANN）进行了标记的数据，旨在回答感兴趣的问题。通过ROC分析计算预测的特异性，灵敏度和AUC。使用Kruskall Wallis评估了组之间连续度量的差异，并进行了事后DUNN校正以进行多次比较。结果;当我们比较组之间的体积比时，IV级和II-III级神经胶质肿瘤之间的统计学显着差异。 IV级神经胶质肿瘤的水肿和肿瘤坏死比率高于II和III级。体积比分析无法成功区分II和III级肿瘤。但是，SVM和ANN以高达98％和96％的精度正确分类了每个组。结论;在临床环境中，可以将机器学习方法应用于MRI特征，以无创，更容易地对脑肿瘤进行分类。

在与人共享环境中运行的自主系统需要能够遵循他们所占据的社会的规则。尽管法律对于一个社会是独一无二的，但不同的人和机构可能会使用不同的规则来指导其行为。我们研究了可能不一致的行为规则中达到共同基础的问题。我们正式定义了共同基础的概念，并讨论了该概念的主要特性。然后，我们确定了保证存在共同点的喇叭表达式的三个足够条件。我们提供了在这些条件下计算共同基础的多项式时间算法。我们还表明，如果删除了这三个条件中的任何一个，则可能不存在结果（较大）类的共同点。

血氧水平依赖性（BOLD）用母体高氧可以评估胎盘内的氧运输，并已成为研究胎盘功能的有前途的工具。测量信号随着时间的变化需要在时间序列的每个体积中分割胎盘。由于大胆的时间序列中的数量大量，现有研究依靠注册将所有卷映射到手动分段模板。由于胎盘由于胎儿运动，母体运动和收缩而导致大变形，因此这种方法通常会导致大量废弃体积，而注册方法失败。在这项工作中，我们提出了一个基于U-NET神经网络体系结构的机器学习模型，以自动以粗体MRI分割胎盘，并将其应用于时间序列中的每个卷。我们使用边界加权损失函数来准确捕获胎盘形状。我们的模型经过训练和测试，并在91位包含健康胎儿的受试者，胎儿生长限制的胎儿以及BMI高的母亲中进行了测试。当与地面真实标签匹配时，我们的骰子得分为0.83 +/- 0.04，并且我们的模型在粗体时间序列中可靠地分割量氧和高氧点的量。我们的代码和训练有素的模型可在https://github.com/mabulnaga/automatic-placenta-mentegation上获得。

We introduce a new setting, optimize-and-estimate structured bandits. Here, a policy must select a batch of arms, each characterized by its own context, that would allow it to both maximize reward and maintain an accurate (ideally unbiased) population estimate of the reward. This setting is inherent to many public and private sector applications and often requires handling delayed feedback, small data, and distribution shifts. We demonstrate its importance on real data from the United States Internal Revenue Service (IRS). The IRS performs yearly audits of the tax base. Two of its most important objectives are to identify suspected misreporting and to estimate the "tax gap" -- the global difference between the amount paid and true amount owed. Based on a unique collaboration with the IRS, we cast these two processes as a unified optimize-and-estimate structured bandit. We analyze optimize-and-estimate approaches to the IRS problem and propose a novel mechanism for unbiased population estimation that achieves rewards comparable to baseline approaches. This approach has the potential to improve audit efficacy, while maintaining policy-relevant estimates of the tax gap. This has important social consequences given that the current tax gap is estimated at nearly half a trillion dollars. We suggest that this problem setting is fertile ground for further research and we highlight its interesting challenges. The results of this and related research are currently being incorporated into the continual improvement of the IRS audit selection methods.

多模式分类是人类以人为本的机器学习中的核心任务。我们观察到信息跨多模式融合在多模式融合之前，信息在偶像中具有高度互补的信息，因此在多模式融合之前可以彻底稀释。为此，我们呈现稀疏的融合变压器（SFT），一种用于现有最先进的方法的变压器的新型多模式融合方法，同时具有大大降低了内存占用和计算成本。我们想法的关键是稀疏池块，可在跨模式建模之前减少单峰令牌集合。评估在多个多模式基准数据集上进行，用于广泛的分类任务。在类似的实验条件下的多个基准上获得最先进的性能，同时报告计算成本和内存要求降低六倍。广泛的消融研究展示了在天真的方法中结合稀疏和多式化学习的好处。这铺平了在低资源设备上实现多模级学习的方式。

我们提出了一种基于体积的基于网格的算法，用于参数化胎盘到扁平模板，以实现局部解剖结构和功能的有效可视化。 MRI显示潜在作为研究工具，因为它提供与胎盘功能直接相关的信号。然而，由于胎盘体内形状的弯曲和高度变化，解释和可视化这些图像是困难的。我们通过绘制胎盘来解决解释挑战，以便它类似于熟悉的离体形状。我们将参数化作为优化问题，用于将体积网格表示的胎盘形状映射到扁平模板。我们采用对称的Dirichlet Energy来控制整个体积的局部变形。在梯度下降优化期间，映射中的局部注射是由约束的线路搜索强制执行的。我们使用从大胆的MRI图像中提取的111个胎盘形状的研究研究验证了我们的方法。我们的映射在匹配模板时实现了子体素准确性，同时保持整个音量的低失真。我们展示了胎盘的扁平化程度如何改善解剖学和功能的可视化。我们的代码在https://github.com/mabulnaga/plentaa-flatteny自由提供。

深度学习的兴起导致机器人研究中的范式转变，有利于需要大量数据的方法。在物理平台上生成这样的数据集是昂贵的。因此，最先进的方法在模拟中学习，其中数据生成快速以及廉价并随后将知识转移到真实机器人（SIM-to-Real）。尽管变得越来越真实，但所有模拟器都是基于模型的施工，因此不可避免地不完善。这提出了如何修改模拟器以促进学习机器人控制政策的问题，并克服模拟与现实之间的不匹配，通常称为“现实差距”。我们对机器人学的SIM-Teal研究提供了全面的审查，专注于名为“域随机化”的技术，这是一种从随机仿真学习的方法。

识别野外（RFIW）的家庭，作为数据挑战，与第16届IEEE国际自动面部和手势识别（FG）一起举行，是一种大规模的多轨视觉亲属识别评估。这是我们第五版RFIW，我们继续努力吸引学者，将专业人士，发布新工作和讨论前景。在本文中，我们总结了今年RFIW三个任务的提交：特别是，我们审查了亲属验证，三对象验证和家庭成员搜索和检索的结果。我们来看看RFIW问题，以及分享当前的努力，并为未来的未来方向提出建议。