我们设计了一种新型的前馈神经网络。相对于统一组$ u（n）$，它是均等的。输入和输出可以是$ \ mathbb {c}^n $的向量，并具有任意尺寸$ n $。我们的实施中不需要卷积层。我们避免因傅立叶样转换中的高阶项截断而导致错误。可以使用简单的计算有效地完成每一层的实现。作为概念的证明，我们已经对原子运动动力学的预测给出了经验结果，以证明我们的方法的实用性。

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。

In the Earth's magnetosphere, there are fewer than a dozen dedicated probes beyond low-Earth orbit making in-situ observations at any given time. As a result, we poorly understand its global structure and evolution, the mechanisms of its main activity processes, magnetic storms, and substorms. New Artificial Intelligence (AI) methods, including machine learning, data mining, and data assimilation, as well as new AI-enabled missions will need to be developed to meet this Sparse Data challenge.

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

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。

我们研究了具有动态，可能的周期性的流量的预测问题和区域之间的关节空间依赖关系。鉴于从时隙0到T-1的城市中区的聚合流入和流出流量，我们预测了任何区域的时间t的流量。该地区的现有技术通常以脱钩的方式考虑空间和时间依赖性，或者在具有大量超参数曲调的训练中是相当的计算密集。我们提出了ST-TIS，一种新颖，轻巧和准确的空间变压器，具有信息融合和区域采样进行交通预测。 ST-TIS将规范变压器与信息融合和区域采样延伸。信息融合模块捕获区域之间的复杂空间依赖关系。该区域采样模块是提高效率和预测精度，将计算复杂性切割为依赖性学习从$ O（n ^ 2）$到$ O（n \ sqrt {n}）$，其中n是区域的数量。比最先进的模型的参数较少，我们模型的离线培训在调整和计算方面明显更快（培训时间和网络参数减少高达90±90 \％）。尽管存在这种培训效率，但大量实验表明，ST-TIS在网上预测中大幅度更准确，而不是最先进的方法（平均改善高达11 \％$ 11 \％$ ON MAPE上的$ 14 \％$ 14 \％$ 14 \％$ ON MAPE） 。

脑转移性疾病的治疗决策依赖于主要器官位点的知识，目前用活组织检查和组织学进行。在这里，我们开发了一种具有全脑MRI数据的准确非侵入性数字组织学的新型深度学习方法。我们的IRB批准的单网回顾性研究由患者（n = 1,399）组成，提及MRI治疗规划和伽马刀放射牢房超过19年。对比增强的T1加权和T2加权流体减毒的反转恢复脑MRI考试（n = 1,582）被预处理，并输入肿瘤细分，模态转移和主要部位分类的建议深度学习工作流程为五个课程之一（肺，乳腺，黑色素瘤，肾等）。十倍的交叉验证产生的总体AUC为0.947（95％CI：0.938,0.955），肺类AUC，0.899（95％CI：0.884,0.915），乳房类AUC为0.990（95％CI：0.983,0.997） ，黑色素瘤ACAC为0.882（95％CI：0.858,0.906），肾类AUC为0.870（95％CI：0.823,0.918），以及0.885的其他AUC（95％CI：0.843,0.949）。这些数据确定全脑成像特征是判别的，以便准确诊断恶性肿瘤的主要器官位点。我们的端到端深度射出方法具有巨大的分类来自全脑MRI图像的转移性肿瘤类型。进一步的细化可以提供一种无价的临床工具，以加快对精密治疗和改进的结果的原发性癌症现场鉴定。

深度学习表明，最近在胸部X射线中对异常进行分类方面的成功，但是与自然图像数据集相比，数据集仍然很小。对异常本地化的监督已被证明可以改善训练有素的模型，部分补偿了数据集大小。但是，明确标记这些异常需要专家，并且非常耗时。我们提出了一种潜在的可扩展方法，用于使用眼动物跟踪器收集隐式定位数据，以捕获注视位置和麦克风来捕获报告的概念，从而模仿阅读室的设置。由五位放射科医生标记了所得的反射式（报告和眼睛跟踪数据，用于胸部X射线异常的定位）数据集，并包含3,032个同步的眼球跟踪数据集和时间戳报告的同步集，并从模拟的报告中进行了2,616胸部X射线的转录。 CXR数据集。我们还提供辅助注释，包括围绕肺和心脏的边界框以及由椭圆形成的椭圆形成异常和图像级标签的验证标签。此外，数据的一小部分包含所有放射科医生的读数，从而可以计算评估者分数。

单图像人群计数是一个充满挑战的计算机视觉问题，在公共安全，城市规划，交通管理等方面进行了广泛的应用。随着深度学习技术的最新发展，近年来，人群的数量引起了很多关注并取得了巨大的成功。这项调查是为了通过系统审查和总结该地区的200多件作品来提供有关基于深度学习的人群计数技术的最新进展的全面摘要。我们的目标是提供最新的评论。在最近的方法中，并在该领域教育新研究人员的设计原理和权衡。在介绍了公开可用的数据集和评估指标之后，我们通过对三个主要的设计模块进行了详细比较来回顾最近的进展：深度神经网络设计，损失功能和监督信号。我们使用公共数据集和评估指标研究和比较方法。我们以一些未来的指示结束了调查。

Nowadays, time-stamped web documents related to a general news query floods spread throughout the Internet, and timeline summarization targets concisely summarizing the evolution trajectory of events along the timeline. Unlike traditional document summarization, timeline summarization needs to model the time series information of the input events and summarize important events in chronological order. To tackle this challenge, in this paper, we propose a Unified Timeline Summarizer (UTS) that can generate abstractive and extractive timeline summaries in time order. Concretely, in the encoder part, we propose a graph-based event encoder that relates multiple events according to their content dependency and learns a global representation of each event. In the decoder part, to ensure the chronological order of the abstractive summary, we propose to extract the feature of event-level attention in its generation process with sequential information remained and use it to simulate the evolutionary attention of the ground truth summary. The event-level attention can also be used to assist in extracting summary, where the extracted summary also comes in time sequence. We augment the previous Chinese large-scale timeline summarization dataset and collect a new English timeline dataset. Extensive experiments conducted on these datasets and on the out-of-domain Timeline 17 dataset show that UTS achieves state-of-the-art performance in terms of both automatic and human evaluations.