我们提出了一个数据收集和注释管道，该数据从越南放射学报告中提取信息，以提供胸部X射线（CXR）图像的准确标签。这可以通过注释与其特有诊断类别的数据相匹配，这些数据可能因国家而异。为了评估所提出的标签技术的功效，我们构建了一个包含9,752项研究的CXR数据集，并使用该数据集的子集评估了我们的管道。以F1得分为至少0.9923，评估表明，我们的标签工具在所有类别中都精确而始终如一。构建数据集后，我们训练深度学习模型，以利用从大型公共CXR数据集传输的知识。我们采用各种损失功能来克服不平衡的多标签数据集的诅咒，并使用各种模型体系结构进行实验，以选择提供最佳性能的诅咒。我们的最佳模型（CHEXPERT-FRECTER EDIDENENET-B2）的F1得分为0.6989（95％CI 0.6740，0.7240），AUC为0.7912，敏感性为0.7064，特异性为0.8760，普遍诊断为0.8760。最后，我们证明了我们的粗分类（基于五个特定的异常位置）在基准CHEXPERT数据集上获得了可比的结果（十二个病理），以进行一般异常检测，同时在所有类别的平均表现方面提供更好的性能。
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在本文中，我们采用了最大化的互信息（MI）方法来解决无监督的二进制哈希代码的问题，以实现高效的跨模型检索。我们提出了一种新颖的方法，被称为跨模型信息最大散列（CMIMH）。首先，要学习可以保留模跨和跨间相似性的信息的信息，我们利用最近估计MI的变分的进步，以最大化二进制表示和输入特征之间的MI以及不同方式的二进制表示之间的MI。通过在假设由多变量Bernoulli分布模型的假设下联合最大化这些MIM，我们可以学习二进制表示，该二进制表示，其可以在梯度下降中有效地以微量批量方式有效地保留帧内和模态的相似性。此外，我们发现尝试通过学习与来自不同模式的相同实例的类似二进制表示来最小化模态差距，这可能导致更少的信息性表示。因此，在减少模态间隙和失去模态 - 私人信息之间平衡对跨模型检索任务很重要。标准基准数据集上的定量评估表明，该方法始终如一地优于其他最先进的跨模型检索方法。
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近年来对目标细分研究有了很大的进步。除了通用物体外，水生动物也引起了研究的关注。基于深度学习的方法广泛用于水生动物细分，并取得了有希望的表现。但是，缺乏基准测试的具有挑战性的数据集。因此，我们创建了一个被称为“水生动物物种”的新数据集。此外，我们设计了一种新的基于多模式的场景感知分段框架，其利用多个视图分段模型的优点，以有效地分段为水生动物的图像。为了提高培训表现，我们开发了一个引导的混合增强方法。广泛的实验比较了具有最先进的实例分段方法的提出框架的性能，证明了我们的方法是有效的，并且它显着优于现有方法。
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本文推动了在图像中分解伪装区域的信封，成了有意义的组件，即伪装的实例。为了促进伪装实例分割的新任务，我们将在数量和多样性方面引入DataSet被称为Camo ++，该数据集被称为Camo ++。新数据集基本上增加了具有分层像素 - 明智的地面真理的图像的数量。我们还为伪装实例分割任务提供了一个基准套件。特别是，我们在各种场景中对新构造的凸轮++数据集进行了广泛的评估。我们还提出了一种伪装融合学习（CFL）伪装实例分割框架，以进一步提高最先进的方法的性能。数据集，模型，评估套件和基准测试将在我们的项目页面上公开提供：https://sites.google.com/view/ltnghia/research/camo_plus_plus
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我们分析了通过从源到目标任务转移学习训练的深度学习模型的新泛化界限。我们的边界利用一个称为多数预测器准确性的数量，可以从数据中有效地计算出来。我们表明我们的理论在实践中很有用，因为这意味着大多数预测指标的准确性可以用作可转移性度量，这一事实也通过我们的实验验证。
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数十年来，计算机系统持有大量个人数据。一方面，这种数据丰度允许在人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）模型中突破。另一方面，它可能威胁用户的隐私并削弱人类与人工智能之间的信任。最近的法规要求，可以从一般情况下从计算机系统中删除有关用户的私人信息，特别是根据要求从ML模型中删除（例如，“被遗忘的权利”）。虽然从后端数据库中删除数据应该很简单，但在AI上下文中，它不够，因为ML模型经常“记住”旧数据。现有的对抗攻击证明，我们可以从训练有素的模型中学习私人会员或培训数据的属性。这种现象要求采用新的范式，即机器学习，以使ML模型忘记了特定的数据。事实证明，由于缺乏共同的框架和资源，最近在机器上学习的工作无法完全解决问题。在本调查文件中，我们试图在其定义，场景，机制和应用中对机器进行彻底的研究。具体而言，作为最先进的研究的类别集合，我们希望为那些寻求机器未学习的入门及其各种表述，设计要求，删除请求，算法和用途的人提供广泛的参考。 ML申请。此外，我们希望概述范式中的关键发现和趋势，并突出显示尚未看到机器无法使用的新研究领域，但仍可以受益匪浅。我们希望这项调查为ML研究人员以及寻求创新隐私技术的研究人员提供宝贵的参考。我们的资源是在https://github.com/tamlhp/awesome-machine-unlearning上。
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无人驾驶汽车（UAV）在许多领域都受雇于摄影，紧急，娱乐，国防，农业，林业，采矿和建筑。在过去的十年中，无人机技术在许多施工项目阶段中找到了应用程序，从现场映射，进度监控，建筑物检查，损坏评估和材料交付等等。尽管已经对无人机在各种施工相关的过程中的优势进行了广泛的研究，但关于提高任务能力和效率的无人机协作的研究仍然很少。本文提出了一种基于塔格狩猎游戏和粒子群优化（PSO）的多个无人机的新合作路径计划算法。首先，定义了每个无人机的成本函数，并包含多个目标和约束。然后，开发了无人机游戏框架，以将多功能路径计划制定到寻找回报优势均衡的问题。接下来，提出了基于PSO的算法来获得无人机的最佳路径。由三个无人机检查的大型建筑工地的仿真结果表明，在检查任务期间，提出的算法在为无人机形成的可行和高效飞行路径生成可行，高效的飞行路径上的有效性。
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2022-08-18
根据认知心理学和相关学科，生物学剂中复杂的解决问题行为的发展取决于等级认知机制。分层增强学习是一种有前途的计算方法，最终可能在人工代理和机器人中产生可比的解决问题的行为。但是，迄今为止，许多人类和非人类动物的解决问题能力显然优于人造系统的能力。在这里，我们提出了整合生物学启发的层次机制的步骤，以实现人造代理中的高级解决问题的技能。因此，我们首先回顾了认知心理学中的文献，以强调构图抽象和预测性处理的重要性。然后，我们将获得的见解与当代分层的强化学习方法联系起来。有趣的是，我们的结果表明，所有确定的认知机制均已在孤立的计算体系结构中单独实施，这提出了一个问题，为什么没有单个统一体系结构可以集成它们。作为我们的最终贡献，我们通过对开发这种统一体系结构的计算挑战的综合观点来解决这个问题。我们希望我们的结果可以指导更复杂的认知启发的分层机器学习体系结构的发展。
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在社交媒体上传播谣言对社会构成了重要威胁，因此最近提出了各种谣言检测技术。然而，现有的工作重点是\ emph {what}实体构成谣言，但几乎没有支持理解\ emph {为什么}实体已被归类为这样。这样可以防止对检测的谣言以及对策设计的有效评估。在这项工作中，我们认为，可以通过过去检测到的相关谣言的例子来给出检测到的谣言的解释。一系列类似的谣言有助于用户概括，即了解控制谣言的探测的特性。由于通常使用特征声明的图表对社交媒体的谣言传播通常是建模的，因此我们提出了一种逐个示例的方法，鉴于谣言图，它从过去的谣言中提取了$ k $最相似和最多的子图。挑战是所有计算都需要快速评估图之间的相似性。为了在流式设置中实现该方法的有效和适应性实现，我们提出了一种新颖的图表学习技术，并报告了实施注意事项。我们的评估实验表明，我们的方法在为各种谣言传播行为提供有意义的解释方面优于基线技术。
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自我监督的学习（SSL）方法正在实现越来越多的深度学习模型，可以在难以获得标签的域中的图像数据集上进行培训。但是，这些方法难以扩展到医学成像数据集的高分辨率，在这些数据集中，它们对于在标签 - 筛选医学图像数据集上良好的概括至关重要。在这项工作中，我们提出了组织病理学数据集体（HDGAN）框架，该框架是图像生成和分割的数据集团半监督框架的扩展，可很好地扩展到大分辨率的组织病理学图像。我们从原始框架中进行了几个改编，包括更新生成骨干，从发电机中选择性提取潜在功能以及切换到内存映射数组。这些变化减少了框架的记忆消耗，改善了其对医学成像域的适用性。我们在血栓形成微型病变高分辨率瓷砖数据集上评估HDGAN，这表明高分辨率的图像通量生成任务的性能很强。我们希望这项工作能够在医学成像域中更多地探索对医学成像域中的自我监管框架的更多探索，从而使更多深度学习模型在医学数据集中进行更多应用。
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