磁共振成像（MRI）是中风成像的中心方式。它被用来接受患者的治疗决定，例如选择患者进行静脉溶栓或血管内治疗。随后在住院期间使用MRI来通过可视化梗塞核心大小和位置来预测结果。此外，它可以用来表征中风病因，例如（心脏） - 栓塞和非胚胎中风之间的区分。基于计算机的自动医疗图像处理越来越多地进入临床常规。缺血性中风病变分割（ISLE）挑战的先前迭代有助于生成鉴定急性和急性缺血性中风病变分割的基准方法。在这里，我们介绍了一个专家注册的多中心MRI数据集，以分割急性到亚急性中风病变。该数据集包括400个多供应商MRI案例，中风病变大小，数量和位置的可变性很高。它分为n = 250的训练数据集和n = 150的测试数据集。所有培训数据将公开可用。测试数据集将仅用于模型验证，并且不会向公众发布。该数据集是Isles 2022挑战的基础，目的是找到算法方法，以实现缺血性中风的稳健和准确分割算法的开发和基准测试。
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This paper presents a new large scale multi-person tracking dataset -- \texttt{PersonPath22}, which is over an order of magnitude larger than currently available high quality multi-object tracking datasets such as MOT17, HiEve, and MOT20 datasets. The lack of large scale training and test data for this task has limited the community's ability to understand the performance of their tracking systems on a wide range of scenarios and conditions such as variations in person density, actions being performed, weather, and time of day. \texttt{PersonPath22} dataset was specifically sourced to provide a wide variety of these conditions and our annotations include rich meta-data such that the performance of a tracker can be evaluated along these different dimensions. The lack of training data has also limited the ability to perform end-to-end training of tracking systems. As such, the highest performing tracking systems all rely on strong detectors trained on external image datasets. We hope that the release of this dataset will enable new lines of research that take advantage of large scale video based training data.
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3D Flash LiDAR是传统扫描激光雷达系统的替代方法，有望在紧凑的外形尺寸中进行精确的深度成像，并且没有运动部件，例如自动驾驶汽车，机器人技术和增强现实（AR）等应用。通常在图像传感器格式中使用单光子，直接飞行时间（DTOF）接收器实施，设备的操作可能会受到需要在室外场景中处理和压缩的大量光子事件的阻碍以及对较大数组的可扩展性。我们在这里提出了一个64x32像素（256x128 spad）DTOF成像器，该成像器通过将像素与嵌入式直方图使用像素一起克服这些局限性，该直方直方图锁定并跟踪返回信号。这大大降低了输出数据帧的大小，可在10 kfps范围内或100 kfps的最大帧速率进行直接深度读数。该传感器可选择性地读数检测表面或传感运动的像素，从而减少功耗和片外处理要求。我们演示了传感器在中端激光雷达中的应用。
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研究人员高度利用了原位同步加速器高能X射线粉末衍射（XRD）技术，可以分析功能设备（例如电池材料）或复杂样品环境中材料的晶体结构反应堆）。材料的原子结构可以通过其衍射模式以及详细的分析（例如Rietveld的细化）来识别，该分析表明测量的结构如何偏离理想结构（例如内部应力或缺陷）。对于原位实验，通常在不同条件下（例如绝热条件）在同一样本上收集一系列XRD图像，产生不同的物质状态，或者简单地作为时间的时间连续收集，以跟踪样品的变化超过化学或物理过程。原位实验通常与区域探测器一起进行，收集由理想粉末的衍射环组成的2D图像。根据材料的形式，人们可能会观察到除现实样本及其环境的典型Debye Scherrer环以外的其他特征，例如纹理或优选方向以及2D XRD图像中的单晶衍射点。在这项工作中，我们介绍了对机器学习方法的研究，以快速可靠地识别XRD图像中的单晶衍射点。在XRD图像整合过程中排除伪影的排除允许精确分析感兴趣的粉末衍射环。我们观察到，当用高度多样的数据集对较小的子集进行训练时，梯度提升方法可以始终如一地产生高精度的结果。与常规方法相比，该方法大大减少了识别和分离单晶斑所花费的时间。
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本文提出了基于深度Q学习的金融投资组合交易深增强学习算法。该算法能够从任何大小的横截面数据集交易高维投资组合，其可以包括资产中的数据间隙和非唯一历史长度。我们通过对每种环境的一个资产进行采样，在每种环境中对所有环境进行投资来顺序设置环境，并通过“资产集合”的平均返回，从而奖励资产的退货和现金预订。这强制执行代理以战略性地将资本分配给其预测以上平均值的资产。我们在采样外部分析中应用我们的方法，以48美国股票的组合设置，在股票中的数量和交易成本水平中，在十辆高达500股的股票数量上变化。平均优势算法通过仅为所有投资组合使用一个超参数设置，通过大型边距所考虑被动和活动基准投资策略。
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考虑到RDF三元组的集合，RDF到文本生成任务旨在生成文本描述。最先前的方法使用序列到序列模型或使用基于图形的模型来求解此任务以编码RDF三维并生成文本序列。然而，这些方法未能明确模拟RDF三元组之间的本地和全球结构信息。此外，以前的方法也面临了生成文本的低信任问题的不可忽略的问题，这严重影响了这些模型的整体性能。为了解决这些问题，我们提出了一种组合两个新的图形增强结构神经编码器的模型，共同学习输入的RDF三元组中的本地和全局结构信息。为了进一步改进文本忠诚，我们创新地根据信息提取（即）引进了强化学习（RL）奖励。我们首先使用佩带的IE模型从所生成的文本中提取三元组，并将提取的三级的正确数量视为额外的RL奖励。两个基准数据集上的实验结果表明，我们所提出的模型优于最先进的基线，额外的加强学习奖励确实有助于改善所生成的文本的忠诚度。
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知识图表问题基于信息检索旨在通过从大型知识图表中检索答案来回答问题来回答（即，kgqa）。大多数现有方法首先粗略地检索可能包含候选答案的知识子图（KSG），然后搜索子图中的确切答案。然而，粗略检索的KSG可以包含数千个候选节点，因为查询中涉及的知识图通常是大规模的。为了解决这个问题，我们首先建议通过新的子图分区算法将检索到的ksg分区为几个较小的子ksgs，然后呈现一个图形增强学习，以便测量模型以从中选择排名的子ksgs。我们所提出的模型结合了新的子图匹配网络，以捕获问题和子图中的全局交互以及增强的双边多视角匹配模型，以捕获局部交互。最后，我们分别在全KSG和排名级分ksg上应用答案选择模型，以验证我们提出的图形增强学习的效果。多个基准数据集的实验结果表明了我们方法的有效性。
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