对于无人机和电池操作的自动驾驶系统，具有最低计算和能源成本的准确深度估计是至关重要的。机器人应用需要在快速变化的3D周围环境下进行导航和决策的实时深度估算。高精度算法可能会提供最佳的深度估计，但可能会消耗巨大的计算和能源资源。一般的权衡是选择较少准确的方法来进行初始深度估计，并在需要时选择更准确但更加密集的方法。先前的工作表明，可以通过开发最先进的方法（AnyNet）来改善立体声深度估计来改善这种权衡。我们研究了单眼和立体视觉深度估计方法，并研究了降低这些方法计算复杂性的方法。这是我们的基线。因此，我们的实验表明，单眼深度估计模型的大小降低了〜75％，将精度降低了不到2％（SSIM度量）。我们对新型立体声视觉方法（AnyNET）进行的实验表明，尽管模型大小降低了约20％，但深度估计的准确性不会降低3％以上（三个像素误差度量）。我们已经表明，较小的模型确实可以竞争性能。
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机器学习渗透到许多行业，这为公司带来了新的利益来源。然而，在人寿保险行业中，机器学习在实践中并未被广泛使用，因为在过去几年中，统计模型表明了它们的风险评估效率。因此，保险公司可能面临评估人工智能价值的困难。随着时间的流逝，专注于人寿保险行业的修改突出了将机器学习用于保险公司的利益以及通过释放数据价值带来的利益。本文回顾了传统的生存建模方法论，并通过机器学习技术扩展了它们。它指出了与常规机器学习模型的差异，并强调了特定实现在与机器学习模型家族中面对审查数据的重要性。在本文的补充中，已经开发了Python库。已经调整了不同的开源机器学习算法，以适应人寿保险数据的特殊性，即检查和截断。此类模型可以轻松地从该SCOR库中应用，以准确地模拟人寿保险风险。
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即使有效，模型的使用也必须伴随着转换数据的各个级别的理解（上游和下游）。因此，需求增加以定义单个数据与算法可以根据其分析可以做出的选择（例如，一种产品或一种促销报价的建议，或代表风险的保险费率）。模型用户必须确保模型不会区分，并且也可以解释其结果。本文介绍了模型解释的重要性，并解决了模型透明度的概念。在保险环境中，它专门说明了如何使用某些工具来强制执行当今可以利用机器学习的精算模型的控制。在一个简单的汽车保险中损失频率估计的示例中，我们展示了一些解释性方法的兴趣，以适应目标受众的解释。
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在实践中，缺少数据是一个通常发生的问题。已经开发了许多插补方法来填写缺失的条目。但是，并非所有这些都可以扩展到高维数据，尤其是多个插补技术。同时，如今的数据趋于高维。因此，在这项工作中，我们提出了主要成分分析插补（PCAI），这是一个基于主成分分析（PCA）的简单但多才多艺的框架，以加快插补过程并减轻许多可用的插补技术的记忆问题，而无需牺牲插补质量质量在MSE任期。此外，即使某些或全部缺少的功能是分类的，或者缺少功能的数量很大，框架也可以使用。接下来，我们介绍PCA插补 - 分类（PIC），这是PCAI在分类问题中的应用，并进行了一些调整。我们通过对各种情况进行实验来验证我们的方法，这表明PCAI和PIC可以使用各种插入算法（包括最先进的算法），并显着提高插补速度，同时在获得竞争性的均方误差/分类精度相比，指导插补（即直接将其插入丢失的数据）。
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我们提供了公式和开源工具，以使用学识渊博的前动力学和设备计算来实现传感器/执行器系统的内部模型预测控制。微控制器单元（MCUS）在与传感器和执行器共关联时计算预测和控制任务的微控制器单元（MCUS）可以实现内部不受束缚的行为。在这种方法中，小型参数大小神经网络模型离线学习前进运动学。我们的开源编译器NN4MC生成代码以将这些预测卸载到MCUS上。然后，牛顿 - 拉夫森求解器实时计算控件输入。我们首先基准在质量 - 弹簧抑制剂模拟上针对PID控制器的这种非线性控制方法。然后，我们在两个具有不同传感，驱动和计算硬件的实验钻机上研究实验结果：具有嵌入式照明传感器的基于肌腱的平台和带有磁性传感器的基于HASEL的平台。实验结果表明，具有较小的内存足迹（小于或等于闪存的6.4％）的参考路径（大于或等于120 Hz）的有效高带宽跟踪。在基于肌腱的平台中，测得的误差之后路径不超过2mm。在基于HASEL的平台中，模拟路径以下误差不超过1mm。这种方法在ARM Cortex-M4F设备中的平均功耗为45.4 MW。这种控制方法还与Tensorflow Lite模型和等效的在设备代码兼容。内物质智能使一类新的复合材料将自主权注入具有精制人工本体感受的结构和系统。
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自我监督学习（SSL）利用基础数据结构来生成培训深网络的监督信号。这种方法提供了一种实用的解决方案，可用于学习多重免疫荧光大脑图像，其中数据通常比人类专家注释更丰富。基于对比度学习和图像重建的SSL算法表现出令人印象深刻的性能。不幸的是，这些方法是在自然图像而不是生物医学图像上设计和验证的。最近的一些作品已应用SSL来分析细胞图像。然而，这些作品均未研究SSL对多重免疫荧光脑图像的研究。这些作品还没有为采用特定的SSL方法提供明确的理论理由。在这些局限性的激励下，我们的论文介绍了从信息理论观点开发的一种自我监督的双损坏自适应掩盖自动编码器（DAMA）算法。 Dama的目标函数通过最大程度地降低像素级重建和特征级回归中的条件熵来最大化相互信息。此外，Dama还引入了一种新型的自适应掩码采样策略，以最大程度地提高相互信息并有效地学习脑细胞数据上下文信息。我们首次在多重免疫荧光脑图像上提供了SSL算法的广泛比较。我们的结果表明，Dama优于细胞分类和分割任务的其他SSL方法。 Dama还可以在Imagenet-1k上实现竞争精确度。 Dama的源代码可在https://github.com/hula-ai/dama上公开获得
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域适应（DA）最近在医学影像社区提出了强烈的兴趣。虽然已经提出了大量DA技术进行了用于图像分割，但大多数这些技术已经在私有数据集或小公共可用数据集上验证。此外，这些数据集主要解决了单级问题。为了解决这些限制，与第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai 2021）结合第24届国际会议组织交叉模态域适应（Crossmoda）挑战。 Crossmoda是无监督跨型号DA的第一个大型和多级基准。挑战的目标是分割参与前庭施瓦新瘤（VS）的后续和治疗规划的两个关键脑结构：VS和Cochleas。目前，使用对比度增强的T1（CET1）MRI进行VS患者的诊断和监测。然而，使用诸如高分辨率T2（HRT2）MRI的非对比度序列越来越感兴趣。因此，我们创建了一个无人监督的跨模型分段基准。训练集提供注释CET1（n = 105）和未配对的非注释的HRT2（n = 105）。目的是在测试集中提供的HRT2上自动对HRT2进行单侧VS和双侧耳蜗分割（n = 137）。共有16支球队提交了评估阶段的算法。顶级履行团队达成的表现水平非常高（最佳中位数骰子 - vs：88.4％; Cochleas：85.7％）并接近完全监督（中位数骰子 - vs：92.5％;耳蜗：87.7％）。所有顶级执行方法都使用图像到图像转换方法将源域图像转换为伪目标域图像。然后使用这些生成的图像和为源图像提供的手动注释进行培训分割网络。
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我们开发用于测试两个或多个数据流是否来自同一源的电子变量，更普遍地说，源之间的差异是否大于某些最小效应大小。这些电子变量导致精确的非肌电测试，这些测试仍然是安全的，即在柔性采样场景（例如可选的停止和延续）下，保持其类型错误保证。在特殊情况下，我们的电子变量在替代方面也具有最佳的“增长”特性。虽然构造是通用的，但我们通过K x 2应急表的特殊情况进行了说明，我们还允许在复合替代方案上纳入不同的限制。与模拟中的p值分析和现实世界中的p值分析进行比较，表明电子变量通过其灵活性，通常允许早日停止数据收集，从而保留与经典方法相似的功率，同时还保留了扩展或结合的选项之后数据。
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我们呈现GSPMD，一种用于公共机器学习计算的自动，基于编译的并行化系统。它允许用户以与单个设备的方式相同的方式编写程序，然后通过关于如何分发Tensors的一些注释来提供提示，基于哪个GSPMD将并行化计算。其分区的表示简单尚不一般，允许它在各种模型上表达并行性的不同或混合范式。GSPMD基于有限的用户注释为每个运算符的分区Inventing，使得缩放现有的单设备程序方便。它解决了生产使用的几种技术挑战，允许GSPMD实现50％至62％的计算利用率，用于高达2048个云TPUv3核心，适用于高达1万亿参数的模型。
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We propose a new framework for the sampling, compression, and analysis of distributions of point sets and other geometric objects embedded in Euclidean spaces. Nearest neighbors of points on a set of randomly selected rays are recorded into a tensor, called the RaySense signature. From the signature, statistical information about the data set, as well as certain geometrical information, can be extracted, independent of the ray set. We present a few examples illustrating applications of the proposed sampling strategy.
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