超声（US）成像数据的分割和空间比对在头三个月获得的数据对于监测整个关键时期的人类胚胎生长和发育至关重要。当前的方法是手动或半自动的，因此非常耗时，容易出现错误。为了自动执行这些任务，我们提出了一个多ATLAS框架，用于使用深度学习，以最小的监督使用深度学习，以自动分割和空间对齐。我们的框架学会了将胚胎注册到地图集，该地图集由在胎龄（GA）范围内获取的美国图像组成，分段并在空间上与预定义的标准方向排列。由此，我们可以得出胚胎的分割，并将胚胎放在标准方向上。使用在8+0到12+6周GA的美国图像，并选择了八个受试者作为地图集。我们评估了不同的融合策略，以合并多个地图集：1）使用单个主题中的地图集训练框架，2）使用所有可用地图的数据训练框架和3）3）结合每个受试者训练的框架。为了评估性能，我们计算了测试集的骰子分数。我们发现，使用所有可用地图的训练框架优于结合的结合，与对单个主题进行培训的所有框架中的最佳框架相比，给出了类似的结果。此外，我们发现，从所有可用的地图中，从GA最接近的四个图像中选择图像，无论个人质量如何，都以0.72的中位数分数获得了最佳效果。我们得出的结论是，我们的框架可以准确地分割和空间对齐孕妇在3D US图像中对胚胎进行对齐，并且对于可用地图中存在的质量变化是可靠的。我们的代码可在以下网址公开获取：https：//github.com/wapbastiaansen/multi-atlas-seg-reg。
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SchNetPack is a versatile neural networks toolbox that addresses both the requirements of method development and application of atomistic machine learning. Version 2.0 comes with an improved data pipeline, modules for equivariant neural networks as well as a PyTorch implementation of molecular dynamics. An optional integration with PyTorch Lightning and the Hydra configuration framework powers a flexible command-line interface. This makes SchNetPack 2.0 easily extendable with custom code and ready for complex training task such as generation of 3d molecular structures.
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Density based representations of atomic environments that are invariant under Euclidean symmetries have become a widely used tool in the machine learning of interatomic potentials, broader data-driven atomistic modelling and the visualisation and analysis of materials datasets.The standard mechanism used to incorporate chemical element information is to create separate densities for each element and form tensor products between them. This leads to a steep scaling in the size of the representation as the number of elements increases. Graph neural networks, which do not explicitly use density representations, escape this scaling by mapping the chemical element information into a fixed dimensional space in a learnable way. We recast this approach as tensor factorisation by exploiting the tensor structure of standard neighbour density based descriptors. In doing so, we form compact tensor-reduced representations whose size does not depend on the number of chemical elements, but remain systematically convergeable and are therefore applicable to a wide range of data analysis and regression tasks.
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现有的数据驱动和反馈流量控制策略不考虑实时数据测量的异质性。此外，对于缺乏数据效率，传统的加固学习方法（RL）方法通常会缓慢收敛。此外，常规的最佳外围控制方案需要对系统动力学的精确了解，因此对内源性不确定性会很脆弱。为了应对这些挑战，这项工作提出了一种基于不可或缺的增强学习（IRL）的方法来学习宏观交通动态，以进行自适应最佳周边控制。这项工作为运输文献做出了以下主要贡献：（a）开发连续的时间控制，并具有离散增益更新以适应离散时间传感器数据。 （b）为了降低采样复杂性并更有效地使用可用数据，将体验重播（ER）技术引入IRL算法。 （c）所提出的方法以“无模型”方式放松模型校准的要求，该方式可以稳健地进行建模不确定性，并通过数据驱动的RL算法增强实时性能。 （d）通过Lyapunov理论证明了基于IRL的算法和受控交通动力学的稳定性的收敛性。最佳控制定律被参数化，然后通过神经网络（NN）近似，从而缓解计算复杂性。在不需要模型线性化的同时，考虑了状态和输入约束。提出了数值示例和仿真实验，以验证所提出方法的有效性和效率。
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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。
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传统上，音乐标记和基于内容的检索系统是使用预定的本体论构建的，涵盖了一组刚性的音乐属性或文本查询。本文介绍了Mulan：首次尝试新一代的声学模型，这些模型将音乐音频直接与无约束的自然语言描述联系起来。Mulan采用了两座联合音频文本嵌入模型的形式，该模型使用4400万张音乐录音（37万小时）和弱相关的自由形式文本注释训练。通过与广泛的音乐流派和文本样式（包括传统的音乐标签）的兼容性，由此产生的音频文本表示形式涵盖了现有的本体论，同时又毕业至真正的零击功能。我们通过一系列实验演示了Mulan嵌入的多功能性，包括转移学习，零照片标记，音乐域中的语言理解以及跨模式检索应用程序。
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面部情感识别是识别心理学用来诊断患者的重要工具之一。面部和面部情感识别是机器学习卓越的领域。由于不同的环境，例如照明条件，姿势变化，偏航运动和遮挡，面部情绪识别是对数字图像处理的开放挑战。深度学习方法已显示出图像识别的显着改善。但是，准确性和时间仍然需要改进。这项研究旨在在训练期间提高面部情绪识别的准确性，并使用Extreme Learning Machine（CNNeelm）增强的修改后的卷积神经网络减少处理时间。该系统需要（CNNeelm）提高培训期间图像注册的准确性。此外，该系统通过拟议的CNNeelm模型认识到六种面部情绪快乐，悲伤，厌恶，恐惧，惊喜和中立。研究表明，与经过改进的随机梯度下降（SGD）技术相比，总体面部情绪识别精度的提高了2％。借助Extreme Learning Machine（ELM）分类器，处理时间从113ms中降至65ms，可以从20fps的视频剪辑中平滑地对每个帧进行分类。使用预先训练的InceptionV3模型，建议使用JAFFE，CK+和FER2013表达数据集训练所提出的CNNeelm模型。仿真结果显示出准确性和处理时间的显着改善，使该模型适合视频分析过程。此外，该研究解决了处理面部图像所需的大量处理时间的问题。
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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。
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我们提出了一种基于机器学习的新型方法，用于从干涉数据中检测出星系尺度的重力透镜，特别是使用国际Lofar望远镜（ILT）采用的方法，该镜头是在150 MHz的频率上观察到北部无线电天空，该频率是350的角度分辨率。 MAS和90 Ujy Beam-1（1 Sigma）的灵敏度。我们开发并测试了几个卷积神经网络，以确定给定样品被归类为镜头或非镜头事件的概率和不确定性。通过对包括逼真的镜头和非镜头无线电源的模拟干涉成像数据集进行训练和测试，我们发现可以恢复95.3％的镜头样品（真正的正速率），仅污染仅为0.008来自非静态样品（假阳性速率）的含量。考虑到预期的镜头概率，结果导致了92.2％的镜头事件的样品纯度。我们发现，当镜头图像之间的最大图像分离大于合成光束尺寸的3倍时，网络结构是最健壮的，并且镜头图像具有至少与20个Sigma（点源）的总磁通密度相等）检测。对于ILT，这对应于爱因斯坦半径大于0.5 ARCSEC和一个无线电源群体的镜头样品，其150 MHz通量密度超过2 MJY。通过应用这些标准和我们的镜头检测算法，我们希望发现Lofar两米天空调查中包含的绝大多数星系尺度重力透镜系统。
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我们从一组稀疏的光谱时间序列中构建了一个物理参数化的概率自动编码器（PAE），以学习IA型超新星（SNE IA）的内在多样性。 PAE是一个两阶段的生成模型，由自动编码器（AE）组成，该模型在使用归一化流（NF）训练后概率地解释。我们证明，PAE学习了一个低维的潜在空间，该空间可捕获人口内存在的非线性特征范围，并且可以直接从数据直接从数据中准确地对整个波长和观察时间进行精确模拟SNE IA的光谱演化。通过引入相关性惩罚项和多阶段训练设置以及我们的物理参数化网络，我们表明可以在训练期间分离内在和外在的可变性模式，从而消除了需要进行额外标准化的其他模型。然后，我们在SNE IA的许多下游任务中使用PAE进行越来越精确的宇宙学分析，包括自动检测SN Outliers，与数据分布一致的样本的产生以及在存在噪音和不完整数据的情况下解决逆问题限制宇宙距离测量。我们发现，与以前的研究相一致的最佳固有模型参数数量似乎是三个，并表明我们可以用$ 0.091 \ pm 0.010 $ mag标准化SNE IA的测试样本，该样本对应于$ 0.074 \ pm。 0.010 $ mag如果删除了特殊的速度贡献。训练有素的模型和代码在\ href {https://github.com/georgestein/supaernova} {github.com/georgestein/supaernova}上发布
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