他们早期阶段的脑转移（BM）的检测可能对癌症患者的结果产生积极影响。我们以前开发了一种在T1加权对比度增强3D磁共振图像（T1C）中检测小BM（直径小于15mm）的框架，以帮助医学专家在这次时间敏感和高赌注任务中。该框架利用使用标记的T1C数据训练的专用卷积神经网络（CNN），其中基本真理BM分段由放射科医师提供。本研究旨在通过嘈杂的基于学生的自我培训策略推进框架，以利用未标记的T1C数据的大语料库（即，没有BM分段或检测的数据）。因此，工作（1）描述了学生和教师CNN架构，（2）提出数据和模型通知机制，（3）在框架的学习BM检测灵敏度中介绍了一种新的伪标记策略分解。最后，它描述了利用这些组件的半监督学习策略。我们通过2倍交叉验证使用标记为217和1247个未标记的T1C考试进行验证。仅使用标记的考试的框架产生了9.23个假阳性90％BM检测灵敏度;然而，使用所引入的学习策略的框架导致了相同的灵敏度水平的假检测（即8.44）减少了〜9％。此外，虽然利用75％和50％标记数据集的实验导致算法性能降级（分别为12.19和13.89误），但随着基于嘈杂的学生的培训策略（分别为10.79和12.37误报），影响不太明显。
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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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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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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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本文报道的研究通过应用计算机视觉技术将普通的垃圾桶转化为更聪明的垃圾箱。在传感器和执行器设备的支持下，垃圾桶可以自动对垃圾进行分类。特别是，垃圾箱上的摄像头拍摄垃圾的照片，然后进行中央处理单元分析，并决定将垃圾桶放入哪个垃圾箱中。我们的垃圾箱系统的准确性达到90％。此外，我们的模型已连接到Internet，以更新垃圾箱状态以进行进一步管理。开发了用于管理垃圾箱的移动应用程序。
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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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基于硬件的加速度是促进许多计算密集型数学操作的广泛尝试。本文提出了一个基于FPGA的体系结构来加速卷积操作 - 在许多卷积神经网络模型中出现的复杂且昂贵的计算步骤。我们将设计定为标准卷积操作，打算以边缘-AI解决方案启动产品。该项目的目的是产生一个可以一次处理卷积层的FPGA IP核心。系统开发人员可以使用Verilog HDL作为体系结构的主要设计语言来部署IP核心。实验结果表明，我们在简单的边缘计算FPGA板上合成的单个计算核心可以提供0.224 GOPS。当董事会充分利用时，可以实现4.48 GOP。
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在光场压缩中，基于图的编码功能强大，可以利用沿着不规则形状的信号冗余并获得良好的能量压实。然而，除了高度复杂性到处理高维图外，它们的图形构造方法对观点之间的差异信息的准确性非常敏感。在计算机软件生成的现实世界光场或合成光场中，由于渐晕效果和两种类型的光场视图之间的视图之间的巨大差异，将视差信息用于超射线投影可能会遭受不准确性。本文介绍了两种新型投影方案，导致差异信息的错误较小，其中一个投影方案还可以显着降低编码器和解码器的时间计算。实验结果表明，与原始投影方案和基于HEVC或基于JPEG PLENO的编码方法相比，使用这些建议可以大大增强超级像素的投影质量，以及率延伸性能。
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本文介绍了一位深钢筋学习代理（AI），它使用声音作为IEEE COG 2022的DareFightingings竞赛中Darefightingings平台上的输入。尽管最新的AI主要依赖于其环境提供的视觉或结构化观察结果，但学会从Sound玩游戏仍然是新的，因此具有挑战性。我们建议使用不同的方法来处理音频数据，并为盲人AI使用近端策略优化算法。我们还建议利用盲人AI评估提交竞争的声音设计，并为此任务定义两个指标。实验结果不仅显示了我们的盲人AI，而且还提出了两个指标的有效性。
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