在矿业行业中，在项目管理过程中产生了许多报告。这些过去的文件是未来成功的知识资源。但是，如果文件未经组织和非结构化，则可以是一个繁琐而挑战的任务是检索必要的信息。文档聚类是一种强大的方法来应对问题，并且在过去的研究中介绍了许多方法。尽管如此，没有银弹可以对任何类型的文件表现最佳。因此，需要探索性研究来应用新数据集的聚类方法。在本研究中，我们将研究多个主题建模（TM）方法。目标是使用昆士兰，资源部，昆士兰州政府部的地质调查的数据集找到采矿项目报告的适当方法，并了解内容，以了解如何组织它们。三种TM方法，潜在的Dirichlet分配（LDA），非负矩阵分解（NMF）和非负张量分解（NTF）在统计和定性地比较。评估后，我们得出结论，LDA对数据集执行最佳;然而，可以通过一些改进来采用其他方法的可能性仍然存在。
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Assessing the critical view of safety in laparoscopic cholecystectomy requires accurate identification and localization of key anatomical structures, reasoning about their geometric relationships to one another, and determining the quality of their exposure. In this work, we propose to capture each of these aspects by modeling the surgical scene with a disentangled latent scene graph representation, which we can then process using a graph neural network. Unlike previous approaches using graph representations, we explicitly encode in our graphs semantic information such as object locations and shapes, class probabilities and visual features. We also incorporate an auxiliary image reconstruction objective to help train the latent graph representations. We demonstrate the value of these components through comprehensive ablation studies and achieve state-of-the-art results for critical view of safety prediction across multiple experimental settings.
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大量量化在线用户活动数据，例如每周网络搜索量，这些数据与几个查询和位置的相互影响共同进化，是一个重要的社交传感器。通过从此类数据中发现潜在的相互作用，即每个查询之间的生态系统和每个区域之间的影响流，可以准确预测未来的活动。但是，就数据数量和涵盖动力学的复杂模式而言，这是一个困难的问题。为了解决这个问题，我们提出了FluxCube，这是一种有效的采矿方法，可预测大量共同发展的在线用户活动并提供良好的解释性。我们的模型是两个数学模型的组合的扩展：一个反应扩散系统为建模局部群体之间的影响流和生态系统建模的框架提供了一个模拟每个查询之间的潜在相互作用。同样，通过利用物理知识的神经网络的概念，FluxCube可以共同获得从参数和高预测性能获得的高解释性。在实际数据集上进行的广泛实验表明，从预测准确性方面，FluxCube优于可比较的模型，而FluxCube中的每个组件都会有助于增强性能。然后，我们展示了一些案例研究，即FluxCube可以在查询和区域组之间提取有用的潜在相互作用。
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本文收集了提交给核心挑战2022的求解器和ISR实例的所有描述。
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我们考虑将每个代理分配一个项目时改革无嫉妒的匹配的问题。给定无嫉妒的匹配，我们考虑一个操作，将代理商与代理人首选的未分配项目交换，从而导致另一种无嫉妒的匹配。我们尽可能地重复此操作。我们证明，由此产生的无嫉妒匹配是唯一确定的，可以在选择初始嫉妒的匹配下进行选择，并且可以在多项式时间中找到。我们称之为由此产生的匹配，是一个不正确的嫉妒的匹配，然后我们研究了最短的序列，以从最初的无嫉妒匹配中获得无嫉妒的嫉妒匹配。我们证明，即使每个代理最多接受四个项目，最短的序列在计算上也很难获得，并且每个项目最多都被三个代理所接受。另一方面，当每个代理最多接受三个项目或最多两个代理接受每个项目时，我们给出多项式时间算法。还讨论了不可Ximibibibibibibility和固定参数（IN）的障碍性。
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从观察到的时间序列数据中学习稳定的动态是机器人技术，物理建模和系统生物学中的重要问题。这些动态中的许多被表示为与外部环境通信的输入输出系统。在这项研究中，我们专注于投入输出稳定系统，表现出对意外刺激和噪声的鲁棒性。我们提出了一种学习保证输入输出稳定性的非线性系统的方法。我们提出的方法利用了满足汉密尔顿 - 雅各比不平等的空间上的可区分投影来实现输入输出稳定性。找到该投影的问题可以作为二次约束二次编程问题，并分析得出特定的解决方案。此外，我们将方法应用于玩具双基生模型以及训练由葡萄糖胰岛素模拟器产生的基准测试的任务。结果表明，通过我们的方法，具有神经网络的非线性系统可以达到输入输出稳定性，这与天真的神经网络不同。我们的代码可在https://github.com/clinfo/deepiostability上找到。
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为有效语义分割和特别是视频语义分割构建模型的主要障碍是缺乏大型和良好的注释数据集。这种瓶颈在高度专业化的和监管领域特别禁止，例如医学和手术，视频语义细分可能具有重要应用，但数据和专家注释是稀缺的。在这些设置中，可以在培训期间利用时间线索和解剖结构来提高性能。在这里，我们呈现时间限制的神经网络（TCNN），是用于外科视频的视频语义分割的半监督框架。在这项工作中，我们表明AutoEncoder网络可用于有效地提供空间和时间监控信号来培训深度学习模型。我们在新推出的腹腔镜胆囊切除术文程序，内测序和对CADIS，CADIS的公共数据集的适应时测试我们的方法。我们证明，可以利用预测面罩的较低尺寸表示，以在稀疏标记的数据集中提供一致的改进，这些数据集在推理时间不具有额外的计算成本。此外，TCNN框架是模型无关的，可以与其他模型设计选择结合使用，具有最小的额外复杂性。
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拟声术语是语音上模仿声音的字符序列，在表达声音的特征，诸如持续时间，间距和Timbre的特征是有效的。我们提出了一种使用拟声缺陷的环境 - 辐射方法，以指定要提取的目标声音。利用这种方法，我们通过使用U-Net架构来估计来自输入混合谱图和拟声型的时频掩模，然后通过掩蔽频谱图来提取相应的目标声音。实验结果表明，该方法只能提取对应于拟声病的目标声音，并且比使用声音事件类别指定目标声音的传统方法更好地执行。
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本研究旨在解决二次多尺寸机器人到执行器故障的容错问题，这对于在远程或极端环境中运行的机器人至关重要。特别地，建立了具有动态随机化（ACDR）的自适应课程增强学习算法。ACDR算法可以在随机执行器故障条件下自适应地培训四足机器人，并制定一个用于容错机器人控制的单一强大策略。值得注意的是，难以使静止的课程比易于2个课程更有效地用于四足机器人机器人。ACDR算法可用于构建机器人系统，该机器人不需要其他模块检测执行器故障和切换策略。实验结果表明，ACDR算法在平均奖励和步行距离方面优于传统算法。
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区分乳腺癌的内在亚型对于决定最佳治疗策略至关重要。深度学习可以比常规统计方法更准确地从遗传信息中预测亚型，但是迄今为止，尚未直接利用深度学习来检查哪些基因与哪些亚型相关。为了阐明嵌入在内在亚型中的机制，我们开发了一个可解释的深度学习模型，称为点线性（PWL）模型，该模型为每个患者生成定制的逻辑回归。逻辑回归是医生和医学信息学研究人员都熟悉的，使我们能够分析特征变量的重要性，而PWL模型则利用了逻辑回归的这些实际能力。在这项研究中，我们表明分析乳腺癌亚型对患者有益，也是验证PWL模型能力的最佳方法之一。首先，我们使用RNA-Seq数据训练了PWL模型，以预测PAM50固有的亚型，并通过亚型预测任务将其应用于PAM50的41/50基因。其次，我们开发了一种深度富集分析方法，以揭示PAM50亚型与乳腺癌的拷贝数之间的关系。我们的发现表明，PWL模型利用与细胞周期相关途径相关的基因。这些在乳腺癌亚型分析中取得的初步成功证明了我们分析策略的潜力，以阐明乳腺癌的基础机制并改善整体临床结果。
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