Facebook帖子与相应的反应特征之间的关系是探索和理解的有趣主题。为了归档此目的，我们测试最先进的Sinhala情绪分析模型，用于数据集，其中包含数百万反应的十年僧伽罗柱。为建立基准和识别Sinhala情感分析的最佳模型的目标，我们还测试了同一数据集配置，其他深度学习模型迎合了情绪分析。在这项研究中，我们报告说，3层双向LSTM模型对于Sinhala情感分析的F1得分为84.58％，超越了当前的最先进的模型;胶囊B，只有设法获得82.04％的F1得分。此外，由于所有深度学习模型显示F1分数高于75％，我们得出结论，声称Facebook反应适合预测文本的情绪是安全的。
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Facebook网络允许其用户通过情绪的类型学，通过类型学记录他们的文本的反应。因此，该网络占用，因此是注释情绪数据的素数数据集。本文采用数百万这样的反应，从十年的Facebook Post数据中源于斯里兰卡语境，以模拟旁观者对在线Sinhala文本内容的情绪检测的眼睛。建立了三种不同的情绪分析模型，考虑到有限的反应子集，所有反应和另一个产生正/负星评级值。然后计算并讨论这些模型在捕获观察者的反应时的功效。该分析表明，对于僧伽罗含量，反应的二元分类比其他方法更准确。此外，包含像反应的妨碍精确预测其他反应的能力。
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张量分解已成为许多数据科学应用中的重要工具。稀疏的进型张量时间Khatri-Rao产品（MTTKRP）是张量分解算法中的关键核，可将高阶现实世界大张量分解为多个矩阵。加速MTTKRP可以极大地加速张量分解过程。由于其不规则的内存访问特性，稀疏的MTTKRP是一个充满挑战的内核。由于能源效率和FPGA固有的并行性，在诸如MTTKRP等内核的现场可编程门阵列（FPGA）上实现加速器。本文探讨了在MTTKRP上设计自定义内存控制器的机会，关键挑战和方法，同时探索了这种自定义内存控制器的参数空间。
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异常气道扩张，称为牵引支气管扩张，是特发性肺纤维化（IPF）的典型特征。体积计算断层扫描（CT）成像捕获IPF中逐渐变细的丢失。我们假设气道异常的自动化量化可以提供IPF疾病程度和严重程度的估算。我们提出了一种自动化计算管道，系统地将气道树木从基于深度学习的气道分割中划分到其裂片和世代分支，从而从胸部CT获得气道结构措施。重要的是，透气阻止通过厚波传播的杂散气道分支的发生，并通过图表搜索去除气道树中的环，克服现有气道骨架算法的限制。在14名健康参与者和14名IPF患者之间比较了透气段（跨空间）和透气曲线曲线之间的逐渐变化。 IPF患者中，Airway interberering显着降低，与健康对照相比，Airway曲线曲调显着增加。差异在下叶中最大标记，符合IPF相关损伤的典型分布。透气是一种开源管道，避免了现有的气道定量算法的限制，并具有临床解释性。自动化气道测量可能具有作为IPF严重程度和疾病程度的新型成像生物标志物。
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