Noninvasive X-ray imaging of nanoscale three-dimensional objects, e.g. integrated circuits (ICs), generally requires two types of scanning: ptychographic, which is translational and returns estimates of complex electromagnetic field through ICs; and tomographic scanning, which collects complex field projections from multiple angles. Here, we present Attentional Ptycho-Tomography (APT), an approach trained to provide accurate reconstructions of ICs despite incomplete measurements, using a dramatically reduced amount of angular scanning. Training process includes regularizing priors based on typical IC patterns and the physics of X-ray propagation. We demonstrate that APT with 12-time reduced angles achieves fidelity comparable to the gold standard with the original set of angles. With the same set of reduced angles, APT also outperforms baseline reconstruction methods. In our experiments, APT achieves 108-time aggregate reduction in data acquisition and computation without compromising quality. We expect our physics-assisted machine learning framework could also be applied to other branches of nanoscale imaging.

相干显微镜技术提供了跨科学和技术领域的材料的无与伦比的多尺度视图，从结构材料到量子设备，从综合电路到生物细胞。在构造更明亮的来源和高速探测器的驱动下，连贯的X射线显微镜方法（如Ptychography）有望彻底改变纳米级材料的特征。但是，相关的数据和计算需求显着增加意味着，常规方法不再足以从高速相干成像实验实时恢复样品图像。在这里，我们演示了一个工作流程，该工作流利用边缘的人工智能和高性能计算，以实现直接从检测器直接从检测器流出的X射线ptychography数据实时反演。拟议的AI支持的工作流程消除了传统的Ptychography施加的采样约束，从而使用比传统方法所需的数据较少的数据级允许低剂量成像。

非负矩阵分解（NMF）已广泛用于降低机器学习的尺寸。但是，传统的NMF无法正确处理异常值，因此对噪声敏感。为了提高NMF的鲁棒性，本文提出了一种自适应加权NMF，它引入了权重，以强调每个数据点的不同重要性，因此降低了对噪声数据的算法敏感性。它与使用缓慢生长相似性度量的现有强大NMF大不相同。具体而言，提出了两种实现这一目标的策略：模糊加权技术和熵加权技术，两者都导致具有简单形式的迭代解决方案。实验结果表明，新方法在具有噪声的几个真实数据集上具有更健壮的特征表示，而不是进行噪声。

迭代加权收缩阈值算法（IWSTA）已经显示出优于经典的未加权迭代收缩 - 阈值算法（ISTA），用于解决线性逆问题，其不同地解决属性。本文提出了一种新的熵正则化IWSTA（ERIWSTA），该IWSTA（ERIWSTA）为成本函数增加了成本函数以衡量权重的不确定性，以刺激参与问题解决的属性。然后，用拉格朗日乘法器方法解决权重，以获得简单的迭代更新。可以解释权重作为问题解决方案的贡献的概率。CT图像恢复的实验结果表明，该方法在收敛速度和恢复精度方面具有比现有方法更好的性能。

非负矩阵分解（NMF）已被广泛用于学习数据的低维表示。但是，NMF对数据点的所有属性都同样关注，这不可避免地导致不准确的代表性。例如，在人面数据集中，如果图像在头上包含帽子，则应删除帽子，或者在矩阵分组期间应减少其对应属性的重要性。本文提出了一种名为熵权的NMF（EWNMF）的新型NMF，其为每个数据点的每个属性使用可优化的权重，以强调它们的重要性。通过向成本函数添加熵规范器来实现此过程，然后使用拉格朗日乘法器方法来解决问题。具有若干数据集的实验结果证明了该方法的可行性和有效性。我们在https://github.com/poisson-em/entropy-weighted-nmf提供我们的代码。

背景和目的：胃癌已经成为全球第五次常见的癌症，早期检测胃癌对于拯救生命至关重要。胃癌的组织病理学检查是诊断胃癌的金标准。然而，计算机辅助诊断技术是挑战，以评估由于公开胃组织病理学图像数据集的稀缺而评估。方法：在本文中，公布了一种贵族公共胃组织病理学子尺寸图像数据库（GashissdB）以识别分类器的性能。具体地，包括两种类型的数据：正常和异常，总共245,196个组织案例图像。为了证明图像分类领域的不同时期的方法在GashissdB上具有差异，我们选择各种分类器进行评估。选择七种古典机器学习分类器，三个卷积神经网络分类器和新颖的基于变压器的分类器进行测试，用于测试图像分类任务。结果：本研究采用传统机器学习和深入学习方法进行了广泛的实验，以证明不同时期的方法对GashissdB具有差异。传统的机器学习实现了86.08％的最佳精度率，最低仅为41.12％。深度学习的最佳准确性达到96.47％，最低为86.21％。分类器的精度率显着变化。结论：据我们所知，它是第一个公开的胃癌组织病理学数据集，包含大量的弱监督学习的图像。我们认为Gashissdb可以吸引研究人员来探索胃癌自动诊断的新算法，这可以帮助医生和临床环境中的患者。

宫颈癌是女性中一种非常常见和致命的癌症类型。细胞病理学图像通常用于筛选这种癌症。鉴于在手动筛查期间可能发生许多错误，已经开发了一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统。深度学习方法需要输入图像的固定维度，但临床医学图像的尺寸不一致。图像的纵横比在直接调整它们的同时受到影响。临床上，细胞病理学图像内的细胞的纵横比为医生诊断癌症提供重要信息。因此，很难直接调整大小。然而，许多现有研究直接调整了图像的大小，并获得了高度稳健的分类结果。为了确定合理的解释，我们进行了一系列比较实验。首先，预处理SipakMed数据集的原始数据以获得标准和缩放数据集。然后，将数据集调整为224 x 224像素。最后，22种深度学习模型用于分类标准和缩放数据集。该研究的结果表明，深度学习模型对宫颈细胞病理学图像中细胞的纵横比变化是鲁棒的。此结论也通过Herlev DataSet验证。

现有的胃癌诊断深层学习方法，常用卷积神经网络。最近，视觉变压器由于其性能和效率而引起了极大的关注，但其应用主要在计算机视野领域。本文提出了一种用于Gashis变压器的多尺度视觉变压器模型，用于胃组织病理学图像分类（GHIC），其使微观胃图像自动分类为异常和正常情况。 GASHIS-COMPURANCER模型由两个关键模块组成：全球信息模块和局部信息模块有效提取组织病理特征。在我们的实验中，具有280个异常和正常图像的公共血毒素和曙红（H＆E）染色的胃组织病理学数据集分为训练，验证和测试组，比率为1：1：2胃组织病理学数据集测试组精度，召回，F1分数和准确性分别为98.0％，100.0％，96.0％和98.0％。此外，进行了关键的研究以评估Gashis变压器的稳健性，其中添加了10个不同的噪声，包括四种对抗性攻击和六种传统图像噪声。此外，执行临床上有意义的研究以测试Gashis变压器的胃肠癌鉴定性能，具有620个异常图像，精度达到96.8％。最后，进行比较研究以测试在淋巴瘤图像数据集和乳腺癌数据集上的H＆E和免疫组织化学染色图像的概括性，产生可比的F1分数（85.6％和82.8％）和精度（83.9％和89.4％） ， 分别。总之，Gashistransformer演示了高分类性能，并在GHIC任务中显示出其显着潜力。

Knowledge graph embedding (KGE), which maps entities and relations in a knowledge graph into continuous vector spaces, has achieved great success in predicting missing links in knowledge graphs. However, knowledge graphs often contain incomplete triples that are difficult to inductively infer by KGEs. To address this challenge, we resort to analogical inference and propose a novel and general self-supervised framework AnKGE to enhance KGE models with analogical inference capability. We propose an analogical object retriever that retrieves appropriate analogical objects from entity-level, relation-level, and triple-level. And in AnKGE, we train an analogy function for each level of analogical inference with the original element embedding from a well-trained KGE model as input, which outputs the analogical object embedding. In order to combine inductive inference capability from the original KGE model and analogical inference capability enhanced by AnKGE, we interpolate the analogy score with the base model score and introduce the adaptive weights in the score function for prediction. Through extensive experiments on FB15k-237 and WN18RR datasets, we show that AnKGE achieves competitive results on link prediction task and well performs analogical inference.

Temporal sentence grounding (TSG) aims to identify the temporal boundary of a specific segment from an untrimmed video by a sentence query. All existing works first utilize a sparse sampling strategy to extract a fixed number of video frames and then conduct multi-modal interactions with query sentence for reasoning. However, we argue that these methods have overlooked two indispensable issues: 1) Boundary-bias: The annotated target segment generally refers to two specific frames as corresponding start and end timestamps. The video downsampling process may lose these two frames and take the adjacent irrelevant frames as new boundaries. 2) Reasoning-bias: Such incorrect new boundary frames also lead to the reasoning bias during frame-query interaction, reducing the generalization ability of model. To alleviate above limitations, in this paper, we propose a novel Siamese Sampling and Reasoning Network (SSRN) for TSG, which introduces a siamese sampling mechanism to generate additional contextual frames to enrich and refine the new boundaries. Specifically, a reasoning strategy is developed to learn the inter-relationship among these frames and generate soft labels on boundaries for more accurate frame-query reasoning. Such mechanism is also able to supplement the absent consecutive visual semantics to the sampled sparse frames for fine-grained activity understanding. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of SSRN on three challenging datasets.