几种神经变性疾病涉及细胞DNA损伤的积累。彗星测定是估计DNA损伤程度的流行方式。目前关于使用深度学习来量化DNA损伤的文献呈现了超参数优化的实证方法，不包括不确定性估计。深度集合平均是估算不确定性的标准方法，但它需要几次网络培训迭代，这使得耗时。在这里，我们提出了一种方法来量化与统计测试的严格和综合方法相结合的DNA损伤程度，以便在统计测试的帮助下优化超参数。我们还使用架构，该架构允许更快地计算深度整体平均值，并使用传输学习执行适用于网络的统计测试。我们将我们的方法应用于具有超过1300张图片的Comet Assay数据集，并实现了$ r ^ 2 $ 0.84，其中输出包括每个预测的置信区间。所提出的架构是对当前方法的改进，因为它在统计上更严格的同时通过30倍加速了30倍的不确定性估计。

近年来，多任务学习在各种应用程序中都取得了巨大的成功。尽管这些年来，单个模型培训已承诺取得出色的成果，但它忽略了有价值的信息，这些信息可能有助于我们更好地估计一个指标。在与学习相关的任务下，多任务学习能够更好地概括模型。我们试图通过在相关任务和归纳转移学习之间共享功能来增强多任务模型的功能映射。此外，我们的兴趣是学习各种任务之间的任务关系，以从多任务学习中获得更好的收益。在本章中，我们的目标是可视化现有的多任务模型，比较其性能，用于评估多任务模型性能的方法，讨论在各个领域的设计和实施过程中所面临的问题，以及他们实现的优势和里程碑

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

Classification of cancer cellularity within tissue samples is currently a manual process performed by pathologists. This process of correctly determining cancer cellularity can be time intensive. Deep Learning (DL) techniques in particular have become increasingly more popular for this purpose, due to the accuracy and performance they exhibit, which can be comparable to the pathologists. This work investigates the capabilities of two DL approaches to assess cancer cellularity in whole slide images (WSI) in the SPIE-AAPM-NCI BreastPathQ challenge dataset. The effects of training on augmented data via rotations, and combinations of multiple architectures into a single network were analyzed using a modified Kendall Tau-b prediction probability metric known as the average prediction probability PK. A deep, transfer learned, Convolutional Neural Network (CNN) InceptionV3 was used as a baseline, achieving an average PK value of 0.884, showing improvement from the average PK value of 0.83 achieved by pathologists. The network was then trained on additional training datasets which were rotated between 1 and 360 degrees, which saw a peak increase of PK up to 4.2%. An additional architecture consisting of the InceptionV3 network and VGG16, a shallow, transfer learned CNN, was combined in a parallel architecture. This parallel architecture achieved a baseline average PK value of 0.907, a statistically significantly improvement over either of the architectures' performances separately (p<0.0001 by unpaired t-test).

为了产生最大的影响，必须使用基于证据的决策制定公共卫生计划。创建机器学习算法是为了收集，存储，处理和分析数据以提供知识和指导决策。任何监视系统的关键部分是图像分析。截至最近，计算机视觉和机器学习的社区最终对此感到好奇。这项研究使用各种机器学习和图像处理方法来检测和预测疟疾疾病。在我们的研究中，我们发现了深度学习技术作为具有更广泛适用于疟疾检测的智能工具的潜力，通过协助诊断病情，可以使医生受益。我们研究了针对计算机框架和组织的深度学习的共同限制，计算需要准备数据，准备开销，实时执行和解释能力，并发现对这些限制的轴承的未来询问。

无线电星系的连续排放通常可以分为不同的形态学类，如FRI，Frii，弯曲或紧凑。在本文中，我们根据使用深度学习方法使用小规模数据集的深度学习方法来探讨基于形态的无线电星系分类的任务（$ \ SIM 2000 $ Samples）。我们基于双网络应用了几次射击学习技术，并使用预先培训的DENSENET模型进行了先进技术的传输学习技术，如循环学习率和歧视性学习迅速训练模型。我们使用最佳表演模型实现了超过92 \％的分类准确性，其中最大的混乱来源是弯曲和周五型星系。我们的结果表明，专注于一个小但策划数据集随着使用最佳实践来训练神经网络可能会导致良好的结果。自动分类技术对于即将到来的下一代无线电望远镜的调查至关重要，这预计将在不久的将来检测数十万个新的无线电星系。

近年来，机器学习（ML），深度学习（DL）和人工智能（AI）的普及已急剧上升。尽管受欢迎程度激增，但ML和DL算法的内部运作被认为是不透明的，并且它们与经典数据分析工具的关系仍然存在争议。通常认为ML和DL主要在做出预测方面出色。但是，最近，它们越来越多地用于传统上统计模型涵盖的经典分析任务。此外，最近对ML的评论专门针对DL，缺少综合具有不同优势和一般原则的ML算法财富。在这里，我们提供了ML和DL领域的全面概述，从其历史发展，现有算法家庭，与传统统计工具的差异以及通用ML原则的差异。然后，我们讨论为什么以及何时ML和DL模型在预测任务上表现出色，以及它们可以为推理提供传统统计方法的替代方法，从而突出了当前和新兴的生态问题应用程序。最后，我们总结了新兴趋势，例如科学和因果ML，可解释的AI以及负责的AI，这些AI可能会在未来显着影响生态数据分析。

手写数字识别（HDR）是光学特征识别（OCR）领域中最具挑战性的任务之一。不管语言如何，HDR都存在一些固有的挑战，这主要是由于个人跨个人的写作风格的变化，编写媒介和环境的变化，无法在反复编写任何数字等时保持相同的笔触。除此之外，特定语言数字的结构复杂性可能会导致HDR的模棱两可。多年来，研究人员开发了许多离线和在线HDR管道，其中不同的图像处理技术与传统的机器学习（ML）基于基于的和/或基于深度学习（DL）的体系结构相结合。尽管文献中存在有关HDR的广泛审查研究的证据，例如：英语，阿拉伯语，印度，法尔西，中文等，但几乎没有对孟加拉人HDR（BHDR）的调查，这缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究，而这些调查缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究。挑战，基础识别过程以及可能的未来方向。在本文中，已经分析了孟加拉语手写数字的特征和固有的歧义，以及二十年来最先进的数据集的全面见解和离线BHDR的方法。此外，还详细讨论了一些涉及BHDR的现实应用特定研究。本文还将作为对离线BHDR背后科学感兴趣的研究人员的汇编，煽动了对相关研究的新途径的探索，这可能会进一步导致在不同应用领域对孟加拉语手写数字进行更好的离线认识。

机器学习在虚拟筛选中显示出巨大的潜力，用于药物发现。目前正在加速基于对接的虚拟筛选的努力不考虑使用其他先前开发的目标的现有数据。为了利用其他目标的知识并利用现有数据，在这项工作中，我们将多任务学习应用于基于对接的虚拟筛选问题。通过两个大型对接数据集，广泛实验结果表明，多任务学习可以实现对接分数预测的更好性能。通过在多个目标上学习知识，由多任务学习训练的模型显示了适应新目标的更好能力。额外的实证研究表明，药物发现中的其他问题，例如实验药物 - 目标亲和预测，也可能受益于多任务学习。我们的结果表明，多任务学习是基于对接的虚拟筛选和加速药物发现过程的有前途的机器学习方法。

在初级诊断的日常诊断中采用卷积神经网络（CNN）不仅需要接近完美的精度，而且还需要对数据采集变化和透明度的足够概括。现有的CNN模型充当黑匣子，不确保医生认为模型使用重要的诊断功能。本文以成功现有的技术（例如多任务学习，域对抗性培训和基于概念的解释性）为基础，该论文解决了在培训目标中引入诊断因素的挑战。在这里，我们表明，通过学习端到端学习多任务和对抗性损失的基于不确定性的加权组合，鼓励将重点放在病理学特征上，例如核的密度和多态性，例如。大小和外观的变化，同时丢弃诸如染色差异之类的误导性特征。我们在乳腺淋巴结组织上的结果显示，在肿瘤组织的检测中的概括显着改善，最佳平均AUC为0.89（0.01），针对基线AUC 0.86（0.005）。通过应用线性探测中间表示的可解释性技术，我们还证明了可解释的病理特征（例如核密度）是通过提出的CNN结构来学习的，从而证实了该模型的透明度的提高。该结果是构建可解释的多任务体系结构的起点，这些架构对数据异质性具有鲁棒性。我们的代码可在https://bit.ly/356yq2u上找到。

整合不同域的知识是人类学习的重要特征。学习范式如转移学习，元学习和多任务学习，通过利用新任务的先验知识，鼓励更快的学习和新任务的良好普遍来反映人类学习过程。本文提供了这些学习范例的详细视图以及比较分析。学习算法的弱点是另一个的力量，从而合并它们是文献中的一种普遍的特征。这项工作提供了对文章的文献综述，这些文章融合了两种算法来完成多个任务。这里还介绍了全球通用学习网络，在此介绍了元学习，转移学习和多任务学习的集合，以及一些开放的研究问题和未来研究的方向。

Pneumonia, a respiratory infection brought on by bacteria or viruses, affects a large number of people, especially in developing and impoverished countries where high levels of pollution, unclean living conditions, and overcrowding are frequently observed, along with insufficient medical infrastructure. Pleural effusion, a condition in which fluids fill the lung and complicate breathing, is brought on by pneumonia. Early detection of pneumonia is essential for ensuring curative care and boosting survival rates. The approach most usually used to diagnose pneumonia is chest X-ray imaging. The purpose of this work is to develop a method for the automatic diagnosis of bacterial and viral pneumonia in digital x-ray pictures. This article first presents the authors' technique, and then gives a comprehensive report on recent developments in the field of reliable diagnosis of pneumonia. In this study, here tuned a state-of-the-art deep convolutional neural network to classify plant diseases based on images and tested its performance. Deep learning architecture is compared empirically. VGG19, ResNet with 152v2, Resnext101, Seresnet152, Mobilenettv2, and DenseNet with 201 layers are among the architectures tested. Experiment data consists of two groups, sick and healthy X-ray pictures. To take appropriate action against plant diseases as soon as possible, rapid disease identification models are preferred. DenseNet201 has shown no overfitting or performance degradation in our experiments, and its accuracy tends to increase as the number of epochs increases. Further, DenseNet201 achieves state-of-the-art performance with a significantly a smaller number of parameters and within a reasonable computing time. This architecture outperforms the competition in terms of testing accuracy, scoring 95%. Each architecture was trained using Keras, using Theano as the backend.

大多数杂草物种都会通过竞争高价值作物所需的营养而产生对农业生产力的不利影响。手动除草对于大型种植区不实用。已经开展了许多研究，为农业作物制定了自动杂草管理系统。在这个过程中，其中一个主要任务是识别图像中的杂草。但是，杂草的认可是一个具有挑战性的任务。它是因为杂草和作物植物的颜色，纹理和形状类似，可以通过成像条件，当记录图像时的成像条件，地理或天气条件进一步加剧。先进的机器学习技术可用于从图像中识别杂草。在本文中，我们调查了五个最先进的深神经网络，即VGG16，Reset-50，Inception-V3，Inception-Resnet-V2和MobileNetv2，并评估其杂草识别的性能。我们使用了多种实验设置和多个数据集合组合。特别是，我们通过组合几个较小的数据集，通过数据增强构成了一个大型DataSet，缓解了类别不平衡，并在基于深度神经网络的基准测试中使用此数据集。我们通过保留预先训练的权重来调查使用转移学习技术来利用作物和杂草数据集的图像提取特征和微调它们。我们发现VGG16比小规模数据集更好地执行，而ResET-50比其他大型数据集上的其他深网络更好地执行。

研究细胞形态的时间变化对于了解细胞迁移机制至关重要。在这项工作中，我们向基于深度的学习的工作流程到嵌入3D胶原矩阵中的分段癌细胞并与相位对比显微镜进行成像。我们的方法使用转移学习和经常性卷积的长期存储单元来利用过去的时间信息并提供一致的分段结果。最后，我们提出了一种研究癌细胞形态学的几何表征方法。我们的方法及时提供稳定的结果，它对不同的重量初始化或培训数据采样具有强大。我们为2D单元分割和跟踪引入了新的注释数据集，以及打开源实现，以复制实验或使其适应新的图像处理问题。

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

在该研究中，提出了一种具有贝叶斯优化（ADSNN-BO）的关注深度可分离的神经网络，以检测和分类稻米图像的水稻疾病。水稻疾病经常导致20至40％的公司生产损失的产量，与全球经济有关。快速疾病鉴定对于计划及时计划治疗并减​​少CORP损失至关重要。水稻疾病诊断仍然主要是手动进行的。为实现AI辅助快速准确的疾病检测，我们提出了基于MobileNet结构的Adsnn-Bo模型和增强注意机制。此外，贝叶斯优化方法应用于调整模型的超级参数。交叉验证的分类实验是基于公共米病数据集进行的，总共有四个类别。实验结果表明，我们的移动兼容ADSNN-BO模型实现了94.65 \％的测试精度，这占据了所有最先进的模型。为了检查我们所提出的模型的可解释性，还进行了包括激活图和过滤器可视化方法的特征分析。结果表明，我们提出的基于关注机制可以更有效地引导Adsnn-Bo模型学习信息性功能。本研究的结果将促进农业领域快速植物疾病诊断和控制的人工智能。

In this era of pandemic, the future of healthcare industry has never been more exciting. Artificial intelligence and machine learning (AI & ML) present opportunities to develop solutions that cater for very specific needs within the industry. Deep learning in healthcare had become incredibly powerful for supporting clinics and in transforming patient care in general. Deep learning is increasingly being applied for the detection of clinically important features in the images beyond what can be perceived by the naked human eye. Chest X-ray images are one of the most common clinical method for diagnosing a number of diseases such as pneumonia, lung cancer and many other abnormalities like lesions and fractures. Proper diagnosis of a disease from X-ray images is often challenging task for even expert radiologists and there is a growing need for computerized support systems due to the large amount of information encoded in X-Ray images. The goal of this paper is to develop a lightweight solution to detect 14 different chest conditions from an X ray image. Given an X-ray image as input, our classifier outputs a label vector indicating which of 14 disease classes does the image fall into. Along with the image features, we are also going to use non-image features available in the data such as X-ray view type, age, gender etc. The original study conducted Stanford ML Group is our base line. Original study focuses on predicting 5 diseases. Our aim is to improve upon previous work, expand prediction to 14 diseases and provide insight for future chest radiography research.

Fruit is a key crop in worldwide agriculture feeding millions of people. The standard supply chain of fruit products involves quality checks to guarantee freshness, taste, and, most of all, safety. An important factor that determines fruit quality is its stage of ripening. This is usually manually classified by experts in the field, which makes it a labor-intensive and error-prone process. Thus, there is an arising need for automation in the process of fruit ripeness classification. Many automatic methods have been proposed that employ a variety of feature descriptors for the food item to be graded. Machine learning and deep learning techniques dominate the top-performing methods. Furthermore, deep learning can operate on raw data and thus relieve the users from having to compute complex engineered features, which are often crop-specific. In this survey, we review the latest methods proposed in the literature to automatize fruit ripeness classification, highlighting the most common feature descriptors they operate on.

与RGB图像相比，高光谱图像包含更多数量的通道，因此包含有关图像中实体的更多信息。卷积神经网络（CNN）和多层感知器（MLP）已被证明是一种有效的图像分类方法。但是，他们遭受了长期培训时间和大量标记数据的要求，以达到预期的结果。在处理高光谱图像时，这些问题变得更加复杂。为了减少训练时间并减少对大型标记数据集的依赖性，我们建议使用转移学习方法。使用PCA将高光谱数据集预处理到较低的维度，然后将深度学习模型应用于分类。然后，转移学习模型使用该模型学到的功能来解决看不见的数据集上的新分类问题。进行了CNN和多个MLP体系结构模型的详细比较，以确定最适合目标的最佳体系结构。结果表明，层的缩放并不总是会导致准确性的提高，但通常会导致过度拟合，并增加训练时间。通过应用转移学习方法而不仅仅是解决问题，训练时间更大程度地减少了。通过直接在大型数据集上训练新模型，而不会影响准确性。

Image classification with small datasets has been an active research area in the recent past. However, as research in this scope is still in its infancy, two key ingredients are missing for ensuring reliable and truthful progress: a systematic and extensive overview of the state of the art, and a common benchmark to allow for objective comparisons between published methods. This article addresses both issues. First, we systematically organize and connect past studies to consolidate a community that is currently fragmented and scattered. Second, we propose a common benchmark that allows for an objective comparison of approaches. It consists of five datasets spanning various domains (e.g., natural images, medical imagery, satellite data) and data types (RGB, grayscale, multispectral). We use this benchmark to re-evaluate the standard cross-entropy baseline and ten existing methods published between 2017 and 2021 at renowned venues. Surprisingly, we find that thorough hyper-parameter tuning on held-out validation data results in a highly competitive baseline and highlights a stunted growth of performance over the years. Indeed, only a single specialized method dating back to 2019 clearly wins our benchmark and outperforms the baseline classifier.