斑块测定是量化复制能力裂解病毒体浓度的黄金标准方法。加快和自动化病毒斑块分析将显着受益于临床诊断，疫苗开发以及重组蛋白或抗病毒药的产生。在这里，我们使用无透明全息成像和深度学习提出了快速且无染色的定量病毒斑块测定法。这种具有成本效益，紧凑和自动化的设备可显着减少传统斑块测定所需的孵化时间，同时保留其优于其他病毒定量方法的优势。该设备以每次测试井的对象捕获〜0.32 Giga像素/小时的相位信息，以无标签的方式覆盖约30x30 mm^2的面积，完全消除了染色。我们使用Vero E6细胞和囊泡气孔病毒证明了这种计算方法的成功。使用神经网络，此无染色装置最早在孵育后5小时内自动检测到第一个细胞裂解事件，并以100％的形式达到了> 90％的检测率（PFU）与传统的斑块测定法相比，特异性在<20小时内，可节省大量时间，而传统的牙菌斑测定时间约为48小时或更长时间。该数据驱动的牙菌斑测定还提供了量化细胞单层感染区域的能力，比标准病毒斑块分析的病毒浓度大10倍，对PFU和病毒感染区域进行自动计数和定量。这种紧凑，低成本的自动PFU定量设备可以广泛用于病毒学研究，疫苗开发和临床应用

暴露于霉菌孢子和花粉等生物 - 大紫胶会导致不利的健康影响。需要一种便携式且具有成本效益的设备来长期监测和量化各种生物紫胶。为了满足这一需求，我们提出了一种移动性和成本效益的无标签生物透射剂传感器，该传感器拍摄了由虚拟撞击器集中的流动颗粒物的全息图像，该图像有选择地放慢速度，并引导颗粒大于6微米，以飞过大于6微米成像窗口。流动的颗粒被脉冲激光二极管照亮，在无镜头移动成像设备中的CMOS图像传感器上施放了其内联全息图。该照明包含三个短脉冲，在一个脉冲中流动粒子可以忽略不计，同一粒子的一式三份全息图记录在单个框架上，然后才退出成像视野视野，从而揭示了每个粒子的不同视角。虚拟撞击器中的颗粒通过差异检测方案进行定位，并且深层神经网络基于获得的全息图像，以无标签的方式对气溶胶类型进行了分类。我们使用不同类型的花粉（即，百慕大，榆树，橡树，松树，小麦和小麦）使用虚拟撞击器证明了这种移动生物 - 大气探测器的成功，并实现了92.91％的盲目分类精度。这种移动性和成本效益的设备重约700 g，可用于长时间对各种生物透气体的无标记感应和量化，因为它基于无弹药的虚拟撞击器，该虚拟撞击器不会捕获或固定颗粒物。

人表皮生长因子受体2（HER2）生物标志物的免疫组织化学（IHC）染色在乳腺组织分析，临床前研究和诊断决策中广泛实践，指导癌症治疗和发病机制调查。 HER2染色需要由组织医学表演表演的艰苦组织处理和化学处理，这通常需要一天，以便在实验室中准备，增加分析时间和相关成本。在这里，我们描述了一种基于深度学习的虚拟HER2 IHC染色方法，其使用条件生成的对抗网络培训，训练以便将未标记/标记的乳房组织部分的自发荧光显微镜图像快速转化为明亮场当量的显微镜图像，匹配标准HER2 IHC染色在相同的组织部分上进行化学进行。通过定量分析证明了这一虚拟HER2染色框架的功效，其中三个董事会认证的乳房病理学家盲目地评级了HER2的几乎染色和免疫化化学染色的HER2整个幻灯片图像（WSIS），揭示了通过检查虚拟来确定的HER2分数IHC图像与其免疫组织化学染色的同类一样准确。通过相同的诊断师进行的第二种定量盲化研究进一步揭示了几乎染色的HER2图像在核细节，膜清晰度和染色伪像相对于其免疫组织化学染色的对应物的染色伪影等级具有相当的染色质量。这种虚拟HER2染色框架在实验室中绕过了昂贵，费力，耗时耗时的IHC染色程序，并且可以扩展到其他类型的生物标志物，以加速生命科学和生物医学工作流程的IHC组织染色。

光学成像通常用于行业和学术界的科学和技术应用。在图像传感中，通过数字化图像的计算分析来执行一个测量，例如对象的位置。新兴的图像感应范例通过设计光学组件来执行不进行成像而是编码，从而打破了数据收集和分析之间的描述。通过将图像光学地编码为适合有效分析后的压缩，低维的潜在空间，这些图像传感器可以以更少的像素和更少的光子来工作，从而可以允许更高的直通量，较低的延迟操作。光学神经网络（ONNS）提供了一个平台，用于处理模拟，光学域中的数据。然而，基于ONN的传感器仅限于线性处理，但是非线性是深度的先决条件，而多层NNS在许多任务上的表现都大大优于浅色。在这里，我们使用商业图像增强器作为平行光电子，光学到光学非线性激活函数，实现用于图像传感的多层预处理器。我们证明，非线性ONN前处理器可以达到高达800：1的压缩率，同时仍然可以在几个代表性的计算机视觉任务中高精度，包括机器视觉基准测试，流程度图像分类以及对对象中对象的识别，场景。在所有情况下，我们都会发现ONN的非线性和深度使其能够胜过纯线性ONN编码器。尽管我们的实验专门用于ONN传感器的光线图像，但替代ONN平台应促进一系列ONN传感器。这些ONN传感器可能通过在空间，时间和/或光谱尺寸中预处处理的光学信息来超越常规传感器，并可能具有相干和量子质量，所有这些都在光学域中。

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.

Specular microscopy assessment of the human corneal endothelium (CE) in Fuchs' dystrophy is challenging due to the presence of dark image regions called guttae. This paper proposes a UNet-based segmentation approach that requires minimal post-processing and achieves reliable CE morphometric assessment and guttae identification across all degrees of Fuchs' dystrophy. We cast the segmentation problem as a regression task of the cell and gutta signed distance maps instead of a pixel-level classification task as typically done with UNets. Compared to the conventional UNet classification approach, the distance-map regression approach converges faster in clinically relevant parameters. It also produces morphometric parameters that agree with the manually-segmented ground-truth data, namely the average cell density difference of -41.9 cells/mm2 (95% confidence interval (CI) [-306.2, 222.5]) and the average difference of mean cell area of 14.8 um2 (95% CI [-41.9, 71.5]). These results suggest a promising alternative for CE assessment.

截至2017年，鱼类产品约占全球人类饮食的16％。计数作用是生产和生产这些产品的重要组成部分。种植者必须准确计算鱼类，以便这样做技术解决方案。开发了两个计算机视觉系统，以自动计算在工业池塘中生长的甲壳类幼虫。第一个系统包括带有3024x4032分辨率的iPhone 11摄像头，该摄像头在室内条件下从工业池塘中获取图像。使用该系统进行了两次实验，第一部实验包括在一天的增长阶段，在9,10的一天中使用iPhone 11相机在特定照明条件下获得的200张图像。在第二个实验中，用两个设备iPhone 11和索尼DSCHX90V摄像机拍摄了一个幼虫工业池。使用第一个设备（iPhone 11）测试了两个照明条件。在每种情况下，都获得了110张图像。该系统的准确性为88.4％的图像检测。第二个系统包括DSLR Nikon D510相机，具有2000x2000分辨率，在工业池塘外进行了七次实验。在幼虫生长阶段的第1天获取图像，从而获得了总共700张图像。该系统的密度为50的精度为86％。一种基于Yolov5 CNN模型开发的算法，该算法自动计算两种情况的幼虫数量。此外，在这项研究中，开发了幼虫生长函数。每天，从工业池塘手动取几个幼虫，并在显微镜下进行分析。确定生长阶段后，就获得了幼虫的图像。每个幼虫的长度都是通过图像手动测量的。最合适的模型是Gompertz模型，其拟合指数的良好性r平方为0.983。

通过动态散射介质进行非侵入性光学成像具有许多重要的生物医学应用，但仍然是一项艰巨的任务。尽管标准弥漫成像方法测量光吸收或荧光发射，但也良好的是，散射的相干光的时间相关性通过组织像光强度一样扩散。然而，迄今为止，很少有作品旨在通过实验测量和处理这种时间相关数据，以证明去相关动力学的深度组织视频重建。在这项工作中，我们利用单光子雪崩二极管（SPAD）阵列摄像机同时监视单photon水平的斑点波动的时间动力学，从12种不同的幻影组织通过定制的纤维束阵列传递的位置。然后，我们应用深度神经网络将所获得的单光子测量值转换为迅速去摩擦组织幻像下散射动力学的视频。我们证明了重建瞬态（0.1-0.4s）动态事件的图像的能力，该动态事件发生在非相关的组织幻影下，并以毫米级分辨率进行重构，并突出显示我们的模型如何灵活地扩展到埋藏的phantom船只内的流速。

我们提出了一种新颖的方法，该方法将基于机器学习的交互式图像分割结合在一起，使用Supersoxels与聚类方法结合了用于自动识别大型数据集中类似颜色的图像的聚类方法，从而使分类器的指导重复使用。我们的方法解决了普遍的颜色可变性的问题，并且在生物学和医学图像中通常不可避免，这通常会导致分割恶化和量化精度，从而大大降低了必要的训练工作。效率的这种提高促进了大量图像的量化，从而为高通量成像中的最新技术进步提供了交互式图像分析。所呈现的方法几乎适用于任何图像类型，并代表通常用于图像分析任务的有用工具。

心肌组织中电脉冲现象的分析对于心律节律疾病和其他心脏病生理学的诊断是重要的。心脏映射技术获取本地时间测量，并将它们与心脏表面相结合以可视化电生理波现象的传播。然而，低空间分辨率，稀疏测量位置，噪音和其他工件使得能够准确地可视化时空活动来挑战。例如，电解剖导管映射受测量的稀疏性严重限制，并且光学映射容易发生噪声和运动伪影。在过去，已经提出了几种方法来获得从嘈杂或稀疏映射数据的更可靠的地图。在这里，我们证明了深度学习可用于计算阶段地图和检测心室颤动的光学映射视频中的相位奇点，以及非常嘈杂，低分辨率和极其稀疏的旋流波混沌模拟导管映射数据的模拟数据。深度学习方法学习直接将相位映射和相奇异性的位置与短时空序列的电气数据序列联系起来。我们基于具有编码和解码结构的卷积神经网络测试了几种神经网络架构，以通过预测相位映射和相位奇异性的后续经典计算来预测直接或间接地预测相位映射或转子芯位置。可以跨不同数据执行预测，其中模型在一个物种上培训，然后成功应用于另一个物种，或者仅在模拟数据上培训，然后应用于实验数据。未来的用途可包括对基本心血管研究中的光学映射研究的分析，以及临床环境中心房颤动的映射。

机器学习（ML）是指根据大量数据预测有意义的输出或对复杂系统进行分类的计算机算法。 ML应用于各个领域，包括自然科学，工程，太空探索甚至游戏开发。本文的重点是在化学和生物海洋学领域使用机器学习。在预测全球固定氮水平，部分二氧化碳压力和其他化学特性时，ML的应用是一种有前途的工具。机器学习还用于生物海洋学领域，可从各种图像（即显微镜，流车和视频记录器），光谱仪和其他信号处理技术中检测浮游形式。此外，ML使用其声学成功地对哺乳动物进行了分类，在特定的环境中检测到濒临灭绝的哺乳动物和鱼类。最重要的是，使用环境数据，ML被证明是预测缺氧条件和有害藻华事件的有效方法，这是对环境监测的重要测量。此外，机器学习被用来为各种物种构建许多对其他研究人员有用的数据库，而创建新算法将帮助海洋研究界更好地理解海洋的化学和生物学。

全球抗菌耐药性（AMR）的增加是对人类健康的严重威胁。为了避免AMR的传播，快速可靠的诊断工具可以促进最佳的抗生素管理。在这方面，拉曼光谱学有望在一步中快速标记和无培养物鉴定以及抗菌敏感性测试（AST）。但是，尽管许多基于拉曼的细菌识别和AST研究表现出了令人印象深刻的结果，但仍必须解决一些缺点。为了弥合概念验证研究和临床应用之间的差距，我们与新的数据增强算法相结合开发了机器学习技术，以快速鉴定最小制备的细菌表型和甲氧西林抗甲氧西林（MR）的区别（MR）的区别甲氧西林敏感（MS）细菌。为此，我们为细菌的超光谱拉曼图像实施了光谱变压器模型。我们表明，我们的模型在精度和训练时间方面都超过了许多分类问题的标准卷积神经网络模型。对于六种MR-MS细菌物种，我们在数据集中达到了超过96美元的分类精度，该数据集由15个不同类别和95.6 $ \％$分类精度。更重要的是，我们的结果仅使用快速，易于生产的培训和测试数据获得

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

开发了基于深度学习的虚拟染色是为了将图像与无标签的组织截面形成鲜明对比，以数字方式与组织学染色相匹配，组织学染色是耗时，劳动密集型且与组织破坏性的。标准的虚拟染色需要在无标签组织的整个幻灯片成像过程中使用高的自动对焦精度，这会消耗总成像时间的很大一部分，并可能导致组织光损伤。在这里，我们介绍了一个快速的虚拟染色框架，该框架可以染色未标记的组织的散焦自动荧光图像，从而达到与无焦标签图像的虚拟染色相同的性能，还可以通过降低显微镜的自动焦点来节省大量的成像时间。该框架结合了一个虚拟自动化的神经网络，以数字重新聚焦了散落的图像，然后使用连续的网络将重新聚焦的图像转换为几乎染色的图像。这些级联网络构成了协作推理方案：虚拟染色模型通过培训期间的样式损失使虚拟自动化网络正常。为了证明该框架的功效，我们使用人肺组织训练并盲目地测试了这些网络。使用较低的焦点精度的4倍焦点，我们成功地将专注于重点的自动荧光图像转换为高质量的虚拟H＆E图像，与使用精心注重的自动荧光输入图像的标准虚拟染色框架相匹配。在不牺牲染色质量的情况下，该框架减少了无标签的全滑动图像（WSI）虚拟染色所需的总图像获取时间〜32％，同时降低了约89％的自动对焦时间，并且具有〜89％消除病理学中费力且昂贵的组织化学染色过程的潜力。

信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。

本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。

X-ray imaging technology has been used for decades in clinical tasks to reveal the internal condition of different organs, and in recent years, it has become more common in other areas such as industry, security, and geography. The recent development of computer vision and machine learning techniques has also made it easier to automatically process X-ray images and several machine learning-based object (anomaly) detection, classification, and segmentation methods have been recently employed in X-ray image analysis. Due to the high potential of deep learning in related image processing applications, it has been used in most of the studies. This survey reviews the recent research on using computer vision and machine learning for X-ray analysis in industrial production and security applications and covers the applications, techniques, evaluation metrics, datasets, and performance comparison of those techniques on publicly available datasets. We also highlight some drawbacks in the published research and give recommendations for future research in computer vision-based X-ray analysis.

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

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。

Multispectral imaging has been used for numerous applications in e.g., environmental monitoring, aerospace, defense, and biomedicine. Here, we present a diffractive optical network-based multispectral imaging system trained using deep learning to create a virtual spectral filter array at the output image field-of-view. This diffractive multispectral imager performs spatially-coherent imaging over a large spectrum, and at the same time, routes a pre-determined set of spectral channels onto an array of pixels at the output plane, converting a monochrome focal plane array or image sensor into a multispectral imaging device without any spectral filters or image recovery algorithms. Furthermore, the spectral responsivity of this diffractive multispectral imager is not sensitive to input polarization states. Through numerical simulations, we present different diffractive network designs that achieve snapshot multispectral imaging with 4, 9 and 16 unique spectral bands within the visible spectrum, based on passive spatially-structured diffractive surfaces, with a compact design that axially spans ~72 times the mean wavelength of the spectral band of interest. Moreover, we experimentally demonstrate a diffractive multispectral imager based on a 3D-printed diffractive network that creates at its output image plane a spatially-repeating virtual spectral filter array with 2x2=4 unique bands at terahertz spectrum. Due to their compact form factor and computation-free, power-efficient and polarization-insensitive forward operation, diffractive multispectral imagers can be transformative for various imaging and sensing applications and be used at different parts of the electromagnetic spectrum where high-density and wide-area multispectral pixel arrays are not widely available.