XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System处理管道
频率商店：通过列来缩放图像AI- ...
图像上的人工智能改善了现代人类生活的各个方面，并在众多应用中表现出了巨大的成功。但是，执行图像AI是昂贵的。图像AI管道需要通过网络移动重型图像文件，以便许多应用程序可以同时处理具有不同源预算和性能要求的图像。结果，数据移动主导了端到端图像AI成本。这项工作介绍了频店，这是图像的第一个列店。我们的直觉是，图像不需要一次由图像ai全部图像消耗。相反，每个图像中都有“组件”可以单独消费，因此也可以单独存储。这种分解允许在图像AI处理管道上共享数据移动，以进行培训和推理。频率商店将图像分解为列，并通过列存储图像的批次，而不是通过文件存储单个图像。它利用图像数据中的固有块和基于频率的结构，并定义了新型的列抽象。列的存储允许具有各种特征和资源需求的应用程序有效共享数据。列存储具有相似特征的数据项，允许密切的数据代表和有效的压缩。我们表明，与最先进的图像AI存储相比，频率商店的推理/训练时间最多可提高11倍，压缩比最高为2.2倍。
在受到创伤的受试者中检测认知疲劳...
由于其复杂的性质，从fMRI数据中理解认知状态尚未全面提高。在这项工作中，理解TBI患者认知疲劳的问题已被提出为多类分类问题。我们使用卷积和LSTMS作为提取空间特征并建模fMRI扫描的4D性质的构建块构建了时空编码器模型。为了学习数据和条件的更好表示，我们使用了一种称为“对比学习”的自我监督的学习技术，用公共数据集Bold5000预先介绍了我们的编码器，并进一步微调了我们的标签数据集来预测认知疲劳。此外，我们提供了一个fMRI数据集，该数据集包含创伤性脑损伤（TBI）患者和健康对照组（HCS）的扫描，同时执行一系列标准化的N-BACK认知任务。此方法建立了一种最新技术，可以分析fMRI数据中的认知疲劳，并击败以前的方法，以不同的方式解决这一问题。此外，我们的模型进行原始fMRI扫描的能力（直接从扫描仪输出的伪影的嘈杂图像）消除了实现根据所使用的扫描仪而变化的手动信号处理管道的需求。最后，我们研究了促成CF的不同大脑区域的影响。所提出的技术在此数据集上优于最先进的方法的13％以上。
活细胞成像揭示 CTCF 和黏连蛋白介导的染色质环路动力学
* 通讯作者。leonid@mit.edu，zechner@mpi-cbg.de，ashansen@mit.edu。作者贡献：ASH 构思并启动了该项目。HBB、MG、SGH、LM、CZ、ASH 设计了该项目。ASH 进行了基因组编辑并生成了细胞系。GMD 克隆了质粒。MG、AJ、CC 和 ASH 表征并验证了细胞系。THSH 进行了 Micro-C。CC 进行了 ChIP-Seq。MG、AJ 和 HBB 使用来自 ASH 的输入优化了成像实验。MG 和 AJ 收集了图像数据。MG 和 AJ 进行了对照实验并表征了 AID 细胞系。HBB 开发了图像处理管道 CNN，并使用来自 ASH、SGH、MG 和 AJ 的输入分析了图像数据。HBB 使用来自 SGH 和 LM 的输入进行了聚合物模拟。MG、AJ、HBB 和 ASH 注释了轨迹数据。 SGH 和 CZ 在 HBB、LM 和 ASH 的帮助下设计了 BILD。SGH 开发并测试了 BILD，将 BILD 应用于轨迹数据，并在 HBB、LM、ASH 和 CZ 的帮助下开发了 MSD 分析。HBB 和 SGH 分析了聚合物模拟。ASH、LM 和 CZ 负责监督该项目。HBB、MG、SGH、AJ 和 ASH 起草了手稿和图表。所有作者都编辑了手稿和图表。+ 现地址：Illumina Inc.；美国加利福尼亚州圣地亚哥 92122 † 这些作者对这项工作的贡献相同，可以先列出自己的名字。
机器学习的隐私审核
差异隐私（DP）是一个自2006年以来一直详细阐述的框架，因此可以生产一组可以应用于现代数据处理管道的结果和方法，例如机器学习中使用的框架，以保护个人或更普遍地，或更普遍地，私人或敏感的数据免受不受欢迎的披露。尽管有许多重要的作品和某些各方采用DP，但如今，大多数机器学习模型仍在使用大量未知（如果有的话）进行数据隐私保护措施进行培训。除其他问题外，这引发了审核的问题 - 从经验上的意义上进行了验证和量化隐私性，可以从现有的机器学习管道中保证。互动的作品线基于DP中使用的概念与成员推理攻击成功概率（MIA）[1,2,3]之间的牢固联系。在此观点中，执行MIA的目的是在DP定义的隐私泄漏上获得数值下限。然而，这个想法面临着各种困难，其中一些与大规模机器学习应用中该方法的可行性有关[4]的实际可行性[4]，而其他方法则适用于该方法适用于（具有挑战性但更现实的）设置，在这些设置中，该设置不是一个选项（有时称为Hoc tost hoces tost hoc tost hoc）[5,6] [5,6]。实习的目的是熟悉这些作品，包括理论和实际观点的观点（尤其是在[5]中暴露的思想），并调查相关研究方向。
在机器学习的支持下优化数据集成流程——真的可能吗？
多年来，人们已经观察到复杂的数据驱动系统广泛存在，例如医疗系统、智能农业和智能城市。这些系统产生大量高度异构的数据（又称大数据），需要集成这些数据以提供描述性分析或预测模型的各种应用程序。因此，数据集成 (DI) 架构在现代信息系统中是不可避免的，它们不断面临由复杂、快速到达和大量数据以及新兴数据工程技术带来的新挑战。DI 的一个共同目标是以统一的格式向最终用户提供异构且通常分布式的数据。研究和开发工作产生了一些标准的 DI 架构，即：（1）联合 [1] 和中介 [2]，（2）数据仓库 (DW) [3]，（3）lambda [4]，（4）数据湖 (DL) [5]，（5）数据湖屋 (DLH) [6]，（6）polystore [7]，以及 (7) 数据网格 / 数据结构 [8]。在所有上述架构中，来自异构和分布式数据源 (DS) 的数据通过集成层在集成系统中提供（通过虚拟或物化集成）。该层由复杂的软件实现，它运行所谓的 DI 流程（在数据仓库架构中又称为 ETL，在数据科学中又称为数据处理管道、数据整理或数据处理工作流 [9, 10]）。DI 流程是所有 DI 架构的核心元素。 DI 流程是复杂的工作流，由数十到数千个任务组成。这些任务负责从 DS 中提取数据、将数据转换为通用模型和数据结构、清理数据、删除缺失、不一致和冗余的数据项、集成数据并将其加载到中央存储库（即 DW、DL 或 DLH）中，或使其在虚拟集成架构（即联合、中介、多存储或数据网格）中可用。DI 流程由专用软件管理，称为 DI 引擎（DW 架构中的 ETL 引擎）。
主动脉狭窄的机器学习：增强健康信息系统的诊断准确性和安全性
疾病爆发对公共卫生系统构成了重大挑战，通常需要快速的反应策略来减轻广泛的健康和经济影响。传统的爆发预测和监视方法虽然有效，但通常缺乏处理和分析现代医疗保健生态系统中产生的大量异质数据的能力。机器学习（ML）在该域中提供了变革性的潜力，利用其处理大型数据集，识别复杂模式并提供实时见解的能力。通过整合电子健康记录（EHR），社交媒体饲料，气候数据和基因组序列等多种数据源，ML算法可以以前所未有的准确性来预测疾病爆发。已成功应用于预测流感趋势，而无监督的聚类技术已采用用于检测指示新兴感染性疾病的异常情况。此外，ML通过自动化数据处理管道，增强实时监控功能并促进爆发响应的资源优化来促进先进的公共卫生监视。尽管有这些进展，但在公共卫生监视中采用ML并非没有挑战。与数据隐私，道德考虑，算法解释性以及与现有公共卫生基础设施集成有关的问题仍然是重大障碍。本文强调了ML在转变公共卫生监测中的关键作用，重点是其在疾病爆发预测中的应用。解决这些挑战需要一种多学科的方法，结合了健壮的数据治理框架，改善算法透明度以及技术开发商与公共卫生利益相关者之间的合作。它强调了持续创新，监管支持和道德考虑在推进全球卫生安全解决方案方面的重要性。
使用LSST
上下文。与Vera C. Rubin天文台进行时空的传统调查（LSST）有望通过在包括难以捉摸的星际对象（ISOS）的各种对象上提供前所未有的数据来革新我们对太阳系的理解。检测和分类ISOS对于研究其他行星系统的材料的组成和多样性至关重要。但是，ISO的稀有性和简短观察窗口，再加上LSST生成的大量数据，为其识别和分类带来了重大挑战。目标。本研究的目的是通过探索机器学习算法在模拟LSST数据中的ISO曲目自动化中的应用来解决这些挑战。方法。我们采用了各种机器学习算法，包括随机森林（RFS），随机梯度下降（SGD），梯度增强机（GBMS）和神经网络（NNS），在模拟LSST数据中对ISO Tracklet进行了分类。结果。我们的结果表明，GBM和RF算法在准确区分ISO和其他太阳系对象中优于SGD和NN算法。RF分析表明，在从LSST轨迹分类中，许多派生的Digest2值比直接观察值（右提升，偏差和幅度）更重要。GBM模型达到了最高的精度，召回和F1得分，值分别为0.9987、0.9986和0.9987。结论。这些发现为使用LSST数据开发ISO发现的高效自动化系统奠定了基础，为更深入地理解材料和过程铺平了道路。将我们提出的机器学习方法集成到LSST数据处理管道中，将优化调查识别这些稀有和有价值的对象的潜力，从而及时进行后续观察并进一步表征。
用于基于八八的近视脉络膜新生血管形成的映射宏工具
近视脉络膜新生血管形成（MCNV）是许多视网膜疾病中最常见的病理近视的最常见危险性综合体之一。光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是一种新兴的非侵入性成像技术，最近被包括在MCNV的研究和处理中。但是，没有标准工具可以及时且可靠地分析MCNV的八颗图像。在这项研究中，我们提出了一个可自定义的ImageJ宏，该宏可自动使用八粒图像处理，并允许用户测量9个MCNV生物标志物。我们开发了一个三阶段图像处理管道，以使用宏来处理八幅图像。首先对图像进行手动描绘，然后使用高斯滤波器进行DINO。这是由Frangi滤波器和局部自适应阈值的应用。最后，使用墨西哥帽子过滤器获得了Skele的图像。从骨架化图像中计算出包括连接密度，容器直径和分形尺寸在内的九种血管生物标志物。在所有生物标志物的26八八张图像数据集上测试了宏。在计算的生物标志物值中出现了两个趋势。首先，病变大小的依赖参数（MCNV面积（mm 2）平均值= 0.65，SD = 0.46）显示较高的变化，而归一化参数（符合性密度（N/mm）：平均值= 10.24，SD = 10.63）在整个数据集中都是均匀的。计算值与现有文献中的手动调查一致。结果说明了我们的ImageJ宏是手动八片图像处理的替代方案，包括用于批处理处理和参数自定义的规定，提供了MCNV的系统，可靠的分析。
废水元蛋白质组学：跟踪微生物和人类蛋白质生物标志物
*联系人：m.pabst@tudelft.nl摘要基于废水的监视已成为监测病原体，抗生素耐药性基因以及测量种群水平暴露于药物和化学物质的强大工具。虽然监视方法通常靶向小分子，DNA或RNA，但废水也包含大量蛋白质。然而，尽管环境蛋白质组学最近取得了进步，但对废水中蛋白质生物标志物的大规模监测仍然远非常规。分析原始废水由于有机和无机物质，微生物，细胞碎片和各种化学污染物的异质混合物而提出了挑战。为了克服这些障碍，我们开发了一种废水元蛋白质组学方法，包括有效的蛋白质提取和优化的数据处理管道。管道利用从头测序来自定义大型公共序列数据库，以实现全面的元蛋白质组学覆盖范围。使用这种方法，我们分析了从两个城市地点收集的三个月内收集的废水样品。这揭示了一个核心微生物组，其中包括大量微生物，肠道细菌和潜在的机会病原体。此外，我们确定了近200种人类蛋白质，包括有前途的人口水平的健康指标，例如免疫球蛋白，泌尿瘤蛋白和与癌症相关的蛋白质。废水流是化学物质，有机化合物，微生物和生物分子（例如DNA和蛋白质）的复杂集合，其中很大一部分来自人类活动。关键词：荟萃蛋白质组学，废水，基于废水的流行病学，生物标志物，肠道微生物在全球介绍，每年生产约380万亿升的废水，并且随着世界人口的稳步增长，在未来50年中估计它将在未来50年中估计几乎是两倍。对微生物病原体，病毒和物质（例如药物，农药和压力和饮食的生物标志物）的废水分析已成为常规实践。Cristian G. Daughton在2001年2 - 4年被称为基于废水的流行病学（WBE）。今天，WBE包括各种生物学生物标志物，以评估人群5级的健康状况。基于废水的流行病学（WBE）已被证明可有效识别和监测流行病暴发。 ，例如，在1980年代，芬兰和以色列的废水监视提供了对脊髓灰质炎病毒传播6 7的见解。 此外，在冠状病毒大流行期间，各种研究小组和政府建立了COVID-19-19监视计划8 9 10。 这个知情的政府机构和公众关于SARS-COV-2 11、12的传播。 此外，某些细菌的存在还可以告知抗菌耐药性和各种疾病的传播13-17 18 19。 除了匿名的优势外，废水的收集相对便宜，并且可以适用于较大的人口规模。 对小分子（例如药物）的检测采用色谱分离，并结合了质谱20。基于废水的流行病学（WBE）已被证明可有效识别和监测流行病暴发。，例如，在1980年代，芬兰和以色列的废水监视提供了对脊髓灰质炎病毒传播6 7的见解。此外，在冠状病毒大流行期间，各种研究小组和政府建立了COVID-19-19监视计划8 9 10。这个知情的政府机构和公众关于SARS-COV-2 11、12的传播。此外，某些细菌的存在还可以告知抗菌耐药性和各种疾病的传播13-17 18 19。除了匿名的优势外，废水的收集相对便宜，并且可以适用于较大的人口规模。对小分子（例如药物）的检测采用色谱分离，并结合了质谱20。对病毒，微生物或抗菌耐药基因的分析通常采用靶向方法，例如各种基于核酸的聚合酶链反应方法21-26。最近，使用下一代测序方法的非靶向方法变得更加负担得起，并且在研究水和废水环境方面越来越流行24，27-30。