在零射门学习(ZSL)领域,我们在广义零局学习(GZSL)模型中介绍了偏爱数据的模型。为了解决这个问题,我们引入了一个名为D 3 GZSL的端到端生成GZSL框架。对于更平衡的模型,该框架尊重所见和合成的未见数据分别为分布和分布数据。d 3 GZSL包括两个核心模块:分配双空间蒸馏(ID 2 SD)和分布外批处理蒸馏(O 2 DBD)。ID 2 SD在嵌入和标签空间中的教师学生成果对齐,从而增强了学习连贯性。o 2 dbd在每个批次样本中引入了低维度的低分布表示形式,从而捕获了可见类别和未看到类别之间的共享结构。我们的方法证明了其在既定的GZSL基准测试中的有效性,无缝地集成到主流生成框架中。广泛的例子始终展示D 3 GZSL提高了现有生成GZSL方法的性能,从而低估了其重新零摄入学习实践的潜力。该代码可在以下方面获得:https://github.com/pjbq/pjbq/d3gzsl.git.git
摘要 — 目标:认知工作负荷监控 (CWM) 可通过考虑操作员的认知状态来支持任务执行协助,从而增强人机交互。因此,我们提出了一种机器学习设计方法和数据处理策略,以在资源受限的可穿戴设备上实现 CWM。方法:我们的 CWM 解决方案基于边缘计算构建,该系统基于简单的可穿戴系统,只有四个脑电图 (EEG) 外围通道。我们根据来自 24 名志愿者的实验数据评估了我们的解决方案。此外,为了克服系统的内存限制,我们采用了一种优化策略来减小模型大小,并采用了多批次数据处理方案来优化 RAM 内存占用。最后,我们在最先进的可穿戴平台上实施了我们的数据处理策略,并评估了其执行情况和系统电池寿命。结果:我们对未见数据的 CWM 分类实现了 74.5% 的准确率和 74.0% 的灵敏度和特异性几何平均值。此外,与使用默认参数生成的模型相比,所提出的模型优化策略生成的模型小 27.5 倍,与单批数据处理相比,多批数据处理方案将 RAM 内存占用减少了 14 倍。最后,我们的算法仅使用 1.28% 的可用处理时间,从而使我们的系统实现了 28.5 小时的电池寿命。结论:我们提供了一种使用可穿戴设备的可靠且优化的 CWM 解决方案,
由于与二元相互作用预测相比,药物-靶标结合亲和力 (DTA) 的识别具有更具体的解释能力,因此在药物发现过程中引起了越来越多的关注。最近,由于其令人满意的性能,许多基于深度学习的计算方法来预测药物和靶标之间的结合亲和力。然而,之前的工作主要集中于编码药物和靶标的生物学特征和化学结构,缺乏从药物-靶标亲和力网络中挖掘必要的拓扑信息。在本文中,我们提出了一种用于药物-靶标结合亲和力预测的新型分层图表示学习模型,即 HGRL-DTA。我们模型的主要贡献是建立一个分层图学习架构,以结合药物/靶标分子的固有属性和药物-靶标对的拓扑亲和力。在这个架构中,我们采用了一种消息广播机制来整合从全局级亲和图和局部级分子图中学习到的层次化表示。此外,我们设计了一个基于相似性的嵌入图来解决推断未见药物和靶标表示的冷启动问题。不同场景下的综合实验结果表明,HGRL-DTA 明显优于最先进的模型,并且在所有场景中都表现出更好的模型泛化能力。
摘要 - 电解图(EEG)的间/受主体内变异性使脑计算机界面(BCI)的实际使用很难。通常,BCI系统需要一个校准程序来获取主题/会话特定数据,以每次使用系统时调整模型。这个问题被认为是BCI的主要障碍,并克服它,基于域概括(DG)的方法最近出现了。本文的主要目的是重新考虑如何从DG任务的角度克服BCI的零校准问题。就现实情况而言,我们专注于创建一个脑电图分类框架,该框架可以直接在看不见的会话中应用,仅使用先前获得的多主题/ - 主题/ - 主题。因此,在本文中,我们通过休假一项验证测试了四个深度学习模型和四种DG算法。我们的实验表明,更深层次的模型在跨课程的概括性能中有效。此外,我们发现任何明确的DG算法都不优于经验风险最小化。最后,通过使用特定于特定数据进行调查的结果进行比较,我们发现特定于特定的数据可能会由于会议变异性而导致的,从而使未见的会话分类性能恶化。关键字 - 大脑 - 计算机接口;深度学习;电气图;运动图像;域概括
对象检测在各种自主系统中至关重要,例如监视,自动驾驶和驾驶员的稳定性,通过识别行人,车辆,交通信号灯和标志来确保安全。然而,诸如雪,雾和雨等不利天气条件构成了挑战,具有检测准确性,冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测:对全球全天候图像进行培训,对图像进行培训,并具有合成的增强天气噪声,并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法,GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估,通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估,从而评估了不利天气。我们发现,使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳,而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。
目的:探讨推拿治疗脑瘫儿童特发性便秘的疗效及不良反应。方法:将60例特发性便秘的脑瘫患儿随机分为推拿组和对照组。对照组给予基础治疗加乳果糖口服液治疗12次,推拿组给予基础治疗加小儿推拿治疗12次。比较两组患儿布里斯托大便形态学评分(BSFS)、便秘评定量表(CAS)及便秘改善情况,并记录不良反应。结果:治疗结束后4周,推拿组便秘改善婴儿比例为23例(76.7%),对照组为21例(70.0%)(P=0.771)。治疗初期,两组CAS评分、每周排便次数及排便≥2小时婴儿比例均无统计学差异(P>0.05)。治疗结束后4周,两组CAS评分、每周排便次数及排便≥2小时婴儿比例均较治疗初期明显改善(P<0.05)。但治疗结束后4周,两组间差异均无统计学意义。治疗过程中未见腹泻、腹痛、呕吐、皮下发红、皮肤破损、晕厥等严重不良反应。结论:推拿在两组中均具有与基础治疗同等疗效。本研究结果表明,推拿作为一种非药物疗法,可能有助于治疗便秘。尚需开展更深入的研究和大样本研究。
摘要目标的目的是使用患者入院时可用的常规数据来预测多药和药物 - 药物相互作用(DDI),并评估其在支持有效管理药物处方的福利和风险的有用性方面的预测绩效。设计回顾性,纵向研究。设置我们使用了来自德国黑森的八家精神病医院进行的大型多中心药物守护项目的数据。参与者住院情节在2017年10月1日至2018年9月30日(1年)或2019年1月1日和2019年12月31日(2年)之间连续出院。结果衡量正确分类医院发作的比例。我们使用梯度提升来预测各自的结果。,我们测试了未见患者的最终模型的性能与另一个日历年,并将用于培训的研究地点与用于性能测试的研究地点进行了培训。结果总共包括53 909集。与接收器操作特征下的区域测量的模型性能分别是“出色”(0.83)和“可接受”(0.72)(0.72),而对多剂量和DDI的预测分别为公共基准。这两个模型都比仅基于基本诊断组的天真预测要好得多。结论本研究表明,可以从常规数据中预测出多药和DDI。这些预测可以支持对医院处方的福利和风险的有效管理,例如,在建立药理学治疗前处于风险的患者入院后,早期将药物监督包括在内。
与年龄匹配的对照相比,在轻度或无症状COVID-19疾病后患者的视网膜和角膜神经退行性和视网膜微血管变化的抽象目的。招募了PCR预先证实的SARS-COV-2感染和28个年龄匹配的对照后的35例(35)例。两组均均均均均均均均均均均构成了两组的扫描源光学相干断层扫描(OCT),OCT血管造影和体内角膜共聚焦显微镜。角膜下基神经丛定量。浅表(SCP)和深毛细血管(DCP)和结构OCT参数的血管密度。结果明显降低神经支柱密度(P = 0.0004),神经纤维面积(P = 0.0001),神经纤维密度(P = 0.0009),神经纤维长度(P <0.0001)和总神经分支密度(P = 0.002)与健康对照相比,患者在患者的患者中观察到患者在患者中观察到。VD显着差异(p = 0.019)。两组之间没有其他SCP和DCP血管密度参数显着差异。结论我们的结果表明,即使在轻度或无症状的SARS-COV-2感染后,周围神经退行性的变化也可能发生。在OCT血管造影中未见相关的微血管变化,而结构OCT参数并未显示出后旋转患者的视神经病变的任何迹象。体内共聚焦显微镜似乎是监测COVID-19患者周围神经病的重要工具。
临床前扰动筛选,其中在疾病模型上系统地测试了遗传,化学或环境扰动的影响,由于其规模和因果性质,对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是,对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP(自动编码器和预测变量的分层集合),这是一个新颖的集合框架,可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae(数据增强蒙版的自动编码器)表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型,在预测未见细胞系,组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是,我们的结果表明,结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长,LEAP在计算上是有效的,需要最小的高参数调整,因此很容易将其纳入药物发现管道中,以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
摘要。这项工作的目的是介绍Marf,这是一项新颖的框架,能够使用Rover摄影机中的几种图像来合成火星环境。这个想法是生成火星表面的3D场景,以应对行星表面探索中的关键挑战,例如:行星地质,模拟导航和形状分析。尽管存在不同的方法来启用火星表面的3D重建,但它们依靠经典的计算机图形技术在重建过程中会产生大量计算资源,并且具有限制,并限制了重建以未见的场景并适应来自Rover Cameras的新图像。提出的框架通过利用神经辐射场(NERFS)来解决上述局限性,该方法通过使用一组稀疏的图像来优化连续的体积场景函数来合成复杂场景。为了加快学习过程的速度,我们用其神经图形图(NGP)替换了一组稀疏的漫游者图像,这是一组固定长度的vectors,这些vectors vectors vectors seal seal seal the vectors seal seal the venter thement Lengus的vectors seal seal theck in thecks of固定长度的vecters vecters the替换了以明显较小的尺寸保留原始图像的信息。在实验部分中,我们演示了由好奇的漫游者,持久漫游者和Ingenity直升机限制的实际火星数据集创建的环境,所有这些都在行星数据系统(PDS)上可用。