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将最新的U-NET模型概括为子...
摘要。对肿瘤分割模型的一个关键挑战是适应各种临床环境的能力，尤其是在应用于质量差的神经数据时。围绕这种适应性的不确定性源于缺乏代表性数据集，使最佳模型在整个撒哈拉以南非洲（SSA）中发现的MRI数据中发现的不符合外表的模型没有展示的模型。我们复制了一个框架，该框架确保了2022个小子中的第二位置，以调查数据集组成对Mod-el绩效的影响，并通过使用以下方式培训模型来追求四种不同的方法：仅Brats-Africa Data（Train_ssa，N = 60），N = 60），2）Brats-Adult Glioma DATATS（2）BRATS-ADULT GLIOMA DATATS（TRAIT_ DATAT）（Train_gli，N = 1251） n = 1311）和4）通过进一步培训使用BRATS-AFRICA数据（Train_FTSSA）的Train_GLI模型。值得注意的是，仅在较小的低质量数据集（Train_SSA）上进行培训就产生了低于标准的结果，并且仅在较大的高质量数据集（Train_Gli）上训练，在低质量验证集中努力努力划定Odematous Tissue。最有希望的AP-PRACH（TRAIN_FTSSA）涉及预先培训高质量神经图像的模型，然后在较小的低质量数据集中进行微调。这种方法超过了其他方法，在Miccai Brats非洲全球挑战外部测试阶段排名第二。这些发现强调了较大的样品大小的重要性，并在改善分割性能中广泛接触了数据。此外，我们证明了通过在本地使用更广泛的数据范围对这些模型进行微调来改善此类模型的潜力。
在Stata中堆叠概括和机器学习
面对新的预测或分类任务时，最明显的是哪种机器学习算法最适合。一种常见的方法是评估一组机器学习者在数据的保留分区或通过交叉验证的性能，然后选择最小化所选损失指标的机器学习者。但是，这种方法是不完整的，因为将多个学习者组合为一个最终预测可能会导致与每个学习者相比，可能会导致卓越的表现。这种可能性激发了堆积的概括，或者只是“堆叠”（参见Wolpert [1992]和Breiman [1996]）。堆叠是模型平均形式。Van der Laan，Polley和Hubbard（2007）的理论结果支持堆叠的使用，因为它至少是渐近的，并且只要基础学习者的数量不大。
患者和异种移植的类器官概括了小儿脑肿瘤特征和患者治疗
脑肿瘤是儿童与癌症相关死亡的主要原因。实验性的体外模型，忠实地捕获小儿脑癌的标志和肿瘤异质性是有限且难以建立的。我们提出了一项方案，该方案能够对小儿脑癌器官的有效产生，扩张和生物群。利用我们的方案，我们从室心室，髓样囊瘤，低度神经胶质肿瘤和患者衍生的异种移植手术器官（PDXOS）建立了患者衍生的类器官（PDOS）。PDOS和PDXOS概括了组织学特征，DNA甲基化研究以及它们得出的肿瘤的肿瘤内异质性。我们还表明PDO可以被异种移植。最有趣的是，当经常使用同一治疗方案时，PDO对患者的反应类似。综上所述，我们的研究强调了PDOS和PDXO在个性化医学的研究和翻译应用中的潜力。
UC Irvine 患者衍生的结直肠癌的人血管化微肿块模型概括了临床疾病 使用隐藏的Markov建模和揭示设计构想的隐藏模式 在针对CLL/SLL的目标治疗时代认识到未满足的需求：“过去是序言”（莎士比亚） 机器学习辅助高温储层热储能优化
准确地对肿瘤生物学进行建模并测试对患者衍生细胞的新疗法对于开发针对患者特定疾病的个性化治疗方案至关重要。血管化的微肿块（VMT）或“芝士肿瘤”是一种生理性临床前癌模型，它结合了天然人类肿瘤微环境的关键特征，可在透明的微富集平台中，可在体外快速药物筛查。在此，我们优化了使用新鲜的结直肠癌（CRC）活检和手术切除术来生成患者来源的VMT（PVMT）的方法，以测试单个患者水平的药物敏感性。响应标准化疗和TGF-βR1抑制作用，我们观察到来自6例患者活检的PVMT之间的异质反应，PVMT概括了肿瘤的生长，组织学特征，代谢异质性和实际CRC肿瘤的药物反应。我们的结果表明
对抗性自我训练改善了渐进域适应性的鲁棒性和概括
逐渐的域适应性（GDA），其中为学习者提供了辅助中间域，在许多情况下已经在理论上和经验上研究了。尽管在关键安全方案中起着至关重要的作用，但GDA模型的对抗性鲁棒性仍然没有探索。在本文中，我们采用了有效的渐进自我训练方法，并用副本自我训练（AST）替换香草自我训练。AST首先预测未标记的数据上的标签，然后对手在伪标记的分布上训练模型。有趣的是，我们发现逐渐的AST不仅提高了对抗性的准确性，而且可以提高目标域的清洁准确性。我们揭示这是因为当伪标签包含一部分不正确标签时，对抗性训练（AT）的性能要比标准训练更好。因此，我们首先介绍多类分类设置中逐渐AST的概括误差界限。然后，我们使用子集总和问题的最佳值在真实分布和伪标记分布上的对抗误差上桥接标准误差。结果表明，在具有不正确的伪标签的数据上，可能会获得比标准培训更紧密的结合。我们进一步提出了有条件的高斯分布的一个例子，以提供更多的见解，说明为什么逐渐的AST可以提高GDA的清洁精度。
ECG深度学习中的概括挑战
本研究调查了数据集特性对深度学习模型的性能和概括性的影响，对ECG数据。该研究评估了TNMG数据集的多个子集，其策划特征水平不同，以评估其对模型性能的影响。此外，引入了吸引机制来增强模型的确保和泛化。实验结果表明，接受平衡子集训练的模型，并不断提出注意力机制，始终优于那些接受不平衡数据或没有注意力的人，强调了数据集平衡和注意力的关注机制在实现改进模型性能方面的重要重要性。令人惊讶的是，最大的ECG数据集TNMG与较小的策划子集相比，在概括方面的效果较差。这项研究表明，即使尺寸明显较小，一个均衡平衡且经过精心策划的数据集也可能导致竞争模型的绩效。这项关于ECG数据的研究强调了生物医学机器学习中数据集策划，平衡和注意力机制的重要重要性。高灯光，具有注意机制的均衡，经过精心策划的数据集可以优于更大，不平衡的数据集，挑战性的常规概念，并在医学数据分析和患者护理中提供潜在的进步。关键字：生物医学深度学习，心电图数据，模型性能，概括，数据集字符 - 属性，注意机制。
概括和稳定性中的内在学习
内在学习（ICL）是一种提示，其中变压器模型以（输入，输出）示例的序列运行，并在当时进行分解。在这项工作中，我们将上下文学习形式化为一种算法学习问题，其中变压器模型在推理时间内隐含构建了假设函数。我们首先通过多任务学习的镜头探索了该抽象的统计方面：当输入提示为（1）I.I.D的顺序时，我们会对ICL进行概括。（输入，标签）对或（2）由动态系统产生的轨迹。我们的分析的症结是将多余的风险与变压器所影响的算法的稳定性有关。我们表征了当变压器/注意体系结构可证明遵守稳定性条件并提供示例验证时。对于对看不见的任务的概括，我们确定了一种归纳偏见现象，其中转移学习风险受任务复杂性和MTL任务的数量的控制。最后，我们提出了数值评估，即（1）证明了变形金刚确实可以在I.I.D的经典回归问题上实施近乎最佳的算法。和动态数据，（2）提供有关稳定性的见解，（3）验证我们的理论预测。
改善运动图像EEG模型的概括...
摘要 - 运动成像脑图是非线性，非平稳性和高维本质上的。由于其中，跨多个主题的现有分类模型的预测是有限的。为了提高跨多个主题的现有分类模型的性能，本文提出了一种新的预处理方法。引入了一种混合特征选择方法，以选择最佳的通道数，然后选择聚类。聚类有助于通过检测不同受试者之间的类似簇来探索共享的大脑活动模式及其与外部因素的关系。在这项研究中，使用四个不同的分类器来对运动成像脑电图数据进行分类。使用集成技术的拟议方法的精度为99.6％。在逻辑回归中可以看到显着改善。这项研究的结果表明，使用我们提出的方法可以跨多个受试者进行运动成像脑电图的概括。
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快