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深度内部学习：深度学习来自单个输入
EEP学习通常着重于培训来自大型数据集的神经网络。然而，在许多情况下，从手头的输入中训练网络有价值。这在许多信号和图像处理问题中尤其重要，在许多信号和图像处理问题中，训练数据稀缺，一方面的多样性很大，另一方面，数据中有很多结构可以被阐述。使用此信息是深度内部学习策略的关键，它可能涉及使用单个输入从头开始训练网络，或在推断时间将已经训练的网络调整为提供的输入示例。本调查文章旨在涵盖过去几年为这两个重要方向提出的深层内部学习技术。虽然我们的主要作用是在图像处理问题上，但我们调查的大多数方法都是针对通用信号（具有可以与噪声区分开的反复图案的向量）得出的），因此适用于其他模式。
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增加的值•Zeiss通过遥控器的自动惰性班车转移使样本准备更加容易，更有效。•Zeiss的横截面知识有助于可视化电池和电极的大区域横截面。•能量选择性反向散射（ESB）检测器可以识别电池和电极中的不同类型的电池材料，例如分离器上的陶瓷涂层，石墨和阳极上的硅，以及粘合剂分布和二级粒子的晶体结构。•作为一种无损的3D成像解决方案，Zeiss在Zeiss Xradia X射线显微镜（XRM）中的距离（RAAD）技术的分辨率使内部细胞结构及其层的细节可视化高分辨率。
基于深度学习的多摩斯
目的：三阴性乳腺癌（TNBC）由于其侵略性而构成了重大诊断挑战。这项研究基于最新的多摩学数据开发了创新的深度学习（DL）模型，以增强TNBC亚型和预后预测的准确性。该研究重点是通过展示一个模型，该模型在数据集成，统计性能和算法优化方面取得了重大进步，以解决先前研究的限制。方法：与乳腺癌相关的分子特征数据，包括mRNA，miRNA，基因突变，DNA甲基化和磁共振成像（MRI）图像（MRI）图像，从TCGA和TCIA数据库中获取。本研究不仅将单词词与多摩斯机器学习模型进行了比较，还将贝叶斯优化应用于创新的多摩学数据的DL模型的神经网络结构。结果：多摩管数据的DL模型在亚型预测中显着优于单词模型，在跨验证中达到了98.0％的精度，在验证集中达到97.0％，在外部测试集中达到91.0％。此外，MRI放射素学模型显示出令人鼓舞的性能，尤其是在训练集的情况下。但是，转移测试期间的性能下降强调了DL模型在数据一致性和数字处理方面的多态数据模型的优势。结论：我们的多态DL模型在统计绩效和转移学习能力方面介绍了显着的创新，对TNBC分类和预后预测具有显着的临床相关性。虽然MRI放射线学模型被证明有效，但它需要进一步优化跨数据库的应用，以提高准确性和一致性。我们的发现提供了通过多词数据和DL算法改善TNBC分类和预后的新见解。
深层基因组计划
KC Kent Lloyd 1*，David J. Adams 2，Gareth Baynam 3,4,5，Arthur L. Beaudet 6，Fatima Bosch 7，Kym M. M. Boycott 8，Robert E. Braun 9，Mark Caulfield 10，Ronald Cohlfield 10，Ronald Cohn 11安妮·格罗布尔（Anne Grobler）18，杰森·霍尼（Jason D. L MJ Nutter 28，Yuichi Obata 29，Helen Parkinson 16，Michael S. Peper 30，Radislav Sedlacek 31，Je Kyung Seong 32，Toshihiko Shiroishi 29，Damian Smedley 33，Glauco 36,37,38，Ying Xu 39和Steve DM Brown 24*
