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使用嵌入式聚类策略提取纹理特征并描绘边界，检测 MRI 中的细微白质病变
白质病变 (WML) 是多种脑部疾病的根源，而自动 WML 分割对于评估自然病程和临床干预措施（包括药物研发）的有效性至关重要。尽管最近的研究在 WML 分割方面取得了巨大进展，但准确检测疾病早期出现的细微 WML 仍然特别具有挑战性。在这里，我们提出了一种使用强度标准化技术、灰度共生矩阵 (GLCM) 嵌入聚类技术和随机森林 (RF) 分类器自动分割轻度 WML 负荷的方法，以提取纹理特征并识别特定于真正 WML 的形态。我们通过局部离群值因子 (LOF) 算法精确定义它们的边界，该算法通过相对于其邻居的局部密度偏差来识别边缘像素。该自动化方法已在 32 名人类受试者身上进行了验证，结果显示，通过类内相关性 (ICC = 0.881，95% CI 0.769, 0.941) 和皮尔逊相关性 (r = 0.895，p 值 < 0.001)，与神经放射科医生的手动描绘具有很强的一致性和相关性（排除一个异常值），并且在 MICCAI 大挑战赛中定义的六个既定关键指标中的五个方面优于三种领先算法（修剪均值异常值检测、病变预测算法和 SALEM-LS）。通过促进对细微 WML 的更精确分割，该方法可以实现更早的诊断和干预。
量子嵌入理论的数学介绍
更多参考资料请参见周二 Jianfeng Lu 和 Alexandre Tkatchenko 的教程演讲。参见周三 Robert Webber 的教程演讲（包含对二次量子化的精彩介绍）参见 Szalay 等人的《从头算量子化学的张量积方法和纠缠优化》，IJQC 2015
以 OPS-SAT 太空任务为例的立方体卫星嵌入式计算机系统的开发和应用
摘要 航天工业是当今主要的增长市场之一，也是创新、科学和技术非常有趣的商业领域。在上个世纪，航天工业发生了巨大的变化，经历了强大的商业化，被称为“新太空”。除了商业化之外，立方体卫星的概念在过去十年中也在市场上得到了很好的认可。欧洲航天局 (ESA) 已经认识到这一趋势，并将立方体卫星纳米卫星用于 OPS-SAT 任务等项目。OPS-SAT 使用最先进的嵌入式系统执行各种任务。这些嵌入式系统是 OPS-SAT 任务成功的关键，并为 OPS-SAT 飞行实验室进行的各种实验提供了出色的计算能力。本文介绍了这些嵌入式系统的基本设计，并讨论了 OPS-SAT 任务期间的一些相关成果。
使用可解释图形学习的分层大脑嵌入
神经科学对脑网络进行了广泛的研究，以便更好地理解人类行为以及识别和描述神经和精神疾病条件下的分布式脑异常。已经提出了几种用于脑网络分析的深度图学习模型，但大多数当前模型缺乏可解释性，这使得很难从结果中获得任何启发性的生物学见解。在本文中，我们提出了一种新的可解释图学习模型，称为分层脑嵌入（HBE），以根据网络社区结构提取脑网络表示，从而产生可解释的分层模式。我们应用我们的新方法从使用 ICA 从人类连接组计划扫描的 1,000 名年轻健康受试者获得的功能性脑网络中预测攻击性、违反规则和其他标准化行为分数。我们的结果表明，所提出的 HBE 在预测行为指标方面优于几种最先进的图学习方法，并且展示出与临床症状相关的类似分层脑网络模式。
用于具有边缘计算的实时视频分析系统的分布式 AI 嵌入式集群
IHS Markit | Technology通过分析过去15年监控摄像头的年度出货量，预计截至2019年底全球投入使用的摄像头数量为7.7亿颗，未来两年安装的摄像头数量将达到10亿颗以上[1]。基于人脸和车辆算法的人工智能已经在公安、交通等各个领域得到广泛应用。人工智能如何应用于智能交通行业是一个新的研究方向。目前，桥梁、岛、隧道的养护都是通过各种传感器和视频数据进行人工判断。随着桥梁行业的快速发展，各种传感器被快速部署，想要实现人工识别难度极大。随着人工智能技术的进步，特别是计算机视觉技术和神经网络技术的进步，人工智能辅助工程师对桥梁各种传感器数据和视频监控进行研判的可能性已经显现出来。但与此同时，云端AI模型在桥梁场景中的应用也暴露出一些问题，例如数据隐私、网络带宽限制、对时延的苛刻要求等。
使用来自 PubMed 的词嵌入进行监督学习可以捕获有关蛋白激酶和癌症的潜在知识。
多年来，抑制导致癌症的蛋白激酶 (PK) 一直是癌症治疗的重要课题。到目前为止，FDA 批准的药物已经针对了 530 多种 PK 中的近 8%，大约 150 种蛋白激酶抑制剂 (PKI) 已经在临床试验中进行了测试。我们提出了一种基于自然语言处理和机器学习的方法来研究 PK 和癌症之间的关系，预测抑制哪些 PK 可以有效治疗某种癌症。我们的方法根据 PubMed 摘要中的单词和概念邻域将 PK 和癌症表示为具有语义意义的 100 维向量。我们使用 ClinicalTrials.gov 中有关 I-IV 期试验的信息来构建随机森林分类的训练集。我们使用历史数据的结果显示，可以提前数年准确预测 PK 与特定癌症之间的关联。我们的工具可用于预测抑制 PK 对特定癌症的相关性，并支持设计有针对性的临床试验，以发现用于癌症治疗的新型 PKI。
两种空间天气机载分析应用程序在多个嵌入式系统上的机器学习模型推理的开发方法和部署
D. Steenari、K. Foerster、D. O'Callaghan、C. Hay、M. Cebecauer、M. Ireland、S. McBreen、M. Tali 和 R. Camarero，《用于星上处理和机器学习应用的高性能处理器和 FPGA 调查》，载于 OBDP2021，第二届欧洲星上数据处理研讨会。ESA/CNES/DLR，2021 年。
辐射引起的软错误对嵌入式加密算法的影响
密码算法在社会多个领域的日常实践（如电子支付、数据交换）中发挥着关键作用，包括金融、医疗保健和政府机构。与软件解决方案相比，在低级硬件设计中实现密码算法具有一组独特的约束（如硬件和计算资源）和需要优化的额外性能指标（如功耗）。考虑到这些限制，人们在 ASIC [1,2] 和 FPGA [3,4] 中彻底研究了不同的轻量级但强大的优化技术。尽管基于 SRAM 的 FPGA 上的密码实现功能多样且具有成本效益，但它极易受到辐射引起的软错误的影响，因此，对可靠解决方案的研究备受关注 [5] 。在这方面，人们已经使用了不同的缓解技术和实施方案来减少软错误对 FPGA 上实现的密码解决方案的影响 [6] 。例如，Bertoni 等人 [5] 将冗余技术与错误检测码结合使用来检测单比特故障。 Banu 等人 [7] 描述了一种基于汉明纠错码的 AES 容错模型。同样，Wu 等人 [8] 提出了一种低成本的 AES 并发错误检测方法
测量种族创伤的生物学嵌入......
作者：SE Carter · 2021 · 被引用 46 次 — 通过进一步开放这个框架，更集中地考虑文化和社会结构背景作为心理健康保健的驱动力。RDoC ...