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非Convex Minimax优化的两次梯度梯度下降算法
We provide a unified analysis of two-timescale gradient descent ascent (TTGDA) for solving structured nonconvex minimax optimization problems in the form of min x max y ∈Y f ( x , y ), where the objective function f ( x , y ) is nonconvex in x and concave in y , and the constraint set Y ⊆ R n is convex and bounded.在凸 - 孔循环设置中，单次梯度下降（GDA）算法被广泛用于应用中，并且已被证明具有强大的收敛保证。在更一般的设置中，它可能无法收敛。我们的贡献是设计ttgda算法，这些算法是有效的，这些算法超出了凸形 - 连接设置，并有效地确定了函数φ（·）的固定点：= maxy∈Yf（·f（·，y）。我们还建立了解决求解平滑和非平滑concove-concave minimax优化问题的复杂性的理论界限。据我们所知，这是对非凸端优化的TTGDA的第一个系统分析，阐明了其在训练生成的对抗网络（GAN）和其他现实世界应用问题中的卓越性能。关键字：结构化的非凸极最小值优化，两次尺度梯度下降，迭代复杂度分析
通过超分辨率和最大集团生成优化实例分割
摘要。监视系统的兴起导致收集的数据呈指数增长，从而在深度学习方面有了一些进步来利用它们并自动化自治系统的任务。车辆检测是智能车辆系统和智能运输系统领域的关键任务，使得控制交通密度或检测事故和潜在风险是可能的。本文提出了一个最佳的元方法，可以应用于任何即时分割模型，例如蒙版R- CNN或yolact ++。使用这些模型和超分辨率获得的初始检测，进行了优化的重新指导，允许检测未鉴定的元素并提高其余检测的质量。超分辨率的直接应用是有限的，因为实例分割模型根据固定维度处理图像。因此，如果超过超过该固定尺寸的尺寸，该模型将再次重新汇总，从而失去所需效果。这种元方法的优点主要在于不需要修改模型体系结构或重新培训它。无论给出的输入的图像的大小如何，都将生成符合对象分割模型定义维度的超级分辨区域。应用我们的建议后，实验显示了CityScapes数据集Jena序列中使用的Yolact ++模型的提高高达8.1％。
对深神经网络的近似软函数的定量评估
摘要 - 软马克斯函数用作放置在神经网络输出层中的激活函数。它允许提取输出类的概率，同时向模型引入非线性。在低端FPGA领域，深神经网络（DNN）的实现需要探索优化技术，以提高计算效率和硬件资源消耗。这项工作探讨了使用Taylor和Pad'E近似方法以及带有查找表（LUTS）的插值方法来促进软效果的近似计算技术。引入近似值旨在减少所需的执行时间，同时降低SoftMax函数产生的结果的精度。使用均方根误差（RMSE）评估每个实现，以进行准确评估，并通过测量执行时间来验证个人绩效。从我们的评估中，使用LUTS的二次插值实现了最低的错误，但是在性能方面，泰勒和垫子近似显示了更好的执行时间，这突出了数值准确性和功耗之间的现有设计权衡。索引项 - 评估计算，高级合成，推理算法，神经网络压缩，多层感知器。
pembrolizumab±副胞醇在转移性胰腺癌后的胰腺癌后细胞弥补
1霍普城市国家医疗中心，美国加利福尼亚州杜阿尔特，2大西洋医学集团 - 莫里斯敦医学中心，莫里斯敦，新泽西州莫里斯敦，美国，加利福尼亚州纽波特海滩3 Hoag Memorial Hospital，美国4号，堪萨斯大学医学中心4，堪萨斯大学医学中心，肯尼亚州韦斯特伍德，堪萨斯州，堪萨斯州，美国，美国，美国，美国，美国5摄影研究所，美国，美国，美国，美国5号荣誉研究所。美国，7转化基因组学研究所（TGEN），是希望之城，美国亚利桑那州凤凰城，美国8号萨尔克生物学研究所，加利福尼亚州拉霍亚，加利福尼亚州，美国9号，梅奥诊所，梅奥诊所，斯科茨代尔，亚利桑那州，美国亚利桑那州，美国10个翻译基因组学研究所，是一个转化基因研究所，是霍普，弗拉克斯特，美国az，az az，az az azaff，az az a s az a s sc.作者：美国希望市政肿瘤学和治疗学研究部，医学博士Vincent Chung，美国加利福尼亚州杜阿尔特路1500号医学肿瘤学和治疗研究部（美国加利福尼亚州91010，vchung@coh.org）。
2025注册计划最低和最大值
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从减少剂量到最大化对比度：深度学习能否放大造影剂对脑部 MRI 图像质量的影响？一项读者研究
材料和方法 这项回顾性单中心研究考虑纳入 2019 年 11 月至 2021 年 3 月在 Gustave Roussy 癌症园区（法国维尔瑞夫）获取的共 250 张多参数脑 MRI。定义了独立的训练（107 例，年龄 55 岁±14 岁，58 名女性）和测试（79 例，年龄 59 岁±14 岁，41 名女性）样本。患者患有神经胶质瘤、脑转移、脑膜瘤或无增强病变。在所有病例中均获取了具有可变翻转角的梯度回波和涡轮自旋回波对比后 T1 序列。对于形成训练样本的病例，还获取了使用 0.025 mmol/kg 造影剂注射的“低剂量”对比后梯度回波 T1 图像。以标准剂量 T1 MRI 为参考，训练了一个深度神经网络来合成增强低剂量 T1 采集。训练完成后，对比增强网络用于处理测试梯度回波 T1 图像。然后由两名经验丰富的神经放射科医生进行读片，以评估原始和处理后的 T1 MRI 序列的对比增强和病变检测性能，以快速自旋回波序列为参考。结果对于增强病变的病例，处理后图像的对比噪声比（44.5 比 9.1 和 16.8，p<.001）、病变与脑组织比（1.66 比 1.31 和 1.44，p<.001）和对比增强百分比（112.4% 比 85.6% 和 92.2%，p<.001）均优于原始梯度回波和参考快速自旋回波 T1 序列。两位读者都更喜欢处理后的 T1 的整体图像质量（平均评分为 3.4/4 比 2.7/4，p<.001）。最后，对于大于 10 毫米的病变，所提出的处理方法将梯度回波 T1 MRI 的平均灵敏度从 88% 提高到 96%（p=.008*），而误检率则没有差异（两种情况下均为 0.02/例，p>.99）。考虑所有大于 5 毫米的病变时观察到了相同的效果：灵敏度从 70% 提高到 85%（p<.001*），而误检率保持相似（0.04/例 vs 0.06/例，p=.48）。如果包括所有病变，无论其大小如何，原始和处理后的 T1 图像的灵敏度分别为 59% 和 75%（p<.001*），相应的误检率为 0.05/例和 0.14/例（p=.06）。
社论：口腔上颌杂交工程和再生医学中干细胞治疗的扩大边界
1 i3S-Health Innovation and Institute在葡萄牙波尔图大学，葡萄牙2-国立国家生物医学工程研究所，波尔图大学，葡萄牙大学3号，健康科学系，自动疾病和过敏性疾病，COAD COAD COAD，DELEMITISTILICER，USCELLI，in UPCELLI，itecelli，intaly intaly，一所州立大学，意大利米兰，5个社区医学，信息与健康决策科学系（MedCIDS），葡萄牙波尔图大学医学院，6 Rise-Health，Permed Research Group，Porto，Porto，Porto，7 Rise-Laboratoration，LT2-Baboratory，lt2-Clibal of PortoIl of Portocial of Portoic of Portoil of Portoil of Portoil of Portocial of Portuc and of Portug of Portoic and of Portug and of Portug and of Portug and of Portial of Portocial of Portoc ，美国俄亥俄州克利夫兰凯斯西部储备大学
完整标题（最多 200 个字符）：知识并不是建立对医疗保健领域使用人工智能的信任所需的全部
作者摘要（最多 200 字）：近年来，人工智能 (AI) 及其应用在医疗保健领域引起了公众的极大兴趣和兴奋。然而，人工智能在医疗保健领域的成功整合和使用将取决于患者和用户的采用。因此，如果用户的担忧没有得到认真解决，并且患者没有接受有关这些技术如何工作的教育，那么人工智能工具在医疗保健领域的应用可能会受到限制。虽然已经有关于临床医生和医疗保健专业人员对人工智能的态度的研究，但人们对公众对医疗保健环境中人工智能的看法知之甚少。我们的研究通过分析 2021 年加拿大数字健康调查的数据来解决文献中的这一空白，以了解加拿大人对人工智能的态度与各种社会经济和人口因素之间的关系。我们的研究结果发现，老年加拿大人、受教育程度较低的加拿大人和女性需要更好地了解人工智能的安全和负责任的使用，并保证良好的数据安全实践，然后他们才能广泛接受它。此外，信任因素可能是导致中年加拿大人对人工智能感到不适程度更高的一个因素。
病变分类和糖尿病性视网膜病变分级，通过将软效果和汇总到视觉变压器
方法：在这些技术中，深度学习模型已经证明了各种类型的机器视觉任务的有希望的结果。但是，大多数以医学图像分析为导向的深度学习方法建立在卷积操作上，这可能会忽略医学图像中远程像素之间的全球依赖性。因此，可以在医学图像分析中逐渐采用了可以揭示全球像素之间关联的视觉变压器模型。但是，注意机制的二次计算复杂性阻碍了视力变压器在临床实践中的部署。考虑到上面的分析，这项研究引入了具有软磁性和线性模块的综合自我发场机制，以同时保证效率和表现力。是特定的，通过添加一组代理令牌，在注意模块中采用了比原始查询和键代币的一部分和关键令牌。请注意，代理令牌可以完全利用软磁性和线性注意的优势。