XiaoMi-AI文件搜索系统
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南非通用健康覆盖范围的旅程
RAP的卫生系统中概述了一个农村省的定义，加强了COVID-19的报告，该报告使用人口规模和密度，农业家庭的百分比，农村节点的数量以及存在传统权威来定义农村地区。5农村地区的定义基于市政基础设施投资框架（MIIF）。6为了这些事实说明，如果根据MIIF的规定，该地区被归类为农村地区，其农村城市比城市的城市和/或居住在属于农村地区的市政当局的人口中的人口更高（B3和B4）。6,7 UGU地区以这种方式使用MIIF时，是乡村/城市的边界，因此根据UGU地区网站的其他信息被归类为农村。8
对话式人工智能的增量式基于图的语义和推理
下一代对话式 AI 系统需要：（1）逐步处理语言，逐个标记，以提高响应速度，并能够处理对话现象，例如暂停、重新开始和自我更正；（2）逐步推理，允许建立超出所说内容的意义；（3）透明且可控，允许设计人员和系统本身轻松确定特定行为的原因并针对特定用户组或领域进行定制。在这篇短文中，我们介绍了正在进行的初步工作，将动态语法（DS） - 一种增量语义语法框架 - 与资源描述框架（RDF）相结合。这为创建增量语义解析器铺平了道路，该解析器在话语展开时逐步输出语义 RDF 图。我们还概述了如何通过 RDF 将解析器与增量推理引擎集成。我们认为，这种 DS - RDF 混合体满足了上面列出的要求，产生了可用于构建响应式、实时、可解释的会话式 AI 的语义基础设施，可以针对特定用户群体（例如痴呆症患者）快速定制。
从越野设置中的长波高光谱图像
近年来，自主导航变得越来越流行。但是，大多数现有的方法在公路导航方面有效，并利用了主动传感器（例如LIDAR）。本文使用Passive传感器，特别是长波（LW）高光谱（HSI）的遍历性估计，重点介绍了自主越野导航。我们提出了一种方法，用于选择一部分高光谱带，该方法通过设计一个最小的传感器设计带选择模块，该模块设计一个最小的传感器，该模块设计了一个最小的传感器，该模块可以测量稀疏采样的光谱带，同时共同训练语义段网络网络，以进行遍历性估计。使用我们的LW HSI数据集在包括森林，沙漠，雪，池塘和开放式田野的各种越野场景中证明了我们方法的有效性。我们的数据集包括在各种天气条件下白天和夜间收集的图像，包括具有广泛障碍的具有挑战性的场景。使用我们的方法，我们学习了所有HSI频段中的一个小子集（2％），这些子频段可以在利用所有高光谱带时获得竞争性或更好的遍历性估计精度。仅使用5个频段，我们的方法能够实现平均类别的效果，该级别仅比使用完整的256波段HSI低1.3％，而仅比使用250频段HSI实现的效果仅比使用了0.1％，这证明了我们方法的成功。
像医学居民一样培训：对通用医学图像分割的上下文学习
临床成像工作流的主要重点是疾病诊断和管理，导致医学成像数据集与特定的临床目标密切相关。这种情况导致了开发特定于任务的分割模型的主要实践，而没有从广泛的成像群中获得见解。受到医学放射学居民培训计划的启发，我们提出了向普遍医学图像分割的转变，旨在通过利用临床目标，身体区域和成像方式的多样性和共同点来建立医学图像理解基础模型的范式。div of这个目标，我们开发了爱马仕，一种新颖的上下文 - 学习方法，以应对医学图像segmentation中数据杂基的挑战和注释差异。在五种模式（CT，PET，T1，T2和Cine MRI）和多个身体区域的大量各种数据集（2,438个3D图像）中，我们证明了通用范式比传统范式在单个模型中解决多个任务的传统范式的优点。通过跨任务的协同作用，爱马仕在所有测试数据集中都能达到最先进的性能，并显示出卓越的模型可伸缩性。其他两个数据集中的结果揭示了爱马仕在转移学习，分裂学习和对下游任务的概括方面的出色表现。爱马仕（Hermes）博学的先生展示了一个具有吸引力的特征，以反映任务和方式之间的复杂关系，这与既定的放射学解剖学和成像原则相吻合。代码可用1。
对话式人工智能实用指南
系统和 AI 代理可以使用合成语音进行响应。文本是 AI 代理响应查询并生成文本回复时的内容。聊天类似于文本，但它通常代表用户和计算机之间近乎实时的大量短消息交换。当今使用的对话式 AI 系统的一些最著名的例子是数字助理，例如 Amazon Alexa、Apple Siri、Google Assistant 和 IBM Watson。
从聚类效应角度解释神经网络的对抗鲁棒性
对抗训练（AT）是提高深度神经网络鲁棒性的最常用机制。最近，一种针对中间层的新型对抗攻击利用了对抗训练网络的额外脆弱性，输出错误的预测。这一结果说明对抗训练中对抗扰动的搜索空间不足。为了阐明中间层攻击有效的原因，我们将前向传播解释为聚类效应，表征神经网络对于与训练集具有相同标签的样本的中间层表示相似，并通过相应的信息瓶颈理论从理论上证明了聚类效应的存在。随后我们观察到中间层攻击违反了 AT 训练模型的聚类效应。受这些重要观察的启发，我们提出了一种正则化方法来扩展训练过程中的扰动搜索空间，称为充分对抗训练（SAT）。我们通过严格的数学证明给出了经过验证的神经网络鲁棒性界限。实验评估表明，SAT 在防御针对输出层和中间层的对抗性攻击方面优于其他最先进的 AT 机制。我们的代码和附录可以在 https://github.com/clustering-effect/SAT 找到。
用于自动胎儿脑生物测量的双重对抗校准框架
本文介绍了一种新颖的胎儿脑部自动生物测量方法，该方法旨在满足中低收入国家的需求。具体而言，我们利用高端 (HE) 超声图像为低成本 (LC) 临床超声图像构建生物测量解决方案。我们提出了一种新颖的无监督域自适应方法来训练深度模型，使其对图像类型之间显著的图像分布变化保持不变。我们提出的方法采用双对抗校准 (DAC) 框架，由对抗途径组成，可强制模型对以下方面保持不变：i) 来自 LC 图像的特征空间中的对抗性扰动，以及 ii) 外观域差异。我们的双对抗校准方法估计低成本超声设备图像上的小脑直径和头围，平均绝对误差 (MAE) 为 2.43 毫米和 1.65 毫米，而 SOTA 分别为 7.28 毫米和 5.65 毫米。
增强型生成对抗网络，用于 3D 脑 MRI 超分辨率
用于磁共振成像 (MRI) 的单图像超分辨率 (SISR) 重建引起了人们的极大兴趣，因为它不仅可以加快成像速度，还可以改善可用图像数据的定量处理和分析。生成对抗网络 (GAN) 已被证明在图像恢复任务中表现良好。在这项工作中，我们遵循 GAN 框架并开发了一个与鉴别器相结合的生成器来解决 T1 脑 MRI 图像上的 3D SISR 任务。我们开发了一种新颖的 3D 内存高效的残差密集块生成器 (MRDG)，其在 SSIM（结构相似性）、PSNR（峰值信噪比）和 NRMSE（归一化均方根误差）指标方面实现了最先进的性能。我们还设计了一个金字塔池化鉴别器 (PPD) 来同时恢复不同尺寸尺度上的细节。最后，我们引入了模型混合，这是一种简单且计算效率高的方法，可以平衡图像和纹理