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调整视觉语言模型以实现医学图像中的通用异常检测
大规模视觉语言预训练模型的最新进展已在自然图像领域中的零样本/少样本异常检测方面取得了重大进展。然而，自然图像和医学图像之间巨大的领域差异限制了这些方法在医学异常检测中的有效性。本文介绍了一种新颖的轻量级多级自适应和比较框架，以重新利用 CLIP 模型进行医学异常检测。我们的方法将多个残差适配器集成到预训练的视觉编码器中，从而实现不同级别视觉特征的逐步增强。这种多级自适应由多级、逐像素的视觉语言特征对齐损失函数引导，将模型的重点从自然图像中的对象语义重新校准到医学图像中的异常识别。调整后的特征在各种医学数据类型中表现出更好的泛化能力，即使在模型在训练期间遇到看不见的医学模态和解剖区域的零样本场景中也是如此。我们在医学异常检测基准上进行的实验表明，我们的方法明显优于当前最先进的模型，在零样本和少样本设置下，异常分类的平均 AUC 改进分别为 6.24% 和 7.33%，异常分割的平均 AUC 改进分别为 2.03% 和 2.37%。源代码可从以下网址获取：https://github.com/MediaBrain-SJTU/MVFA-AD
使用频道特征的可解释的基于EEG的跨主体EEG识别“ 2279
摘要：基于脑电图（EEG）的情绪识别正在对脑部计算机界面（BCI）和医疗保健的研究中受到显着关注。要准确地从脑电图数据中识别跨主体情绪，必须为与脑电图数据收集过程相关的主题可变性提供有效表示的技术。在本文中，提出了一种使用时间序列分析和空间相关性预测跨受试者情绪的新方法。为代表大脑区域之间的空间连通性，提出了依靠通道的特征，该特征可以有效地处理所有通道之间的相关性。通过对称矩阵定义了通道的特征，其元素是由Pearson相关系数计算得出的，这些元素在两倍通道之间能够互补处理主题特异性变异性。然后，渠道特征将被馈送到两层堆叠的长短期内存（LSTM），该记忆可以提取时间特征并学习情感模型。对两个公开数据集进行了广泛的实验，即使用生理信号（DEAP）的情绪分析数据集和SJTU（Shanghai jiao Tong University）情绪EEG数据集（SEED），证明了渠道功能和LSTM联合使用的效果。实验结果在DEAP的两级价值分类和唤醒的两级分类期间，最新的分类率分别为98.93％和99.10％，在种子中三级分类期间的精度为99.63％。
Jiaxin Guan
1。空间堵塞：针对太空的对手的密码学 - 皇后学院Q4C座谈会（2024年12月）2。关于顺序函数和细粒度的密码学 - 加密2024会议演讲（2024年8月）3。对有限存储质量监视的多种固定随机性提取和安全性 - ITC 2024亮点曲目（2024年8月） - SJTU John John Hopcroft中心讲座系列（2024年1月） - NYU Crypto Reading Group（2023年12月） - TCC 2023会议谈话（2023年12月2023年4月4日。根据集体行动和通用等路线的签名长度的下限 - 欧洲欧洲大会2023会议演讲（2023年4月） - CMU Cylab Cylab Crypto研讨会（2023年4月） - 德州加密赛日（2023年4月）5。不可压缩的密码学 - NTT研究（2022年7月） - Eurocrypt 2022 Conference Talk（2022年5月） - UCLA Crypto Reading Group（2022年4月） - CMU Cylab Cylab Crypto研讨会（2022年4月） - 斯坦福消失的密码学和不可压缩的加密术 - 纽约大学加密阅读小组（2022年1月） - TCC 2021面对面的讲习班演讲（2021年11月）7。在有限的存储模型中消失的加密图 - TCC 2021会议演讲（2021年11月）8。迭代不均匀的多项式 - CFAIL 2021研讨会，加密货币2021年官方事件（2021年8月）9。有限存储模型中的简单计划 - Eurocrypt 2019会议演讲（2019年5月） - 普林斯顿一般考试（2019年5月）
原创研究 AGL-Net：基于脑电图的驾驶员疲劳检测高效神经网络
背景：近年来，由于全球道路上车辆的激增，道路交通安全已成为一个突出问题。驾驶员疲劳检测的挑战在于平衡检测过程的效率和准确性。虽然有各种检测方法，但脑电图 (EEG) 被认为是黄金标准，因为它在检测疲劳方面具有很高的精度。然而，基于 EEG 疲劳检测的深度学习模型受到其大量参数和低计算效率水平的限制，因此难以在移动设备上实现它们。方法：为了克服这一挑战，本文提出了一种基于注意力的 Ghost-LSTM 神经网络 (AGL-Net) 用于基于 EEG 的疲劳检测。AGL-Net 利用注意力机制关注相关特征，并结合 Ghost 瓶颈来有效提取空间 EEG 疲劳信息。使用长短期记忆 (LSTM) 网络提取时间 EEG 疲劳特征。我们建立了两种类型的模型：回归模型和分类模型。在回归模型中，我们使用线性回归来获得回归值。在分类模型中，我们根据从回归获得的预测值对特征进行分类。结果：AGL-Net 比现有的深度学习模型表现出更高的计算效率和更轻量级的设计，其每秒浮点运算数 (FLOPs) 和 Params 值分别为 2.67 M 和 103,530 证明了这一点。此外，AGL-Net 使用上海交通大学 (SJTU) 情绪脑电图数据集 (SEED)-VIG 疲劳驾驶数据集实现了约 87.3% 的平均准确率和约 0.0864 的平均均方根误差 (RMSE)，表明其具有先进的性能。结论：使用 SEED-VIG 数据集进行的实验证明了所提出的疲劳检测方法的可行性和先进性能。通过彻底的消融实验验证了每个 AGL-Net 模块的有效性。此外，Ghost 瓶颈模块的实现大大提高了模型的计算效率。总体而言，该方法比现有的疲劳检测方法具有更高的精度和计算效率，具有相当的实际应用价值。
使用深度学习进行多模式警戒评估
稿件收到日期为 2020 年 3 月 7 日；修订日期为 2020 年 6 月 12 日；接受日期为 2020 年 9 月 3 日。出版日期为 2020 年 10 月 7 日；当前版本日期为 2022 年 5 月 19 日。这项工作部分由国家自然科学基金资助，资助编号为 U1813205、61971071、61673266 和 61976135；部分由汽车车身先进设计制造国家重点实验室自主研究项目资助，资助编号为 71765003；部分由电子制造智能机器人技术湖南省重点实验室开放基金会资助，资助编号为 2017TP1011 和 IRT2018009；部分由加拿大自然科学与工程研究委员会 (NSERC) 资助，特别是 NSERC 发现资助计划和 NSERC CREATE TrustCAV；部分由国家重点研发计划项目（资助编号 2018YFB1308200）资助；部分由长沙市科技项目（资助编号 kq1907087）资助；部分由湖南省重点研发计划项目（资助编号 2018GK2022）、湖南省创新型省份建设专项资金（资助编号 2020SK3007）资助；部分由国家重点研发计划项目（资助编号 2017YFB1002501）资助；部分由上海交通大学医学转化奖研究（资助编号 WF540162605）资助；部分由中央高校基本科研业务费专项资金资助；部分由111项目资助；部分由国家留学基金委（资助编号 201706130071）资助。本文由副主编 HA Abbass 推荐。 (通讯作者：孙伟；张辉)吴伟曾就读于湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082，湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙 410082，湖南大学电子制造智能机器人技术湖南省重点实验室，长沙 410082。他现就读于湖南工业大学电气与信息工程学院，株洲 412007。孙伟就读于湖南大学电气与信息工程学院，长沙 410082，湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室，长沙 410082，湖南大学电子制造智能机器人技术湖南省重点实验室，长沙 410082（电子邮件：david-sun@126.com）。 QM Jonathan Wu 就职于加拿大温莎大学电气与计算机工程系，邮编：ON N9B 3P4。Yimin Yang 就职于加拿大雷克海德大学计算机科学系，邮编：ON P7B 5E1。Hui Zhang 就职于湖南大学机器人学院，邮编：长沙 410082（电子邮件：zhanghuihby@126.com）。Wei-Long Zheng 就职于美国哈佛医学院麻省总医院神经内科，邮编：MA 02114。Bao-Liang Lu 就职于上海交通大学计算机科学与工程系，上海 200240，中国，同时也是上海交通大学上海市教育委员会智能交互与认知工程重点实验室，上海 200240，中国。本文中一个或多个图片的彩色版本可在 https://doi.org/10.1109/TCYB.2020.3022647 上找到。数字对象标识符 10.1109/TCYB.2020.3022647
CVN -Giannicola Scarpa
20 Chailloux，André； Scarpa，Giannicola。2014。并行重复免费纠缠游戏：简化和改进。arxiv。2011年21。近距离和明确的贝尔不平等违规行为。年度IEEE计算复杂性会议的会议记录。IEEE。 pp.157-166。 ISSN 1093-0159。 scopus（35）https://doi.org/10.1109/ccc.2011.30 22（1/1）Scarpa，Giannicola。 2010。 具有量子策略的网络游戏。 计算机科学，社会信息和电信工程研究所的讲义。 Springer Verlag。 36，pp.74-81。 ISSN 1867-8211。 scopus（3）https://doi.org/10.1007/978-3-642-11731-2_10 C.2。 祝贺1量子协议定理，几乎具有普通先验。 基础2023。 布里斯托尔大学。 2023。 2量子系统的观察者不能同意不同意。 uzzlex 2022。 Fira Barcelona，MatterInc.2022。 españa。 参与者-Póster。 恭喜。 3个具有量子策略的网络游戏。 QuantumComm2009。 2022。 意大利。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 4观察者之间的协议：物理原理？ 第18届量子物理与逻辑国际会议。 2021。 polonia。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 5 Giannicola Scarpa。 icmat。 2019。 españa。 恭喜。IEEE。pp.157-166。ISSN 1093-0159。scopus（35）https://doi.org/10.1109/ccc.2011.30 22（1/1）Scarpa，Giannicola。2010。具有量子策略的网络游戏。计算机科学，社会信息和电信工程研究所的讲义。Springer Verlag。36，pp.74-81。ISSN 1867-8211。scopus（3）https://doi.org/10.1007/978-3-642-11731-2_10 C.2。祝贺1量子协议定理，几乎具有普通先验。基础2023。布里斯托尔大学。2023。2量子系统的观察者不能同意不同意。uzzlex 2022。Fira Barcelona，MatterInc.2022。españa。参与者-Póster。恭喜。3个具有量子策略的网络游戏。QuantumComm2009。2022。意大利。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 4观察者之间的协议：物理原理？ 第18届量子物理与逻辑国际会议。 2021。 polonia。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 5 Giannicola Scarpa。 icmat。 2019。 españa。 恭喜。意大利。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。4观察者之间的协议：物理原理？第18届量子物理与逻辑国际会议。2021。polonia。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。5 Giannicola Scarpa。 icmat。 2019。 españa。 恭喜。5 Giannicola Scarpa。icmat。2019。españa。恭喜。PEPS零测试的计算复杂性。量子信息理论的研究术语。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。6 Giannicola Scarpa。 非信号游戏的完美策略。 AMS秋季东部会议。 ams。 2018。 estados unidos deamérica。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 7 Giannicola Scarpa。 在具有不完整信息的游戏中，信念不变的平衡。 量子决策理论研讨会2018。 PTE。 2018。 Hungría。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 8图，通信通道和非局部性：相互作用。 tu darmstadt。 2015。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 9量子计算简介。 tu darmstadt。 2015。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 10个多方零错误的经典通道与纠缠。 2015。 Reino Unido。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 11 Giannicola Scarpa。 通过超级信息成本和指数衰减的纠缠游戏并行重复。 ialp2014。 itu。 2014。 dinamarca。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 12个图，经典通道和非局部性：中欧量子信息处理。 2014。 cqt。6 Giannicola Scarpa。非信号游戏的完美策略。AMS秋季东部会议。ams。2018。estados unidos deamérica。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。恭喜。7 Giannicola Scarpa。 在具有不完整信息的游戏中，信念不变的平衡。 量子决策理论研讨会2018。 PTE。 2018。 Hungría。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 8图，通信通道和非局部性：相互作用。 tu darmstadt。 2015。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 9量子计算简介。 tu darmstadt。 2015。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 10个多方零错误的经典通道与纠缠。 2015。 Reino Unido。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 11 Giannicola Scarpa。 通过超级信息成本和指数衰减的纠缠游戏并行重复。 ialp2014。 itu。 2014。 dinamarca。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 12个图，经典通道和非局部性：中欧量子信息处理。 2014。 cqt。7 Giannicola Scarpa。在具有不完整信息的游戏中，信念不变的平衡。量子决策理论研讨会2018。PTE。2018。Hungría。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 8图，通信通道和非局部性：相互作用。 tu darmstadt。 2015。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 9量子计算简介。 tu darmstadt。 2015。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 10个多方零错误的经典通道与纠缠。 2015。 Reino Unido。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 11 Giannicola Scarpa。 通过超级信息成本和指数衰减的纠缠游戏并行重复。 ialp2014。 itu。 2014。 dinamarca。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 12个图，经典通道和非局部性：中欧量子信息处理。 2014。 cqt。Hungría。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。恭喜。8图，通信通道和非局部性：相互作用。tu darmstadt。2015。Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 9量子计算简介。 tu darmstadt。 2015。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 10个多方零错误的经典通道与纠缠。 2015。 Reino Unido。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 11 Giannicola Scarpa。 通过超级信息成本和指数衰减的纠缠游戏并行重复。 ialp2014。 itu。 2014。 dinamarca。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 12个图，经典通道和非局部性：中欧量子信息处理。 2014。 cqt。Alemania。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。9量子计算简介。tu darmstadt。2015。Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 10个多方零错误的经典通道与纠缠。 2015。 Reino Unido。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 11 Giannicola Scarpa。 通过超级信息成本和指数衰减的纠缠游戏并行重复。 ialp2014。 itu。 2014。 dinamarca。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 12个图，经典通道和非局部性：中欧量子信息处理。 2014。 cqt。Alemania。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。10个多方零错误的经典通道与纠缠。2015。Reino Unido。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。11 Giannicola Scarpa。 通过超级信息成本和指数衰减的纠缠游戏并行重复。 ialp2014。 itu。 2014。 dinamarca。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 恭喜。 12个图，经典通道和非局部性：中欧量子信息处理。 2014。 cqt。11 Giannicola Scarpa。通过超级信息成本和指数衰减的纠缠游戏并行重复。ialp2014。itu。2014。dinamarca。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。恭喜。12个图，经典通道和非局部性：中欧量子信息处理。2014。cqt。repúblicaCheca。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。非本地游戏的纠缠值13图理论界限。TQC2014。2014。Singapur。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 14改善与纠缠的沟通.. CWI阿姆斯特丹。 2013。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 15个广义的Kochen-Specker集，量子着色和纠缠辅助通道容量。信息研讨会的量子物理。 sjtu。 2012。 中国。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 16 Kochen-Specker集的概括将量子着色与纠缠辅助的通道容量联系起来。 AQIS2012。 2012。 中国。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 17量子计算简介。 计算。 套件。 2011。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 18近距离和明确的贝尔不平等。 QIP2011。 cqt。 2011。 Singapur。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 C.3。 proyectos olíneasderespejaciónSingapur。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。14改善与纠缠的沟通.. CWI阿姆斯特丹。2013。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。15个广义的Kochen-Specker集，量子着色和纠缠辅助通道容量。信息研讨会的量子物理。sjtu。2012。中国。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 16 Kochen-Specker集的概括将量子着色与纠缠辅助的通道容量联系起来。 AQIS2012。 2012。 中国。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 17量子计算简介。 计算。 套件。 2011。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 18近距离和明确的贝尔不平等。 QIP2011。 cqt。 2011。 Singapur。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 C.3。 proyectos olíneasderespejación中国。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。16 Kochen-Specker集的概括将量子着色与纠缠辅助的通道容量联系起来。AQIS2012。2012。中国。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 17量子计算简介。 计算。 套件。 2011。 Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 18近距离和明确的贝尔不平等。 QIP2011。 cqt。 2011。 Singapur。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 C.3。 proyectos olíneasderespejación中国。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。17量子计算简介。计算。套件。2011。Alemania。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 18近距离和明确的贝尔不平等。 QIP2011。 cqt。 2011。 Singapur。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 C.3。 proyectos olíneasderespejaciónAlemania。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。18近距离和明确的贝尔不平等。QIP2011。cqt。2011。Singapur。 参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。 C.3。 proyectos olíneasderespejaciónSingapur。参与者-Ponencia Invitada/ Keynote。C.3。 proyectos olíneasderespejaciónC.3。proyectos olíneasderespejación