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低光3D医疗图像分割的替代基线--- Atlas Perspective
低射击（一次/几次）分割引起了越来越多的注意力，因为它在有限的注释方面效果很好。状态低射击分割方法通常集中于每个新颖类的隐式表示学习，例如学习原型，通过掩盖的平均池来得出指导特征，以及使用特征空间中的余弦相似性进行分割。我们认为，医学图像上的低射击序列应进一步，以明确了解图像之间的密集对应关系以利用解剖学相似性。核心思想的灵感来自多ATLAS分割的策略实践，其中基于地图集的分割的不可分割部分，即，注册，标签繁殖和标签融合均未验证为我们的工作中的一个框架。特别是，我们提出了两个替代基本线，即暹罗基线和个体差异意识到的基线，其中前者针对的是解剖上稳定的结构（例如脑组织），而后者则具有强大的普遍化能力，可以进行大量的大型形态学变异（例如大型形态学或 - ab domalminal ab domalminal（例如abansminal）。总而言之，这项工作为低射击3D医疗图像分割建立了基准，并阐明了对基于ATLAS的几片分段的理解。
2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
1420 使用 NovaSAR-1 和 Sentinel-1 数据进行自动洪水测绘的基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法 Andrew Ogbaeje，南昆士兰大学 1430 使用澳大利亚制造的低成本 IoT GNSS 传感器进行天气建模和监测 Jun Wang 博士，Kurloo Technology Pty Ltd 1440 潮汐上涨：潮汐数据可以告诉我们维多利亚州菲利普港湾未来沿海洪水的哪些信息 David Pepin，Spatial Vision 1450 深度学习 U-Net 分类 Sentinel-1 和 2 融合有效划定热带山地森林的森林砍伐范围 Richard Dein Altarez，南昆士兰大学 1500 使用基于 GIS 的模糊 AHP 和模糊叠加对澳大利亚昆士兰州养蜂土地适宜性进行时空评估 Sarasie Tennakoon，南昆士兰大学 1510 基于无人机的图像和机器学习来检测入侵物种澳大利亚北部的暹罗草 Deepak Gautam，皇家墨尔本理工大学，地理空间科学 1520 灾害环境下非正规住区的空间增长模式：以哥伦比亚莫科阿为例 Ricardo Camacho，墨尔本大学
2023 年 5 月 10 日星期三 - 查找会议
1420 使用 NovaSAR-1 和 Sentinel-1 数据进行自动洪水测绘的基于卷积神经网络 (CNN) 的深度学习方法 Andrew Ogbaeje，南昆士兰大学 1430 使用澳大利亚制造的低成本 IoT GNSS 传感器进行天气建模和监测 Jun Wang 博士，Kurloo Technology Pty Ltd 1440 潮汐上涨：潮汐数据可以告诉我们维多利亚州菲利普港湾未来沿海洪水的哪些信息 David Pepin，Spatial Vision 1450 深度学习 U-Net 分类 Sentinel-1 和 2 融合有效划定热带山地森林的森林砍伐范围 Richard Dein Altarez，南昆士兰大学 1500 使用基于 GIS 的模糊 AHP 和模糊叠加对澳大利亚昆士兰州养蜂土地适宜性进行时空评估 Sarasie Tennakoon，南昆士兰大学 1510 基于无人机的图像和机器学习来检测入侵物种澳大利亚北部的暹罗草 Deepak Gautam，皇家墨尔本理工大学，地理空间科学 1520 灾害环境下非正规住区的空间增长模式：以哥伦比亚莫科阿为例 Ricardo Camacho，墨尔本大学
M.电气工程技术计划（电力系统...
04EE6801计算技术3-0-0：3 2020课程先决条件•UG级别的工程数学基础知识。•对编程语言的知识，最好是MATLAB或八度或SCILAB课程目标•为学生提供计算工程系统中的应用程序课程提纲中所需的数学技术。普通微分方程和部分微分方程的数值，分析解。数值方法的稳定性。迭代解决方案。矩阵方程。疾病和规范。线性和无约束的优化。单纯式方法。本课程完成后的预期结果，学生将具有：•使用数值迭代技术（包括牛顿方法，插值方法）求解方程•使用数值迭代技术求解方程，包括三角形技术，特征>•将数值技术应用于动力系统的微分方程的解决方程•使用MATLAB/八度/SCILAB平台来解决方程•将数值技术应用于偏微分方程的解决方案•获取各种无约束优化的知识。教科书：1。Erwin Kreyszig，高级工程数学第9版，Wiley International Edition 2。William H. Press，Saul A. Teukolsky，William T. Vetterling，Brian P. Flannery，科学计算的数值食谱，剑桥大学出版社3。Igor Grivia，Stephen G Nash，Arielasofer，线性和非线性优化，第二版，暹罗
掌握计算机科学的掌握，嵌入式和...
嵌入式系统无处不在，并且在我们周围永久生长。该主人旨在提供关键技能，以了解，管理，开发和设置嵌入式系统以及所需的计算机基础架构，从架构的低级别层到系统和网络。应用域涵盖移动系统（汽车，航空和空间）以及未来智能城市的物联网系统。secil（嵌入式和连接的系统：基础架构和软件）旨在培训专门研究嵌入式和连接的计算机系统以及基础柔软和硬基础架构的设计，开发和性能评估的计算机科学工具。针对性的活动还包括测试，部署，控制，监督和进化的这些系统及其应用。相关的系统可以是Ambiant，移动，主张，分布式和实时的。Secil还针对网络和云基础架构，连接或嵌入式设备的硬件以及物联网的应用。secil是计算机科学硕士的一种选择，也是暹罗和伊洛尔德融合的结果。以前的编队，因此，Secil受益于其在其社会经济学领域的非常井井有条的一体化，该公司由专门用于运输和交流的大公司制成，并在嵌入式系统和物联网中创新了构造。这种有利的环境为Secil学生提供了大量的实习，替代合同和工作机会。
简短的简历当前职位：计算机科学教授，...
在随机反应网络的应用中，暹罗-DS 2021算法随机性研讨会，美国数学研究所，2020 AMS-ASL特别会议：逻辑外表，外向，联合数学会议，2020年，北美北美年度大会，纽约，2019年（纽约），概率和概率。 IMS, 2019 Computability Workshop, Oberwolfach Mathematics Research Institute, 2018 Midwest Computability Seminar, Chicago, 2017 NZMRI Workshop and Summer School, Napier, NZ, 2017 (three lectures) Workshop on Normal Numbers, Erwin Schr¨odinger Institute, 2016 AMS Special Session on Effective Mathematics in Discrete and Continuous Worlds, 2016 Conference on Computability,复杂性和随机性（CCR），2015年可计算性特别会议，ASL北美年度会议，2015年中西部计算性研讨会，芝加哥，2014 AMS-ASL逻辑和概率特别节目，联合数学会议，2014年自然算法和科学工作室，2013年INTL，2013 INTL。 关于非常规计算与自然计算会议（UCNC），2012年的计算，复杂性和随机性会议（CCR），2012年逻辑，动力学及其相互作用（庆祝Dan Mauldin的工作），2012 INTL。在随机反应网络的应用中，暹罗-DS 2021算法随机性研讨会，美国数学研究所，2020 AMS-ASL特别会议：逻辑外表，外向，联合数学会议，2020年，北美北美年度大会，纽约，2019年（纽约），概率和概率。 IMS, 2019 Computability Workshop, Oberwolfach Mathematics Research Institute, 2018 Midwest Computability Seminar, Chicago, 2017 NZMRI Workshop and Summer School, Napier, NZ, 2017 (three lectures) Workshop on Normal Numbers, Erwin Schr¨odinger Institute, 2016 AMS Special Session on Effective Mathematics in Discrete and Continuous Worlds, 2016 Conference on Computability,复杂性和随机性（CCR），2015年可计算性特别会议，ASL北美年度会议，2015年中西部计算性研讨会，芝加哥，2014 AMS-ASL逻辑和概率特别节目，联合数学会议，2014年自然算法和科学工作室，2013年INTL，2013 INTL。关于非常规计算与自然计算会议（UCNC），2012年的计算，复杂性和随机性会议（CCR），2012年逻辑，动力学及其相互作用（庆祝Dan Mauldin的工作），2012 INTL。语言与自动机理论与应用会议（LAA），2012年DNA计算与分子编程会议（DNA），2011年欧洲的可计算性会议（CIE），2011年（三小时教程）AMS-AS-AMS-ASL逻辑和分析特别会议，有关逻辑和分析，关于联合数学会议，2011年的计算，复杂性和随机性（CCR），2010年CCR，CCR和ALG诉讼，2010年，ALG，2010和Tilings，2009年逻辑，计算和随机性会议，2009
![arxiv：2212.04308v2 [Math.mg] 2023年11月30日](/simg/4\486fa03078b37050b30f0b62ba29c0524120a471.webp)
arxiv：2212.04308v2 [Math.mg] 2023年11月30日
[ahak22] V´ıctor Hugo Almendra-Hern´andez，Gergely Ambrus和Matthew Kendall，通过稀疏近似，离散和计算几何学定量定理，分离和计算几何（2022），1-8。[BH94] IMRE BARANY和ALAD´AR HEPPES，在平面中定量的Steinitz定理的确切常数，离散和计算几何学12（1994），否。4，387–398。[BJB + 04] K´aroly bouthoczky Jr，K。Boutoczky等人，有限的包装和覆盖，第1卷。154，剑桥大学出版社，2004年。[bkp82]1，109–114。[BP09] K. M. Ball和M. Prodromou，Vaaler定理的敏锐组合版本，伦敦数学学会公报41（2009），第1期。5，853–858。 [BRA97] Peter Brass，在平面，离散和计算地理的定量Steinitz定理上17（1997），否。 1，111–117。 [CAR11]康斯坦丁·卡拉斯（Constant Carath´eodory），`uber den variabilit - der fourier'schen konstanten von von potitiven von potitived harmonischen funktionen，rendiconti del circolo matematico di palermo（1884-1940）32（1911）32（1911），否。 1，193–217。 [dllhrs17] Jes'us a de loera，Reuben N La Haye，David Rolnick和Pablo Sober´on，用于连续参数的定量组合几何学，离散和计算几何学57（2017），否。 2，318–334。 [in22] Grigory Ivanov和M´arton Nasz´odi，一种定量的Helly-type定理：同型中的遏制，《暹罗》，《离散数学》杂志36（2022），否。 2，951–957。 3，295–318。5，853–858。[BRA97] Peter Brass，在平面，离散和计算地理的定量Steinitz定理上17（1997），否。1，111–117。[CAR11]康斯坦丁·卡拉斯（Constant Carath´eodory），`uber den variabilit - der fourier'schen konstanten von von potitiven von potitived harmonischen funktionen，rendiconti del circolo matematico di palermo（1884-1940）32（1911）32（1911），否。1，193–217。[dllhrs17] Jes'us a de loera，Reuben N La Haye，David Rolnick和Pablo Sober´on，用于连续参数的定量组合几何学，离散和计算几何学57（2017），否。2，318–334。[in22] Grigory Ivanov和M´arton Nasz´odi，一种定量的Helly-type定理：同型中的遏制，《暹罗》，《离散数学》杂志36（2022），否。2，951–957。3，295–318。[KMY92] David Kirkpatrick，Bhubaneswar Mishra和Chee-keng Yap，定量Steinitz的定理，应用于多填充，离散和计算几何7（1992），否。 div>[Ste13] Ernst Steinitz，条件行和凸系统。
通过交叉研究实现医疗保健领域的高效表征学习...
在医疗保健和生物医学应用中，极端的计算要求对采用表示学习构成了重大障碍。表示学习可以通过从有限的医疗数据中学习有用的先验来提高深度学习架构的性能。然而，最先进的自监督技术在使用较小的批量或较短的预训练时间时性能会降低，这在临床环境中更为实用。为了应对这一挑战，我们提出了跨架构-自监督（CASS）。这种新颖的暹罗自监督学习方法协同利用 Transformer 和卷积神经网络（CNN）进行高效学习。我们的实证评估表明，CASS 训练的 CNN 和 Transformer 在四个不同的医疗保健数据集上的表现优于现有的自监督学习方法。仅使用 1% 的标记数据进行微调，CASS 实现了 3.8% 的平均提升；使用 10% 的标记数据，它获得了 5.9%；而使用 100% 标记数据，其性能提升显著，达到 10.13%。值得注意的是，与最先进的方法相比，CASS 将预训练时间缩短了 69%，使其更适合临床实施。我们还证明，CASS 对批次大小和预训练周期的变化具有更强的鲁棒性，使其成为医疗保健应用中机器学习的合适候选者。
医学中的人工智能
使用脑电图增加访问脑信号数据的访问会创造新的机会来研究电生理学大脑活动并进行神经系统疾病的门诊诊断。这项工作提出了一种依靠信号光谱特性的精神分裂症分类的成对距离学习方法。能够处理数量有限的观察结果的临床试验（即案例和/或对照个体），我们提出了一个暹罗神经网络结构，以从每个通道的观测值组合中学习一个歧视性特征空间。通过这种方式，信号的多元顺序用作数据增强的一种形式，进一步支持网络泛化能力。卷积层具有在余弦对比损失下学习的参数，以充分探索从大脑信号中得出的光谱图像。根据静止状态方案的参考临床试验数据对精神分裂症诊断的拟议方法进行了测试，达到0.95±0.05精度，0.98±0.02敏感性和0.92±0.07特异性。结果表明，使用所提出的神经网络提取的特征比基准高于诊断精神分裂症的基础线（准确性和敏感性+20pp），这表明存在能够捕获歧视性神经肿瘤的非琐事电生理大脑模式存在。该代码可在github上找到：https：//github.com/dcalhas/siamese_schizophrenia_eeg。
可解释的人工智能（XAI）研讨会
Gitta Kutyniok于2000年获得了Paderborn University的数学博士学位。她在普林斯顿大学，圣安福德，耶鲁大学和佐治亚理工学院等顶级大学中担任过各种学术职务。她于2006年在吉森大学获得了数学领域的习惯。从2008年至2011年，她一直是Osnabrück大学的全面应用分析教授，并且是应用分析小组（AAG）的负责人（随后她为2011年柏林技术大学至2020年的Ma -Thematics授予爱因斯坦主持人。从2019年至2023年，她一直是Tromsø大学机器学习的兼职教授。自2020年以来，她担任巴伐利亚人AI的数学基础，在路德维希 - 马克西米利人 - 慕尼黑大学。她获得了各种荣誉和奖项，包括DFG在2007年获得的冯·卡文奖。她于2013年被邀请在Ömg-DMV大会上担任Noether讲师，2021年在欧洲第八届欧洲数学大会（8ECM）的全体讲师。在2022年国际数学家国际大会（ICM 2022）和国际工业与应用数学大会（ICIAM）（ICIAM）上，她也受到了邀请的讲座的荣誉。她于2019年成为暹罗研究员，于2016年加入柏林 - 布兰登堡科学与人文学院，并于2022年当选为欧洲科学院。Gitta Kutyniok的研究重点是应用数学，艺术智能和深度学习。