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- How to Leverage Multimodal EHR Data for Better Medical Predictions? [13.4]
電子健康記録(EHR)データの複雑さは、ディープラーニングの適用の課題である。 本稿では,まずEHRから臨床ノートを抽出し,これらのデータを統合する方法を提案する。 2つの医療予測タスクの結果、異なるデータを持つ融合モデルが最先端の手法より優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 13:26:05 GMT)- EHR （Electronic Health Record）のデータ分析において時間に影響されないデータ、時系列性のあるデータ（離散/連続）、臨床ノートの情報という複数種類のデータを統合した結果性能向上に有効だったとの報告。
- 10 Security and Privacy Problems in Self-Supervised Learning [31.0]
自己教師付き学習は、大量のラベルのないデータを使用してエンコーダを事前訓練することを目的としている。 本章では,自己教師型学習における学習済みエンコーダのセキュリティとプライバシに関する10の基本的な問題について論じる。
論文 参考訳（メタデータ） 参考訳（全文） (Thu, 28 Oct 2021 21:45:53 GMT)- 様々なドメインの自己教師有り学習の概要と10個の攻撃やプライバシーへの問題に関する報告。概要を把握するのによい資料。取り上げられている問題、攻撃、課題は下記の通り。
- Confidentialityの課題
- Data Tracing/Auditing
- Membership Inference Attack
- Reconstruction Attack
- Attribute/Property Inference Attack
- Encoder Hyperparameter Stealing Attack
- Encoder Parameter Stealing Attack
- Integrityへの攻撃
- Backdoor Attacks
- Poisoning Attack
- Evasion Attack
- Availabilityの課題
- Resource Depletion Attack
- Crowd-sensing Enhanced Parking Patrol using Sharing Bikes’ Trajectories [20.7]
違法な自動車駐車は、大気汚染や交通事故につながる交通渋滞を引き起こすため、世界中の主要都市が直面する一般的な都市問題である。 Mobikeの巨大で高品質なシェアリングバイクは、ユビキタスで違法な駐車検知アプローチを設計するユニークな機会を提供する。 検出結果は、パトロールスケジュール、すなわち、違法な駐車リスクの高い地域へパトロール警官を派遣し、パトロール効率をさらに向上させることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (Fri, 29 Oct 2021 05:48:51 GMT)- シェアバイクの軌道情報から違法駐車を検出する取り組み、これに加えて効果的なパトロール戦略を提案している。
- 言われてみるとシェアバイクの軌道と違法駐車は関係していそうではあるけど面白いアプローチ