深度学习算法的最新进展为解决许多医学图像分析问题带来了重大好处。培训深度学习模型通常需要具有专家标记注释的大型数据集。但是，获取专家标记的注释不仅昂贵，而且主观，容易出错，并且观察者内部变异性会引入标签。由于解剖学的模棱两可，使用深度学习模型来细分医学图像时，这尤其是一个问题。基于图像的医学诊断工具使用经过不正确分段标签训练的深度学习模型可以导致错误的诊断和治疗建议。与单评论注释相比，多评价者注释可能更适合于使用小型培训集的深度学习模型进行训练。本文的目的是开发和评估一种基于MRI中病变特征的多评价者注释和解剖学知识来生成概率标签的方法，以及一种使用概率的标签使用归一化活动性损失作为A的病变特征的解剖学知识，以训练分割模型”。耐噪声损失的功能。通过将17个膝盖MRI扫描的二进制基础真理进行比较，以评估该模型，以用于临床分割和检测骨髓病变（BML）。该方法与二进制跨透镜损失函数相比，该方法成功提高了精度14，召回22和骰子得分8％。总体而言，这项工作的结果表明，使用软标签的拟议归一化主动损失成功地减轻了嘈杂标签的影响。

对骨关节炎（OA）的磁共振成像（MRI）扫描的客观评估可以解决当前OA评估的局限性。 OA客观评估是必需的骨，软骨和关节液的分割。大多数提出的分割方法都不执行实例分割，并且遭受了类不平衡问题。这项研究部署了蒙版R-CNN实例分割并改进了IT（改进的面罩R-CNN（IMASKRCNN）），以获得与OA相关组织的更准确的广义分割。该方法的训练和验证是使用骨关节炎倡议（OAI）数据集的500次MRI膝盖和有症状髋关节OA患者的97次MRI扫描进行的。掩盖R-CNN的三个修改产生了iMaskRCNN：添加第二个Roialigned块，在掩码标先中添加了额外的解码器层，并通过跳过连接将它们连接起来。使用Hausdorff距离，骰子评分和变异系数（COV）评估结果。与面膜RCNN相比，iMaskRCNN导致骨骼和软骨分割的改善，这表明股骨的骰子得分从95％增加到98％，胫骨的95％到97％，股骨软骨的71％至80％，81％和81％胫骨软骨的％至82％。对于积液检测，iMaskRCNN 72％比MaskRCNN 71％改善了骰子。 Reader1和Mask R-CNN（0.33），Reader1和ImaskRCNN（0.34），Reader2和Mask R-CNN（0.22），Reader2和iMaskRCNN（0.29）之间的积液检测的COV值（0.34），读取器2和mask r-CNN（0.22）接近COV之间，表明人类读者与蒙版R-CNN和ImaskRCNN之间的一致性很高。蒙版R-CNN和ImaskRCNN可以可靠，同时提取与OA有关的不同规模的关节组织，从而为OA的自动评估构成基础。 iMaskRCNN结果表明，修改改善了边缘周围的网络性能。

随着数字时代的出现，由于技术进步，每天的任务都是自动化的。但是，技术尚未为人们提供足够的工具和保障措施。随着互联网连接全球越来越多的设备，确保连接设备的问题以均匀的螺旋速率增长。数据盗窃，身份盗窃，欺诈交易，密码妥协和系统漏洞正在成为常规的日常新闻。最近的人工智能进步引起了网络攻击的激烈威胁。 AI几乎应用于不同科学和工程的每个领域。 AI的干预不仅可以使特定任务自动化，而且可以提高效率。因此，很明显，如此美味的传播对网络犯罪分子来说是非常开胃的。因此，传统的网络威胁和攻击现在是``智能威胁''。本文讨论了网络安全和网络威胁，以及传统和智能的防御方式，以防止网络攻击。最终，结束讨论，以潜在的潜在前景结束讨论AI网络安全。

传入/传出车辆的记录是根本原因分析的关键信息，以打击各种敏感组织中的安全违规事件。 RFID标记会阻碍物流和技术方面的车辆跟踪解决方案的可扩展性。例如，要求标记为RFID的每个传入车辆（部门或私人）是严重的限制，并且与RFID一起检测异常车辆运动的视频分析是不平凡的。我们利用公开可用的计算机视觉算法实现，使用有限状态机形式主义开发可解释的车辆跟踪算法。国家机器将用于状态转换的级联对象检测和光学特征识别（OCR）模型中的输入。我们从系统部署站点中评估了75个285辆车的视频片段中提出的方法。我们观察到检测率受速度和车辆类型的影响最大。当车辆运动仅限于在检查点类似于RFID标记的检查点时，将达到最高的检测率。我们进一步分析了700个对Live DATA的车辆跟踪预测，并确定大多数车辆数量预测误差是由于无法辨认的文本，图像布鲁尔，文本遮挡，文本遮挡和vecab外字母引起的。为了进行系统部署和性能增强，我们希望我们正在进行的系统监控能够提供证据，以在安全检查点上建立更高的车辆通知SOP，并将已部署的计算机视觉模型和状态模型的微调驱动为建立拟议的方法作为RFID标记的有希望的替代方法。

无线传感器网络（WSN）是一项有前途的技术，几乎在各行各业中都有巨大的应用。 WSN的关键应用之一是边境地区和国防机构的入侵检测和监视。边界区域以数百到数千英里的范围延伸，因此不可能在整个边界地区巡逻。结果，敌人可以从任何缺乏监视的地方进入，并导致丧生或摧毁军事机构。 WSN可以是边境地区入侵检测和监视问题的可行解决方案。在边境地区和附近的关键区域（例如军事宪法）发现敌人是一项时间敏感的任务，因为延迟几秒钟可能会带来灾难性的后果。因此，必须设计能够在部署系统范围内识别和检测敌人的系统。在本文中，我们提出了一个基于完全连接的馈送人工神经网络（ANN）的深度学习体系结构，以准确预测K行数以进行快速入侵检测和预防。我们已经使用四个潜在特征，即圆形区域，传感器的传感范围，传感器的传感器范围以及高斯和均匀传感器分布的传感器数量训练和评估了馈电ANN模型。这些特征是通过蒙特卡洛模拟提取的。在此过程中，我们发现该模型可以准确预测具有相关系数（r = 0.78）和均方根误差（RMSE = 41.15）的高斯和均匀传感器分布的K驱动器数量，r = 0.79和r = 0.79和RMSE = 48.36。此外，提出的方法在准确性和计算时间复杂性方面优于其他基准算法。

印度车辆板在尺寸，字体，脚本和形状方面的种类繁多。因此，自动数板识别（ANPR）解决方案的开发是具有挑战性的，因此需要一个多样化的数据集作为示例集合。但是，缺少印度情景的全面数据集，从而阻碍了在公开可用和可重现的ANPR解决方案方面的进展。许多国家已经投入了努力，为中国和面向应用程序的车牌（AOLP）数据集开发诸如中国城市停车数据集（CCPD）等全面的ANPR数据集为我们提供了努力。在这项工作中，我们发布了一个扩展的数据集，该数据集目前由1.5K图像组成，以及可扩展且可重复的程序，以增强该数据集以开发印度条件的ANPR解决方案。我们利用此数据集探索了印度场景的端到端（E2E）ANPR体系结构，该架构最初是根据CCPD数据集为中国车辆号码板识别的。当我们为数据集定制体系结构时，我们遇到了见解，我们在本文中讨论了这一点。我们报告了CCPD作者提供的模型直接可重复使用性的障碍，因为印度数字板的极端多样性以及相对于CCPD数据集的分布差异。在将印度数据集的特性与中国数据集对齐后，在LP检测中观察到了42.86％的改善。在这项工作中，我们还将E2E数板检测模型的性能与Yolov5模型进行了比较，并在可可数据集上进行了预训练，并在印度车辆图像上进行了微调。鉴于用于微调检测模块和Yolov5的数量印度车辆图像是相同的，我们得出的结论是，基于COCO数据集而不是CCPD数据集开发针对印度条件的ANPR解决方案更有效。

We present 2-dimensional turbulent electric field calculations via physics-informed deep learning consistent with (i) drift-reduced Braginskii theory under the framework of an axisymmetric fusion plasma with purely toroidal field and (ii) experimental estimates of the fluctuating electron density and temperature on open field lines obtained from analysis of gas puff imaging of a discharge on the Alcator C-Mod tokamak. The inclusion of effects from the locally puffed atomic helium on particle and energy sources within the reduced plasma turbulence model are found to strengthen correlations between the electric field and electron pressure. The neutrals are also directly associated with broadening the distribution of turbulent field amplitudes and increasing ${\bf E \times B}$ shearing rates. This demonstrates a novel approach in plasma experiments by solving for nonlinear dynamics consistent with partial differential equations and data without encoding explicit boundary nor initial conditions.

标记为“地面真理”数据集通常用于评估和审计AI算法应用于高赌注设置。但是，这些数据集中标签质量不存在广泛接受的基准。我们提供了实证证据，即标签的质量可以大大扭曲现实世界中的算法审计结果。使用AI公司通常在印度聘用的数据注释器，我们展示了地面真理数据的保真度可能导致城乡人口之间ASR的性能的虚假差异。经过严格的，尽管昂贵，标签清洁过程，组之间的这些差异消失了。我们的调查结果强调了标签质量和数据注释成本之间的权衡如何在实践中复杂化算法审计。他们还强调需要开发共识驱动，广泛接受的标签质量基准。