早期检测鱼类疾病并确定潜在原因对农民来说至关重要，以便采取必要的步骤来减轻潜在的爆发，从而避免对国民经济的明显负面影响的财务损失。通常，鱼类疾病是由病毒和细菌引起的;根据生化研究，某些细菌和病毒的存在可能影响水中的pH，DO，BOD，COD，TSS，TDS，EC，PO43-，NO3-N和NH 3-N的水平，导致死亡鱼。此外，自然过程，例如光合作用，呼吸和分解，也有助于改变水质对鱼类健康产生不利影响。通过最近的机器学习技术成功，本文采用了最先进的机器学习算法，以检测和预测水质的及时和准确地降解水质。因此，它有助于采取潜在鱼类疾病的先发制人。实验结果表明，基于真实数据集的算法检测对水质特异性的鱼类疾病的高精度。

End-to-end multilingual ASR has become more appealing because of several reasons such as simplifying the training and deployment process and positive performance transfer from high-resource to low-resource languages. However, scaling up the number of languages, total hours, and number of unique tokens is not a trivial task. This paper explores large-scale multilingual ASR models on 70 languages. We inspect two architectures: (1) Shared embedding and output and (2) Multiple embedding and output model. In the shared model experiments, we show the importance of tokenization strategy across different languages. Later, we use our optimal tokenization strategy to train multiple embedding and output model to further improve our result. Our multilingual ASR achieves 13.9%-15.6% average WER relative improvement compared to monolingual models. We show that our multilingual ASR generalizes well on an unseen dataset and domain, achieving 9.5% and 7.5% WER on Multilingual Librispeech (MLS) with zero-shot and finetuning, respectively.

我们评估神经结构搜索（NAS）算法的鲁棒性，其称为高效NAS（enas），以根据原始搜索空间的数据不可知论攻击，具体设计无效操作。我们经验证明了我们的一拍搜索空间中毒方法如何利用设计缺陷在enas控制器中，以降低分类任务的预测性能。只有两个中毒操作注入了搜索空间，我们将在CIFAR-10数据集上膨胀高达90％的儿童网络的预测误差率。

通过本文，我们寻求减少听力受损社区与较大社会之间的通信障碍，这些社会通常不熟悉非洲撒哈拉地区的手语，在使用尼日利亚时出现最大的听力残疾人案件案例研究。DataSet是尼日利亚语言的先驱数据集，并与相关利益相关者合作创建。我们预处理数据准备进行两种不同的对象检测模型和分类模型，并采用不同的评估度量来衡量标志语言的模型性能，以文本转换任务。最后，我们将预测的符号文本转换为语音，并在实时工作的轻量级应用程序中部署最佳执行模型，并实现令人印象深刻的结果将标志单词/短语转换为文本，然后转换为语音。

神经结构搜索（NAS）算法自动化找到最佳深度学习架构的任务给定可能操作的初始搜索空间。开发这些搜索空间通常是手动事件，具有预优化的搜索空间更有效，而不是从头开始搜索。在本文中，我们介绍了一个名为神经架构类型系统（Neultards）的新框架，该框架在结构化型系统中对无限的网络操作进行分类。我们进一步展示了Neultarts如何应用于卷积层并提出几种未来的方向。