自然语言处理的进步（NLP）正在通过实际应用和学术利益的形式传播各个域。本质上，法律域包含大量数据以文本格式。因此，它需要将NLP应用于迎合对域的分析要求苛刻的需求。识别法律案例中的重要句子，事实和论点是法律专业人员这么繁琐的任务。在本研究中，我们探讨了句子嵌入的使用，以确定法律案件中的重要句子，在案件中的主要缔约方的角度。此外，定义了特定于任务的丢失功能，以提高通过分类交叉熵损失的直接使用限制的准确性。

Fuzzy logic has been proposed in previous studies for machine diagnosis, to overcome different drawbacks of the traditional diagnostic approaches used. Among these approaches Failure Mode and Effect Critical Analysis method(FMECA) attempts to identify potential modes and treat failures before they occur based on subjective expert judgments. Although several versions of fuzzy logic are used to improve FMECA or to replace it, since it is an extremely cost-intensive approach in terms of failure modes because it evaluates each one of them separately, these propositions have not explicitly focused on the combinatorial complexity nor justified the choice of membership functions in Fuzzy logic modeling. Within this context, we develop an optimization-based approach referred to Integrated Truth Table and Fuzzy Logic Model (ITTFLM) that smartly generates fuzzy logic rules using Truth Tables. The ITTFLM was tested on fan data collected in real-time from a plant machine. In the experiment, three types of membership functions (Triangular, Trapezoidal, and Gaussian) were used. The ITTFLM can generate outputs in 5ms, the results demonstrate that this model based on the Trapezoidal membership functions identifies the failure states with high accuracy, and its capability of dealing with large numbers of rules and thus meets the real-time constraints that usually impact user experience.

Many recent perturbation studies have found unintuitive results on what does and does not matter when performing Natural Language Understanding (NLU) tasks in English. Coding properties, such as the order of words, can often be removed through shuffling without impacting downstream performances. Such insight may be used to direct future research into English NLP models. As many improvements in multilingual settings consist of wholesale adaptation of English approaches, it is important to verify whether those studies replicate or not in multilingual settings. In this work, we replicate a study on the importance of local structure, and the relative unimportance of global structure, in a multilingual setting. We find that the phenomenon observed on the English language broadly translates to over 120 languages, with a few caveats.

Providing better language tools for low-resource and endangered languages is imperative for equitable growth. Recent progress with massively multilingual pretrained models has proven surprisingly effective at performing zero-shot transfer to a wide variety of languages. However, this transfer is not universal, with many languages not currently understood by multilingual approaches. It is estimated that only 72 languages possess a "small set of labeled datasets" on which we could test a model's performance, the vast majority of languages not having the resources available to simply evaluate performances on. In this work, we attempt to clarify which languages do and do not currently benefit from such transfer. To that end, we develop a general approach that requires only unlabelled text to detect which languages are not well understood by a cross-lingual model. Our approach is derived from the hypothesis that if a model's understanding is insensitive to perturbations to text in a language, it is likely to have a limited understanding of that language. We construct a cross-lingual sentence similarity task to evaluate our approach empirically on 350, primarily low-resource, languages.

多词表达式（MWE）是一系列单词，共同提出的含义不是从其单个单词中得出的。处理MWE的任务在许多自然语言处理（NLP）应用中至关重要，包括机器翻译和术语提取。因此，在不同领域中检测MWE是一个重要的研究主题。在本文中，我们探索了最新的神经变压器，以检测花和植物名称中的MWES。我们在由植物和花朵百科全书创建的数据集上评估了不同的变压器模型。我们从经验上表明，Transformer模型模型优于基于长期记忆（LSTM）的先前神经模型。

预测周围动态剂的未来轨迹是自动驾驶中的必要要求。这些轨迹主要取决于周围的静态环境以及这些动态剂的过去运动。此外，代理意图的多模式性质使轨迹预测问题更具挑战性。所有现有模型都同样考虑目标剂以及周围的剂，而无需考虑物理特性的变化。在本文中，我们为自动驾驶中的多模式轨迹预测提供了一个新颖的基于深度学习的框架，该框架考虑了目标及周围车辆的物理特性，例如对象类及其物理尺寸通过加权注意模块，从而改善预测的准确性。我们的模型在Nuscenes轨迹预测基准测试中取得了最高的结果，这些模型是使用栅格图来输入环境信息的模型。此外，我们的模型能够实时运行，达到300 fps的高推理率。

自从有新闻以来，假新闻一直存在，从谣言到印刷媒体再到广播电视。最近，信息时代及其沟通和互联网突破加剧了假新闻的传播。此外，除了电子商务外，当前的互联网经济取决于广告，视图和点击，这促使许多开发人员诱饵最终用户点击链接或广告。因此，假新闻通过社交媒体网络的狂野传播影响了现实世界中的问题，从选举到5G的采用以及Covid-19大流行的处理。自虚假新闻出现以来，从事实检查员到基于人工智能的探测器，探测和阻止假新闻的努力就一直存在。由于假新闻传播器采用了更复杂的技术，因此解决方案仍在不断发展。在本文中，R代码已用于研究和可视化现代假新闻数据集。我们使用聚类，分类，相关性和各种图来分析和呈现数据。该实验显示了分类器在与虚假新闻中分开的效率高效率。

近年来，在数字病理应用中，在研究和临床环境中越来越普遍的部署这些模型的部署证明了在数字病理应用中的深度学习模型的开发方面取得了巨大进步。尽管此类模型在解决DP应用程序中的基本计算任务方面表现出了前所未有的表现，但在适应转移学习的看不见数据时，它们会遭受灾难性的遗忘。随着对深度学习模型的需求越来越多地处理不断变化的数据分布，包括不断发展的患者人群和新的诊断测定法，持续的学习模型减轻了模型忘记的遗忘，需要在基于DP的分析中引入。但是，据我们所知，没有针对DP特定应用的此类模型的系统研究。在这里，我们提出了DP设置中的CL方案，其中的组织病理学图像数据来自不同来源/分布，其知识已集成到单个模型中，而无需从头开始训练所有数据。然后，我们建立了一个用于结直肠癌H＆E分类的增强数据集，以模拟图像外观的变化，并在拟议的CL方案中评估了CL模型性能。我们利用乳腺肿瘤H＆E数据集以及结直肠癌来评估不同肿瘤类型的CL。此外，我们在注释和计算资源的限制下在在线几弹性设置中评估了CL方法。我们揭示了DP应用中CL的有希望的结果，这可能为这些方法在临床实践中的应用铺平了道路。

分布式的小型太阳能光伏（PV）系统正在以快速增加的速度安装。这可能会对分销网络和能源市场产生重大影响。结果，在不同时间分辨率和视野中，非常需要改善对这些系统发电的预测。但是，预测模型的性能取决于分辨率和地平线。在这种情况下，将多个模型的预测结合到单个预测中的预测组合（合奏）可能是鲁棒的。因此，在本文中，我们提供了对五个最先进的预测模型的性能以及在多个分辨率和视野下的现有预测组合的比较和见解。我们提出了一种基于粒子群优化（PSO）的预测组合方法，该方法将通过加权单个模型产生的预测来使预报掌握能够为手头的任务产生准确的预测。此外，我们将提出的组合方法的性能与现有的预测组合方法进行了比较。使用现实世界中的PV电源数据集进行了全面的评估，该数据集在美国三个位置的25个房屋中测得。在四种不同的分辨率和四个不同视野之间的结果表明，基于PSO的预测组合方法的表现优于使用任何单独的预测模型和其他预测组合的使用，而平均平均绝对规模误差降低了3.81％，而最佳性能则最佳性能单个个人模型。我们的方法使太阳预报员能够为其应用产生准确的预测，而不管预测分辨率或视野如何。

Speckle是一种乘法噪声，它会影响所有连贯的成像方式，包括合成孔径雷达（SAR）图像。斑点的存在降低了图像质量和不利影响SAR图像理解应用程序的性能，例如自动目标识别和变更检测。因此，SAR Despeckling是遥感中的重要问题。在本文中，我们介绍了SAR-DDPM，这是SAR Despeckling的降解扩散概率模型。提出的方法包括马尔可夫链，该链通过反复添加随机噪声将干净的图像转换为白色高斯噪声。伪造的图像是通过反向过程恢复的，该过程迭代地使用噪声预测器在斑点图像上进行噪声预测。此外，我们提出了一种基于循环旋转的新推理策略，以提高选品的性能。我们对合成和真实SAR图像的实验表明，所提出的方法在定量和定性结果方面在最新的伪造方法上都取得了重大改进。