在植物繁殖中，环境（GXE）相互作用的基因型存在对耕作决策和引入新作物品种的影响很大。线性和双线性项的组合已被证明在建模这种类型的数据方面非常有用。识别GXE的一种广泛使用的方法是加性主要效应和乘法交互作用（AMMI）模型。但是，由于数据经常可能是高维的，马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法在计算上可能是不可行的。在本文中，我们考虑了这种模型的变异推理方法。我们得出用于估计参数的变异近似值，并使用模拟和真实数据将近似值与MCMC进行比较。我们提出的新推论框架平均要快两倍，同时保持与MCMC相同的预测性能。

当歌曲创作或演奏时，歌手/词曲作者通常会出现通过它表达感受或情感的意图。对于人类而言，将音乐作品或表演中的情感与观众的主观感知相匹配可能会非常具有挑战性。幸运的是，此问题的机器学习方法更简单。通常，它需要一个数据集，从该数据集中提取音频功能以将此信息呈现给数据驱动的模型，从而又将训练以预测给定歌曲与目标情绪匹配的概率是什么。在本文中，我们研究了最近出版物中最常见的功能和模型来解决此问题，揭示了哪些最适合在无伴奏歌曲中识别情感。

具有常识性推理（CSR）能力的编程机器是人工智能界的长期挑战。当前的CSR基准测试使用多项选择（在相对较少的情况下，生成的）提问实例来评估机器常识。基于变压器的语言表示模型的最新进展表明，现有基准取得了很大进展。然而，尽管目前存在数十个CSR基准，并且正在增长，但尚不清楚全面的常识能力套件已被系统地评估。此外，人们对语言模型是否“适合”基准数据集的培训分区存在疑问，因为它可以通过微妙但无关紧要（至少对于CSR而言），这是在测试分区上实现良好性能的统计功能。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为理论上的常识性推理（TG-CSR）的基准，该基准也基于歧视性问题的回答，但旨在评估常见方面的各个方面，例如时空，时间和世界国家。 TG-CSR基于Gordon和Hobbs首先提出的常识性类别的子集。基准还设计为几乎没有射击（并且将来，零射），只提供了少数培训和验证示例。该报告讨论了基准的结构和构建。初步结果表明，即使对于为歧视性企业社会责任的问题回答任务而设计的高级语言表示模型，基准也是挑战性的。基准访问和排行榜：https：//codalab.lisn.upsaclay.fr/competitions/3080基准网站：https：//usc-isi-i2.github.io/tgcsr/

通常，基于生物谱系的控制系统可能不依赖于各个预期行为或合作适当运行。相反，这种系统应该了解未经授权的访问尝试的恶意程序。文献中提供的一些作品建议通过步态识别方法来解决问题。这些方法旨在通过内在的可察觉功能来识别人类，尽管穿着衣服或配件。虽然该问题表示相对长时间的挑战，但是为处理问题的大多数技术存在与特征提取和低分类率相关的几个缺点，以及其他问题。然而，最近的深度学习方法是一种强大的一组工具，可以处理几乎任何图像和计算机视觉相关问题，为步态识别提供最重要的结果。因此，这项工作提供了通过步态认可的关于生物识别检测的最近作品的调查汇编，重点是深入学习方法，强调他们的益处，暴露出弱点。此外，它还呈现用于解决相关约束的数据集，方法和体系结构的分类和表征描述。

使用卷积神经网络（CNN）已经显着改善了几种图像处理任务，例如图像分类和对象检测。与Reset和Abseralnet一样，许多架构在创建时至少在一个数据集中实现了出色的结果。培训的一个关键因素涉及网络的正规化，这可以防止结构过度装备。这项工作分析了在过去几年中开发的几种正规化方法，显示了不同CNN模型的显着改进。该作品分为三个主要区域：第一个称为“数据增强”，其中所有技术都侧重于执行输入数据的更改。第二个，命名为“内部更改”，旨在描述修改神经网络或内核生成的特征映射的过程。最后一个称为“标签”，涉及转换给定输入的标签。这项工作提出了与关于正则化的其他可用调查相比的两个主要差异：（i）第一个涉及在稿件中收集的论文并非超过五年，并第二个区别是关于可重复性，即所有作品此处推荐在公共存储库中可用的代码，或者它们已直接在某些框架中实现，例如Tensorflow或Torch。

本文通过研究阶段转换的$ Q $State Potts模型，通过许多无监督的机器学习技术，即主成分分析（PCA），$ K $ - 梅尔集群，统一歧管近似和投影（UMAP），和拓扑数据分析（TDA）。即使在所有情况下，我们都能够检索正确的临界温度$ t_c（q）$，以$ q = 3,4 $和5 $，结果表明，作为UMAP和TDA的非线性方法依赖于有限尺寸效果，同时仍然能够区分第一和二阶相转换。该研究可以被认为是在研究相转变的调查中使用不同无监督的机器学习算法的基准。

生物数据和知识库越来越依赖语义Web技术以及使用知识图表进行数据集成，检索和联合查询。我们提出了一种用于自动学习生物测定的解决方案。我们的解决方案使自动化学的问题与分类与聚类并置，其中两种方法在方法复杂度频谱的相对端。在特征上建模我们的问题，我们发现聚类解决方案显着优于最先进的神经网络的最先进的分类方法。这种新颖的贡献基于两个因素：1）在数据优于具有复杂语义建模的替代方法之后密切建模的学习目标;2）自动学习生物测定达到近83％的高性能F1，这对我们的知识是首次报告的任务标准化评估提供了强大的基准模型。

由能够连接和交换消息的越来越多的移动设备而激励，我们提出了一种旨在模拟和分析网络中节点移动性的方法。我们注意到文献中的许多现有解决方案依赖于直接在节点联系人图表上计算的拓扑测量，旨在捕获节点在有利于原型设计，设计和部署移动网络的连接和移动模式方面的重要性。但是，每个措施都具有其特异性，并且无法概括最终随时间变化的节点重要性概念。与以前的方法不同，我们的方法基于节点嵌入方法，该方法模型和推出在保留其空间和时间特征的同时在移动性和连接模式中对节点的重要性。我们专注于基于一丝小组会议的案例研究。结果表明，我们的方法提供了提取不同移动性和连接模式的丰富表示，这可能有助于移动网络中的各种应用和服务。

在本文中，我们评估了基于对抗示例的深度学习的AED系统。我们测试多个安全性关键任务的稳健性，实现为CNNS分类器，以及由Google制造的现有第三方嵌套设备，该模型运行自己的黑盒深度学习模型。我们的对抗示例使用由白色和背景噪声制成的音频扰动。这种干扰易于创建，以执行和再现，并且可以访问大量潜在的攻击者，甚至是非技术精明的攻击者。我们表明，对手可以专注于音频对抗性投入，使AED系统分类，即使我们使用少量给定类型的嘈杂干扰，也能实现高成功率。例如，在枪声课堂的情况下，我们在采用少于0.05白噪声水平时达到近100％的成功率。类似于以前通过工作的工作侧重于来自图像域以及语音识别域的对抗示例。然后，我们寻求通过对策提高分类器的鲁棒性。我们雇用了对抗性培训和音频去噪。我们表明，当应用于音频输入时，这些对策可以是分离或组合的，在攻击时，可以成功地产生近50％的近50％。

While the brain connectivity network can inform the understanding and diagnosis of developmental dyslexia, its cause-effect relationships have not yet enough been examined. Employing electroencephalography signals and band-limited white noise stimulus at 4.8 Hz (prosodic-syllabic frequency), we measure the phase Granger causalities among channels to identify differences between dyslexic learners and controls, thereby proposing a method to calculate directional connectivity. As causal relationships run in both directions, we explore three scenarios, namely channels' activity as sources, as sinks, and in total. Our proposed method can be used for both classification and exploratory analysis. In all scenarios, we find confirmation of the established right-lateralized Theta sampling network anomaly, in line with the temporal sampling framework's assumption of oscillatory differences in the Theta and Gamma bands. Further, we show that this anomaly primarily occurs in the causal relationships of channels acting as sinks, where it is significantly more pronounced than when only total activity is observed. In the sink scenario, our classifier obtains 0.84 and 0.88 accuracy and 0.87 and 0.93 AUC for the Theta and Gamma bands, respectively.