可以通过串联协作来启用第二语言学习，在该协作中，学生在呼叫中学习其他学生的母语时，将学生分组为视频电话会议。这使学生处于在线环境中，更外向的人可以积极贡献和进行对话，而那些更害羞和不确定其第二语言技能的人可以通过电话坐下来坐下来。我们已经构建并部署了L2L系统，该系统记录了所有参与者在呼叫中的对话说话的时间。我们生成可视化的，包括每个呼叫中​​每个学生的参与率和时间表，并在仪表板上呈现。我们最近制定了一种称为个人对话波动率的措施，以表明每个学生在每个呼叫中​​对对话的贡献如何。我们介绍了来自大学学习Frenchm的19个讲英语的学生的样本的对话波动率措施的分析，在一个教学学期的86个串联电信呼叫中。我们的分析表明，有必要研究互动的本质，看看分配给他们的讨论主题的选择是否太难了，这可能会以某种方式影响他们的参与。

此导频研究侧重于称为L2L的工具，允许第二语言（L2）学习者可视化和分析其与母语人员的缩放交互。 L2L使用Zoom转录程序自动生成对话指标，其播放功能与时间戳允许学生重放会话后的任何所选部分的会话反映和自我评审。这项探索性研究调查了一个七周的Teletandem项目，来自爱尔兰大学的本科生学习法国（B2）与来自法国大学学习英语（B2 +）的同龄人通过放大互动。从调查（n = 43）和半结构化访谈（n = 35）收集的数据表明，定量对话指标和对同步内容的定性审查有助于提高学生的置信水平，同时与母语扬声器汇集。此外，它允许他们设定有形的目标来提高他们的参与，并更加了解他们是如何学习的原因。

Graph Convolutional Networks (GCNs) are extensively utilized for deep learning on graphs. The large data sizes of graphs and their vertex features make scalable training algorithms and distributed memory systems necessary. Since the convolution operation on graphs induces irregular memory access patterns, designing a memory- and communication-efficient parallel algorithm for GCN training poses unique challenges. We propose a highly parallel training algorithm that scales to large processor counts. In our solution, the large adjacency and vertex-feature matrices are partitioned among processors. We exploit the vertex-partitioning of the graph to use non-blocking point-to-point communication operations between processors for better scalability. To further minimize the parallelization overheads, we introduce a sparse matrix partitioning scheme based on a hypergraph partitioning model for full-batch training. We also propose a novel stochastic hypergraph model to encode the expected communication volume in mini-batch training. We show the merits of the hypergraph model, previously unexplored for GCN training, over the standard graph partitioning model which does not accurately encode the communication costs. Experiments performed on real-world graph datasets demonstrate that the proposed algorithms achieve considerable speedups over alternative solutions. The optimizations achieved on communication costs become even more pronounced at high scalability with many processors. The performance benefits are preserved in deeper GCNs having more layers as well as on billion-scale graphs.

尽管机器学习和基于排名的系统在广泛用于敏感决策过程（例如，确定职位候选者，分配信用评分）时，他们对成果的意外偏见充满了疑虑，这使算法公平（例如，人口统计学公平）平等，机会平等）的目标。 “算法追索”提供了可行的恢复动作，通过修改属性来改变不良结果。我们介绍了排名级别的追索权公平的概念，并开发了一个“追索意识的排名”解决方案，该解决方案满足了排名的追索公平约束，同时最大程度地减少了建议的修改成本。我们的解决方案建议干预措施可以重新排序数据库记录的排名列表并减轻组级别的不公平性；具体而言，子组的不成比例表示和追索权成本不平衡。此重新排列可确定对数据点的最小修改，这些属性修改根据其易于解决方案进行了加权。然后，我们提出了一个有效的基于块的扩展，该扩展可以在任何粒度上重新排序（例如，银行贷款利率的多个括号，搜索引擎结果的多页）。对真实数据集的评估表明，尽管现有方法甚至可能加剧诉求不公平，但我们的解决方案 - raguel-可以显着改善追索性的公平性。 Raguel通过反事实生成和重新排列的结合过程优于改善追索性公平的替代方案，同时对大型数据集保持了有效的效率。

无线胶囊内窥镜检查是检查胃肠道的最先进的非侵入性方法之一。一种用于检测胃肠道异常（如息肉，出血，炎症等）的智能计算机辅助诊断系统在无线胶囊内窥镜图像分析中非常紧张。异常的形状，大小，颜色和纹理有很大不同，有些在视觉上与正常区域相似。由于类内的变化，这在设计二进制分类器方面构成了挑战。在这项研究中，提出了一个混合卷积神经网络，用于异常检测，该检测从无线胶囊内窥镜图像中提取了丰富的有意义的特征，并使用各种卷积操作提取。它由三个平行的卷积神经网络组成，每个神经网络具有独特的特征学习能力。第一个网络利用了深度可分离的卷积，而第二个网络采用余弦归一化的卷积操作。在第三个网络中引入了一种新颖的元效力提取机制，以从第一和第二网络及其自己的先前层中生成的特征中汲取的统计信息中提取模式。网络三重奏有效地处理了类内的方差，并有效地检测到胃肠道异常。拟议的混合卷积神经网络模型对两个广泛使用的公开数据集进行了训练和测试。测试结果表明，所提出的模型在KID和Kvasir-Capsule数据集上分别优于97 \％和98 \％分类精度的六种最先进方法。交叉数据集评估结果还证明了所提出的模型的概括性能。

植物疾病是全球作物损失的主要原因，对世界经济产生了影响。为了解决这些问题，智能农业解决方案正在发展，将物联网和机器学习结合起来，以进行早期疾病检测和控制。许多这样的系统使用基于视觉的机器学习方法进行实时疾病检测和诊断。随着深度学习技术的发展，已经出现了新方法，这些方法采用卷积神经网络进行植物性疾病检测和鉴定。基于视觉的深度学习的另一个趋势是使用视觉变压器，事实证明，这些变压器是分类和其他问题的强大模型。但是，很少研究视力变压器以进行植物病理应用。在这项研究中，为植物性疾病鉴定提出了一个启用视觉变压器的卷积神经网络模型。提出的模型将传统卷积神经网络的能力与视觉变压器有效地识别出多种农作物的大量植物疾病。拟议的模型具有轻巧的结构，只有80万个可训练的参数，这使其适合基于物联网的智能农业服务。 PlantXvit的性能在五个公开可用的数据集上进行了评估。拟议的PlantXvit网络在所有五个数据集上的性能要比五种最先进的方法更好。即使在挑战性的背景条件下，识别植物性疾病的平均准确性分别超过了苹果，玉米和稻米数据集的93.55％，92.59％和98.33％。使用梯度加权的类激活图和局部可解释的模型不可思议的解释来评估所提出模型的解释性效率。

通过研究视网膜生物结构的进展，可以识别眼病的存在和严重性是可行的。眼底检查是检查眼睛的生物结构和异常的诊断程序。诸如青光眼，糖尿病性视网膜病和白内障等眼科疾病是世界各地视觉障碍的主要原因。眼疾病智能识别（ODIR-5K）是研究人员用于多标签的多份多疾病分类的基准结构底面图像数据集。这项工作提出了一个歧视性内核卷积网络（DKCNET），该网络探讨了歧视区域的特征，而无需增加额外的计算成本。 DKCNET由注意力块组成，然后是挤压和激发（SE）块。注意块从主干网络中获取功能，并生成歧视性特征注意图。 SE块采用区分特征图并改善了通道相互依赖性。使用InceptionResnet骨干网络观察到DKCNET的更好性能，用于具有96.08 AUC，94.28 F1-SCORE和0.81 KAPPA得分的ODIR-5K底面图像的多标签分类。所提出的方法根据诊断关键字将通用目标标签拆分为眼对。基于这些标签，进行了过采样和不足采样以解决阶级失衡。为了检查拟议模型对培训数据的偏见，对ODIR数据集进行了训练的模型将在三个公开可用的基准数据集上进行测试。发现它在完全看不见的底面图像上也具有良好的性能。