本文介绍了一种机器学习方法，可以在宏观水平下模拟电动车辆的电力消耗，即在不存在速度轮廓，同时保持微观级别精度。对于这项工作，我们利用了基于代理的代理的运输工具来模拟了在各种场景变化的大芝加哥地区发生的模型旅行，以及基于物理的建模和仿真工具，以提供高保真能量消耗值。产生的结果构成了车辆路径能量结果的非常大的数据集，其捕获车辆和路由设置的可变性，并且掩盖了车速动力学的高保真时间序列。我们表明，尽管掩盖了影响能量消耗的所有内部动态，但是可以以深入的学习方法准确地学习聚合级能量消耗值。当有大规模数据可用，并且仔细量身定制的功能工程，精心设计的模型可以克服和检索潜在信息。该模型已部署并集成在Polaris运输系统仿真工具中，以支持各个充电决策的实时行为运输模型，以及电动车辆的重新排出。

Designing a natural voice interface rely mostly on Speech recognition for interaction between human and their modern digital life equipment. In addition, speech recognition narrows the gap between monolingual individuals to better exchange communication. However, the field lacks wide support for several universal languages and their dialects, while most of the daily conversations are carried out using them. This paper comes to inspect the viability of designing an Automatic Speech Recognition model for the Sudanese dialect, which is one of the Arabic Language dialects, and its complexity is a product of historical and social conditions unique to its speakers. This condition is reflected in both the form and content of the dialect, so this paper gives an overview of the Sudanese dialect and the tasks of collecting represented resources and pre-processing performed to construct a modest dataset to overcome the lack of annotated data. Also proposed end- to-end speech recognition model, the design of the model was formed using Convolution Neural Networks. The Sudanese dialect dataset would be a stepping stone to enable future Natural Language Processing research targeting the dialect. The designed model provided some insights into the current recognition task and reached an average Label Error Rate of 73.67%.

语言是个人表达思想的方法。每种语言都有自己的字母和数字字符集。人们可以通过口头或书面交流相互交流。但是，每种语言都有同类语言。聋哑和/或静音的个人通过手语交流。孟加拉语还具有手语，称为BDSL。数据集是关于孟加拉手册图像的。该系列包含49个单独的孟加拉字母图像。 BDSL49是一个数据集，由29,490张具有49个标签的图像组成。在数据收集期间，已经记录了14个不同成年人的图像，每个人都有不同的背景和外观。在准备过程中，已经使用了几种策略来消除数据集中的噪声。该数据集可免费提供给研究人员。他们可以使用机器学习，计算机视觉和深度学习技术开发自动化系统。此外，该数据集使用了两个模型。第一个是用于检测，而第二个是用于识别。

Facebook和Twitter等社交媒体平台上的在线形象已成为互联网用户的日常习惯。尽管平台为用户提供了大量服务，但用户仍遭受网络欺凌的困扰，这进一步导致了精神虐待，并可能升级以对个人或目标群体造成身体伤害。在本文中，我们使用相关的阿拉伯语Twitter数据集将其提交给阿拉伯仇恨言论2022共享任务研讨会（OSACT5 2022）。共享任务由3个子任务组成，子任务A的重点是检测该推文是否令人反感。然后，对于进攻性推文，子任务B专注于检测该推文是否是仇恨言论。最后，对于仇恨言论推文，子任务C的重点是检测六个不同类别中的细粒度仇恨言论。变压器模型证明了它们在分类任务方面的效率，但是在小型或不平衡数据集中进行微调时的合适问题。我们通过研究多个培训范式（例如对比学习和多任务学习以及分类微调）以及我们前5名表演者的合奏来克服这一限制。我们提出的解决方案分别在子任务A，B和C中分别实现了0.841、0.817和0.476宏F1平均。

30天的医院再入院是一个长期存在的医疗问题，会影响患者的发病率和死亡率，每年造成数十亿美元的损失。最近，已经创建了机器学习模型来预测特定疾病患者的住院再入院风险，但是不存在任何模型来预测所有患者的风险。我们开发了一个双向长期记忆（LSTM）网络，该网络能够使用随时可用的保险数据（住院访问，门诊就诊和药物处方）来预测任何入院患者的30天重新入选，无论其原因如何。使用历史，住院和入院后数据时，表现最佳模型的ROC AUC为0.763（0.011）。 LSTM模型显着优于基线随机森林分类器，表明了解事件的顺序对于模型预测很重要。与仅住院数据相比，与住院数据相比，将30天的历史数据纳入也显着改善了模型性能，这表明患者入院前的临床病史，包括门诊就诊和药房数据是重新入院的重要贡献者。我们的结果表明，机器学习模型能够使用结构化保险计费数据以合理的准确性来预测住院再入院的风险。由于可以从网站中提取计费数据或同等代理人，因此可以部署此类模型以识别有入院风险的患者，或者分配更多可靠的随访（更近的后续后续，家庭健康，邮寄药物） - 出院后风险患者。

医院住宿时间（LOS）是最重要的医疗保健度量之一，反映了医院的服务质量，有助于改善医院调度和管理。LOS预测有助于成本管理，因为留在医院的患者通常在资源受到严重限制的情况下这样做。在这项研究中，我们通过机器学习和统计方法审查了LOS预测的论文。我们的文献综述考虑了对卒中患者LOS预测的研究研究。一些受访的研究表明，作者达成了相应的结论。例如，患者的年龄被认为是一些研究中卒中患者LOS的重要预测因子，而其他研究则认为年龄不是一个重要因素。因此，在该领域需要额外的研究以进一步了解卒中患者LOS的预测因子。

机器学习和计算机视觉技术近年来由于其自动化，适合性和产生惊人结果的能力而迅速发展。因此，在本文中，我们调查了2014年至2022年之间发表的关键研究，展示了不同的机器学习算法研究人员用来分割肝脏，肝肿瘤和肝脉管结构的研究。我们根据感兴趣的组织（肝果，肝肿瘤或肝毒剂）对被调查的研究进行了划分，强调了同时解决多个任务的研究。此外，机器学习算法被归类为受监督或无监督的，如果属于某个方案的工作量很大，则将进一步分区。此外，对文献和包含上述组织面具的网站发现的不同数据集和挑战进行了彻底讨论，强调了组织者的原始贡献和其他研究人员的贡献。同样，在我们的评论中提到了文献中过度使用的指标，这强调了它们与手头的任务的相关性。最后，强调创新研究人员应对需要解决的差距的关键挑战和未来的方向，例如许多关于船舶分割挑战的研究的稀缺性以及为什么需要早日处理他们的缺席。

本文提出了一种偏好神经网络（PNN），以解决新的激活函数的缺陷偏好命令问题。PNN还解决了多标签排名问题，其中标签可能具有漠不关心的偏好顺序，或者子组等于等级。PNN遵循具有完全连接的神经元的多层前馈架构。每个神经元都包含基于偏好订单数量的新型平滑楼梯激活功能。PNN输入表示数据特征，输出神经元代表标签索引。使用新的偏好挖掘数据集进行评估所提出的PNN，该数据集包含在之前没有尝试的重复标签值。PNN优于先前提出的关于严格标签排名的五种方法，以高计算效率的准确结果。