我们考虑了一个新颖的表述，即主动射击分类（AFSC）的问题，其目的是对标签预算非常限制的小规定，最初未标记的数据集进行分类。这个问题可以看作是与经典的跨托管少数射击分类（TFSC）的竞争对手范式，因为这两种方法都适用于相似的条件。我们首先提出了一种结合统计推断的方法，以及一种非常适合该框架的原始两级积极学习策略。然后，我们从TFSC领域调整了几个标准视觉基准。我们的实验表明，AFSC的潜在优势可能是很大的，与最先进的TFSC方法相比，对于同一标签预算，平均加权准确性高达10％。我们认为，这种新的范式可能会导致数据筛选学习设置的新发展和标准。
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随着社交媒体平台从基于文本的论坛发展为多模式环境，社交媒体中错误信息的性质也正在发生相应的变化。利用这样一个事实，即图像和视频等视觉方式对用户更有利和吸引力，并且有时会毫不粗糙地浏览文本内容，否则传播器最近针对模式之间的上下文相关性，例如文本和图像。因此，许多研究工作已经发展为自动技术，用于检测基于Web的媒体中可能的跨模式不一致。在这项工作中，我们旨在分析，分类和确定现有方法，除了面临的挑战和缺点外，还要在多模式错误信息检测领域中发掘新的机会。
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随着高级数字技术的蓬勃发展，用户以及能源分销商有可能获得有关家庭用电的详细信息。这些技术也可以用来预测家庭用电量（又称负载）。在本文中，我们研究了变分模式分解和深度学习技术的使用，以提高负载预测问题的准确性。尽管在文献中已经研究了这个问题，但选择适当的分解水平和提供更好预测性能的深度学习技术的关注较少。这项研究通过研究六个分解水平和五个不同的深度学习网络的影响来弥合这一差距。首先，使用变分模式分解将原始负载轮廓分解为固有模式函数，以减轻其非平稳方面。然后，白天，小时和过去的电力消耗数据作为三维输入序列馈送到四级小波分解网络模型。最后，将与不同固有模式函数相关的预测序列组合在一起以形成聚合预测序列。使用摩洛哥建筑物的电力消耗数据集（MORED）的五个摩洛哥家庭的负载曲线评估了该方法，并根据最新的时间序列模型和基线持久性模型进行了基准测试。
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