Quantum退火是求解优化问题的启发式，这些问题由于D波系统的成功而言，已经看到了最近使用的浪涌。本文旨在找到一种解决电动车充电器放置（EVCP）问题的良好启发式，这是一个问题，这是一个非常重要的问题，但由于建立电动汽车（EV）充电器以及电动汽车的预期浪涌世界。同样的问题陈述也可以推广到网格中的任何实体的最佳位置，可以探索进一步用途。最后，作者介绍了一种新的启发式组合Quantum退火和遗传算法来解决问题。所提出的混合方法需要将遗传算法播种与量子退换器的结果。我们的实验表明，与我们样本EVCP数据集上的香草Quantum退火相比，该方法将该方法降低42.89％的距离。
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表格数据通常包含私人和重要信息；因此，必须在与他人共享之前采取预防措施。尽管已经提出了几种方法（例如，差异隐私和K-匿名性）以防止信息泄漏，但近年来，表格数据合成模型已变得流行，因为它们可以在数据实用程序和隐私之间进行易于权衡。但是，最近的研究表明，图像数据的生成模型容易受到会员推理攻击的影响，这可以确定是否使用给定记录来训练受害者合成模型。在本文中，我们在表格数据合成的背景下研究了成员推理攻击。我们在两个攻击方案（即一个黑色框和一个白盒攻击）下对4个最先进的表格数据合成模型进行实验，并发现成员推理攻击会严重危害这些模型。下一步，我们进行实验，以评估两种流行的差异深度学习训练算法DP-SGD和DP-GAN如何能够保护模型免受攻击。我们的主要发现是，两种算法都可以通过牺牲生成质量来减轻这种威胁。代码和数据可用：https：//github.com/jayoungkim408/mia
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触发词检测扮演用户与语音助手的通信的入口点的重要作用。但是支持特定单词作为触发器 - 单词涉及大量的数据收集，增强和标记。这使得支持新的触发词是繁琐且耗时的过程。为了解决这个问题，我们探讨了对比学习作为预训练任务，帮助检测模型推广到不同的单词和噪声条件。我们探讨了监督对比技术，并提出了一种使用长句知声音的块的单词的自我监督技术。我们表明对比训练技术对传统的分类预训练的结果具有比较较少的数据可用性的新触发词。
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