预计无人驾驶航空公司（无人机）将在未来的通信系统中发挥重要作用。当您感兴趣区域的3D模型可用时，可以通过广泛的现场测量或射线跟踪模拟来完成无人机的最佳定位。在本文中，我们提出了一种替代方法来优化一个区域的UAV基站高度。该方法是基于深度学习;具体地，目标区域的2D卫星图像被输入到深度神经网络，以预测不同的UAV海拔的路径损耗分布。预测的路径分布用于计算该区域的覆盖范围;确定最佳高度，最大化覆盖范围。设计和培训神经网络，以在单个推理中产生多个路径损耗分布;因此，没有必要为每个高度训练单独的网络。
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宽阔的区域运动图像（瓦米）产生具有大量极小物体的高分辨率图像。目标物体在连续帧中具有大的空间位移。令人讨厌的图像的这种性质使对象跟踪和检测具有挑战性。在本文中，我们介绍了我们基于深度神经网络的组合对象检测和跟踪模型，即热图网络（HM-Net）。 HM-Net明显快于最先进的帧差异和基于背景减法的方法，而不会影响检测和跟踪性能。 HM-Net遵循基于对象的联合检测和跟踪范式。简单的热图的预测支持无限数量的同时检测。所提出的方法使用来自前一帧的两个连续帧和物体检测热图作为输入，这有助于帧之间的HM-Net监视器时空变化并跟踪先前预测的对象。尽管重复使用先前的物体检测热图作为基于生命的反馈的存储器元件，但它可能导致假阳性检测的意外浪涌。为了增加对误报和消除低置信度检测的方法的稳健性，HM-Net采用新的反馈滤波器和高级数据增强。 HM-Net优于最先进的WAMI移动对象检测和跟踪WPAFB数据集的跟踪方法，其96.2％F1和94.4％地图检测分数，同时在同一数据集上实现61.8％的地图跟踪分数。这种性能对应于F1，6.1％的地图分数的增长率为2.1％，而在追踪最先进的地图分数的地图分数为9.5％。
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自然语言处理的最新进展在文本分析和语言理解模型中产生了许多令人兴奋的发展。但是，这些模型也可以用于跟踪人们，引起严重的隐私问题。在这项工作中，我们调查了个人可以在使用社交媒体平台时避免被这些模型检测到的事情。我们将调查在两项曝光危险任务，立场检测和地理标记中进行。我们探索了各种用于修改文本的简单技术，例如用显着词，释义和添加虚拟社交媒体帖子插入错别字。我们的实验表明，基于BERT的模型的性能因错别字而被罚款以进行立场检测，但不受释义的影响。此外，我们发现错别字对最先进的地理参考模型的影响最小，因为它们对社交网络的依赖增加了。但是，我们表明用户可以通过与不同的用户互动来欺骗这些模型，从而将其绩效降低了近50％。
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