对于电网操作，具有精细时间和空间分辨率的太阳能发电准确预测对于电网的操作至关重要。然而，与数值天气预报（NWP）结合机器学习的最先进方法具有粗略分辨率。在本文中，我们采用曲线图信号处理透视和型号的多网站光伏（PV）生产时间序列作为图表上的信号，以捕获它们的时空依赖性并实现更高的空间和时间分辨率预测。我们提出了两种新颖的图形神经网络模型，用于确定性多站点PV预测，被称为图形 - 卷积的长期内存（GCLSTM）和图形 - 卷积变压器（GCTRAFO）模型。这些方法仅依赖于生产数据并利用PV系统提供密集的虚拟气象站网络的直觉。所提出的方法是在整整一年的两组数据集中评估：1）来自304个真实光伏系统的生产数据，以及2）模拟生产1000个PV系统，包括瑞士分布。该拟议的模型优于最先进的多站点预测方法，用于预测前方6小时的预测视野。此外，所提出的模型以NWP优于最先进的单站点方法，如前方的视野上的输入。

SNCF, the French public train company, is experimenting to develop new types of transportation services by tackling vehicle routing problems. While many deep learning models have been used to tackle efficiently vehicle routing problems, it is difficult to take into account time related constraints. In this paper, we solve the Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) and the Capacitated Pickup and Delivery Problem with Time Windows (CPDPTW) with a constructive iterative Deep Learning algorithm. We use an Attention Encoder-Decoder structure and design a novel insertion heuristic for the feasibility check of the CPDPTW. Our models yields results that are better than best known learning solutions on the CVRPTW. We show the feasibility of deep learning techniques for solving the CPDPTW but witness the limitations of our iterative approach in terms of computational complexity.

在动态和远程环境中，对自主系统的高级自治和鲁棒性的需求促使开发人员提出了新的软件体系结构。一种常见的架构样式是将机器人系统的功能总结为基本动作（称为技能）的功能，在该动作上，在该动作中实施了技能管理层以结构，测试和控制功能层。但是，当前可用的验证工具仅在不复制系统实际执行的模型上提供特定于任务的验证或验证，这使得难以确保其对意外事件的鲁棒性。为此，已经开发出一种工具，即Skinet，以将系统的基于技能的架构转换为Petri网络，以建模技能和资源的状态机器行为。 Petri NET允许使用模型检查，例如线性时间逻辑（LTL）或计算树逻辑（CTL），以供用户分析和验证系统的模型。

音频是人类交流最常用的方式之一，但与此同时，它很容易被欺骗人们滥用。随着AI的革命，几乎每个人都可以访问相关技术，从而使罪犯犯罪和伪造变得简单。在这项工作中，我们引入了一种深度学习方法，以开发一种分类器，该分类器将盲目地将输入音频分类为真实或模仿。提出的模型接受了从大型音频数据集提取的一组重要功能的培训，以获取分类器，该分类器已在不同音频的相同功能上进行了测试。为这项工作创建了两个数据集；所有英语数据集和混合数据集（阿拉伯语和英语）。这些数据集已通过GitHub提供，可在https://github.com/sass7/dataset上使用研究社区。为了进行比较，还通过人类检查对音频进行了分类，主题是母语人士。随之而来的结果很有趣，并且表现出强大的精度。

无线网络的第五生成（5G）将更加自适应和异质。可重新配置的智能表面技术使5G能够在多仪波形上工作。但是，在这样的动态网络中，特定调制类型的识别至关重要。我们提出了基于人工智能的RIS辅助数字分类方法。我们培训卷积神经网络以对数字调制进行分类。所提出的方法可以直接在接收的信号上学习并学习特征，而无需提取功能。介绍和分析了卷积神经网络学到的功能。此外，还研究了在特定SNR范围内接收信号的强大功能。发现所提出的分类方法的准确性很显着，尤其是对于低水平的SNR。

在过去的十年中，图上的信号处理已成为一个非常活跃的研究领域。具体而言，使用从图形上构建的框架（例如图上的小波）在统计或深度学习中的应用数量显着增加。我们特别考虑通过数据驱动的小波紧密框架方法在图表上进行信号的情况。这种自适应方法基于使用Stein的无偏风险估计校准的阈值，该阈值适合于紧密框架表示。我们可以使用Chebyshev-Jackson多项式近似值将其扩展到大图，从而可以快速计算小波系数，而无需计算laplacian特征性组成。但是，紧密框架的过度本质将白噪声转化为相关的噪声。结果，转换噪声的协方差出现在确定的差异项中，因此需要计算和存储框架，从而导致大图的不切实际计算。为了估计这种协方差，我们基于零均值和单位方差随机变量的快速转换制定和分析蒙特卡洛策略。这种新的数据驱动的denoisisy方法可以在差异隐私中发现自然应用。从真实和模拟数据的大小变化图上进行了全面的性能分析。

背景：了解OMICS与表型之间的关系是精确医学中的一个核心问题。代谢组学数据的高维度挑战学习算法在可伸缩性和概括方面。大多数学习算法都不产生可解释的模型 - 方法：我们根据决策规则的结合或分离提出了一种集合学习算法。 - 结果：代谢组学数据的应用显示，它会产生可实现高预测性能的模型。模型的解释性使它们可用于生物标志物发现和高维数据中的模式发现。

我们解决了人类反应生成的挑战性任务，该任务旨在基于输入动作产生相应的反应。大多数现有作品并不集中于产生和预测反应，并且在仅给出动作作为输入时就无法产生运动。为了解决这一限制，我们提出了一种新型的相互作用变压器（Interformer），该变压器由具有时间和空间浓度的变压器网络组成。具体而言，时间的注意力捕获了字符及其相互作用的运动的时间依赖性，而空间注意力则了解每个字符的不同身体部位与相互作用的一部分之间的依赖关系。此外，我们建议使用图形通过相互作用距离模块提高空间注意力的性能，以帮助关注两个字符的附近关节。关于SBU相互作用，K3HI和Duetdance数据集的广泛实验证明了Interformer的有效性。我们的方法是一般的，可用于产生更复杂和长期的相互作用。

我们介绍了Proteus，这是一种新型的自设计近似范围滤波器，它根据采样数据进行配置，以便针对给定的空间要求优化其误报率（FPR）。 Proteus统一了最先进的范围过滤器的概率和确定性设计空间，以在较大的用例中实现稳健的性能。 Proteus的核心是我们的上下文前缀FPR（CPFPR）模型 - 在其设计空间中基于前缀过滤器的FPR的正式框架。我们从经验上证明了模型和Proteus在合成工作负载和现实世界数据集上优化的能力的准确性。我们进一步评估了RockSDB中的Proteus，并表明它能够将端到端的性能提高到5.3倍，而不是更脆的先进方法，例如Surf和Rosetta。我们的实验还表明，与端到端的性能增长相比，建模的成本并不显着，并且Proteus对工作负载转移的稳定性。

在本文中，我们利用低级编译器中间表示（IR）来改善代码翻译。传统的转运器依赖于句法信息和手工制作的规则，这限制了其适用性并产生不自然的代码。将神经机器翻译（NMT）方法应用于代码，已成功扩大了可以获得自然翻译的程序集。但是，它们将代码视为文本令牌的序列，并且在具有不同语言的语义不同的类似代码之间仍然没有足够的区分。结果是低质量的翻译，降低了NMT的实用性，并强调对方法的需求显着提高了其准确性。在这里，我们建议与IRS，特别是LLVM IR增强代码翻译，并在C ++，Java，Rust和Go语言上进行结果。我们的方法改善了无监督的代码翻译的最新技术状态，将正确翻译的数量平均增加了11％，而Java -Rust Pair则最多可提高79％。我们通过添加数百个GO和RUST功能来扩展代码翻译的先前测试集。此外，我们在IR代表问题，从IR生成编程源代码以及使用IRS作为中介枢轴进行翻译的研究。