鉴于ICU（重症监护股）监测心脏病患者，用于大脑活动，我们如何尽早预测其健康结果？早期决策在许多应用中至关重要，例如，监测患者可能有助于早期干预和改善护理。另一方面，EEG数据的早期预测造成了几个挑战：（i）早期准确性权衡;观察更多数据通常会提高精度，但牺牲了，（ii）大规模（用于训练）和流传输（在线决策）数据处理，（iii）多变化（由于多个电极）和多长度（由于变化患者的逗留时间）时间序列。通过这种现实世界的应用程序，我们提供了从早期预测中耗尽的受益者，以及从错误分类到统一的区域特定目标中的成本。统一这两种数量允许我们直接估计单个目标（即益处），重要的是，准确地指示输出预测的时间：当益处估计变为肯定时。 Eventitter（a）是高效且快速的，在输入序列的数量中具有训练时间线性，并且可以实时运行以进行决策，（b）可以处理多变化和可变长度的时间序列，适用于患者数据和（c）是有效的，与竞争对手相比，提供高达2倍的时间，具有相同或更好的准确性。
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我们研究了从类别理论的数学字段中的英语文本中提取数学实体的不同系统，作为构建数学知识图的第一步。我们考虑四个不同的术语提取器，并比较它们的结果。这个小实验展示了从嘈杂域文本中提取的术语的构建和评估的一些问题。我们还提供了研究数学的两个开放语料库，尤其是类别理论：一小部分来自TAC期刊（3188个句子）的摘要，以及来自NLAB社区Wiki（15,000个句子）的较大语料库。
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最近几天，道路上的人口和交通增加，车辆碰撞是全世界的主要死因之一。汽车行业有动力开发在计算机愿景领域使用传感器和进步的技术，以建立碰撞检测和防撞系统来帮助驾驶员。在本文中，提出了一种基于深度学习的模型，包括具有Senet块的Resnext架构。将该模型的性能与VGG16，VGG19，Reset50等流行的深度学习模型进行比较，以及独立reseage。所提出的模型优于使用较低比例的GTACRASH合成数据进行培训的Roc-Auc的现有基线模型，从而降低计算开销。
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我们介绍了在Fire 2021举行的Dravidian-Codemix共享任务的结果，是代码混合文本中的Dravidian语言的情绪分析轨道。我们描述了任务，其组织和提交的系统。这种共享任务是去年的Dravidian-Codemix共享任务的延续，在火灾2020举行。今年的任务包括在令牌内部和令互相互补级别的代码混合。此外，除了泰米尔和马拉雅拉姆，还介绍。我们收到了22种Tamil-English，15个用于Malayalam-English系统的系统和15个用于Kannada-English。Tamil-English，Malayalam-English和Kannada-English的顶级系统分别获得加权平均F1分，分别为0.711,0.804和0.630分。总之，提交的质量和数量表明，在这种域中的代码混合设置和最先进状态下对Dravidian语言有很大的兴趣仍然需要更多的改进。
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随着移动计算和网络技术的快速增长，令人反感的语言在社交网络平台上变得更加普遍。由于本地语言的令人反感语言识别对于中等社交媒体内容至关重要，因此在本文中，我们使用三种Dravidian语言，即Malayalam，Tamil和Kannada，这些语言遭到资源。我们在EACL 2021的Fire 2020- Hasoc-DravidiancodeMix和Dravidianlangtech提供了一个评估任务，旨在提供一个比较不同方法对此问题的框架。本文介绍了数据创建，定义任务，列出参与系统，并讨论各种方法。
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