每年，AEDESAEGYPTI蚊子都感染了数百万人，如登录，ZIKA，Chikungunya和城市黄热病等疾病。战斗这些疾病的主要形式是通过寻找和消除潜在的蚊虫养殖场来避免蚊子繁殖。在这项工作中，我们介绍了一个全面的空中视频数据集，获得了无人驾驶飞行器，含有可能的蚊帐。使用识别所有感兴趣对象的边界框手动注释视频数据集的所有帧。该数据集被用于开发基于深度卷积网络的这些对象的自动检测系统。我们提出了通过在可以注册检测到的对象的时空检测管道的对象检测流水线中的融合来利用视频中包含的时间信息，这些时间是可以注册检测到的对象的，最大限度地减少最伪正和假阴性的出现。此外，我们通过实验表明使用视频比仅使用框架对马赛克组成马赛克更有利。使用Reset-50-FPN作为骨干，我们可以分别实现0.65和0.77的F $ _1 $ -70分别对“轮胎”和“水箱”的对象级别检测，说明了正确定位潜在蚊子的系统能力育种对象。

压力溃疡在ICU患者中具有很高的患病率，但如果以初始阶段识别，则可预防。在实践中，布拉登规模用于分类高风险患者。本文通过使用MIMIC-III V1.4中可用的数据调查了在电子健康中使用机器学习记录数据的使用。制定了两个主要贡献：评估考虑在住宿期间所有预测的模型的新方法，以及用于机器学习模型的新培训方法。结果与现有技术相比，表现出卓越的性能;此外，所有型号在精密召回曲线中的每个工作点都超过了Braden刻度。 - - les \〜oes por按\〜ao possuem alta preval \ ^ encia em pacientes de Uti e s \〜ao preven \'iveis ao serem endicidificadas em Est \'agios Iniciais。 na pr \'atica materiza-se a escala de braden para classifica \ c {c} \〜ao de pacientes em risco。 Este Artigo Investiga o Uso de Apenizado de M \'Aquina Em Dados de Registros Eletr \ ^ Onicos Para Este Fim，Parir Da Base dados Mimic-III V1.4。 s \〜ao feitas duas contribui \ c {c} \〜oes principais：uma nova abordagem para a avalia \ c {c} \〜ao dos modelos e da escala da escala de braden levando em conta todas作为predi \ c {c} \ 〜oes feitas ao longo das interna \ c {c} \〜oes，euro novo m \'etodo de treinamento para os modelos de aprendizo de m \'aquina。 os结果os overidos superam o estado da arte everifica-se que os modelos superam意义a escala de braden em todos oS pontos de Opera \ c {c} \〜〜ao da curva de precis \〜ao por sensibilidade。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

本文研究了红外（IR）成像在乳房疾病检测中的潜在贡献。它比较了使用一些算法检测恶性乳房状况（例如支持向量机（SVM））在应用于公共数据时的一致性的结果。此外，为了利用实际IR成像的能力作为临床试验的补充，并使用高分辨率IR成像促进研究，我们认为使用了由自信训练的乳房医生修订的公共数据库是必不可少的。在我们的工作中，只有静态获取协议才被考虑。我们使用了来自Pro Engenharia（Proeng）公共数据库的LO2 IR单乳房图像（54个正常和48个发现）。这些图像是从联邦De Pernambuco大学（UFPE）大学医院收集的。我们采用了作者提出的相同功能，该功能使用顺序最小优化（SMO）分类器，获得了最佳结果，并获得了61.7％的准确性，而Youden指数为0.24。

在DNA序列中定位启动子区域对于生物信息学领域至关重要。这是文学中广泛研究的问题，但尚未完全解决。一些研究人员使用卷积网络提出了显着的结果，允许自动提取来自DNA链的特征。然而，尚未实现可能概括为若干生物的普遍架构，从而要求研究人员寻求新的架构和对每个新的生物体的近似数目。在这项工作中，我们提出了一种基于胶囊网络的多功能架构，可以精确地识别来自七种不同生物，真核和原核的原始DNA数据中的启动子序列。我们的模型是Capsprom，可以帮助在生物之间的学习转移并扩大其适用性。此外，CAPSPROM显示出具有竞争力的结果，克服了七个测试数据集中的五分之一的基线方法（F1分数）。模型和源代码在https://github.com/lauromoraes/capsnet-promoter提供。

自动化数据驱动的建模，直接发现系统的管理方程的过程越来越多地用于科学界。 Pysindy是一个Python包，提供用于应用非线性动力学（SINDY）方法的稀疏识别到数据驱动模型发现的工具。在Pysindy的这一主要更新中，我们实现了几种高级功能，使得能够从嘈杂和有限的数据中发现更一般的微分方程。延长候选术语库，用于识别致动系统，部分微分方程（PDE）和隐式差分方程。还实施了包括Sindy和合奏技术的整体形式的强大配方，以提高现实世界数据的性能。最后，我们提供了一系列新的优化算法，包括多元稀疏的回归技术和算法来强制执行和促进不等式约束和稳定性。这些更新在一起，可以在文献中尚未报告的全新SINDY模型发现能力，例如约束PDE识别和使用不同稀疏的回归优化器合并。

The field of robotics, and more especially humanoid robotics, has several established competitions with research oriented goals in mind. Challenging the robots in a handful of tasks, these competitions provide a way to gauge the state of the art in robotic design, as well as an indicator for how far we are from reaching human performance. The most notable competitions are RoboCup, which has the long-term goal of competing against a real human team in 2050, and the FIRA HuroCup league, in which humanoid robots have to perform tasks based on actual Olympic events. Having robots compete against humans under the same rules is a challenging goal, and, we believe that it is in the sport of archery that humanoid robots have the most potential to achieve it in the near future. In this work, we perform a first step in this direction. We present a humanoid robot that is capable of gripping, drawing and shooting a recurve bow at a target 10 meters away with considerable accuracy. Additionally, we show that it is also capable of shooting distances of over 50 meters.

Federated learning (FL) has emerged as an instance of distributed machine learning paradigm that avoids the transmission of data generated on the users' side. Although data are not transmitted, edge devices have to deal with limited communication bandwidths, data heterogeneity, and straggler effects due to the limited computational resources of users' devices. A prominent approach to overcome such difficulties is FedADMM, which is based on the classical two-operator consensus alternating direction method of multipliers (ADMM). The common assumption of FL algorithms, including FedADMM, is that they learn a global model using data only on the users' side and not on the edge server. However, in edge learning, the server is expected to be near the base station and have direct access to rich datasets. In this paper, we argue that leveraging the rich data on the edge server is much more beneficial than utilizing only user datasets. Specifically, we show that the mere application of FL with an additional virtual user node representing the data on the edge server is inefficient. We propose FedTOP-ADMM, which generalizes FedADMM and is based on a three-operator ADMM-type technique that exploits a smooth cost function on the edge server to learn a global model parallel to the edge devices. Our numerical experiments indicate that FedTOP-ADMM has substantial gain up to 33\% in communication efficiency to reach a desired test accuracy with respect to FedADMM, including a virtual user on the edge server.

随着深层技术的传播，这项技术变得非常易于访问和足够好，以至于对其恶意使用感到担忧。面对这个问题，检测锻造面孔对于确保安全和避免在全球和私人规模上避免社会政治问题至关重要。本文提出了一种使用卷积神经网络检测深击的解决方案，并为此目的开发了一个数据集-celeb -df。结果表明，在这些图像的分类中，总体准确性为95％，提出的模型接近于最新的现状，并且可以调整未来出现的操纵技术的可能性。。

由于促进了各种复杂的任务，因此异质自动机器人团队变得越来越重要。对于此类异质机器人，目前尚无一致的方法来描述每个机器人提供的功能。在制造领域，功能建模被认为是针对不同机器提供的语义模型功能的一种有希望的方法。这项贡献研究了如何将能力模型从制造应用到自主机器人领域，并提出了这种能力模型的方法。