牙齿分割是牙科修复体中的一个重要主题，这对于牙冠的产生，诊断和治疗计划至关重要。在牙科字段中，输入数据的可变性很高，没有公开可用的3D牙科拱门数据集。尽管最近对3D数据的深度学习体系结构提供的领域有所改善，但仍然存在一些问题，例如正确识别拱门中缺失的牙齿。我们建议将光谱聚类用作自我探测信号，以将3D拱门分割的联合训练神经网络进行分割。我们的方法是通过观察到的，即K-均值聚类提供了捕获与人类感知相关的边缘线的线索。主要思想是通过将未标记的3D拱门分解为仅依靠几何信息的细分市场来自动生成训练数据。然后，使用关节损失对网络进行训练，该联合损失结合了注释输入的监督损失和无标签输入的自制损失。我们收集的数据有多种拱门，包括牙齿缺失的拱门。我们的实验结果表明，在使用半监督学习时，对完全监督的最先进的meshsegnet进行了改善。最后，我们贡献代码和数据集。
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本文中描述的模型属于专为数据表示和降低尺寸而设计的非负矩阵分解方法的家族。除了保留数据阳性属性外，它还旨在在矩阵分解过程中保留数据结构。这个想法是在NMF成本函数中添加一个惩罚术语，以在原始数据点和转换数据点的成对相似性矩阵之间实现比例关系。新模型的解决方案涉及为系数矩阵得出新的参数化更新方案，这使得在用于群集和分类时可以提高还原数据的质量。将所提出的聚类算法与某些现有的基于NMF的算法以及应用于某些现实生活数据集时的某些基于多种学习的算法进行了比较。获得的结果显示了所提出的算法的有效性。
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现有的通用机器翻译或自然语言生成评估指标有几个问题，在这种情况下，提问（QA）系统无动于衷。为了构建强大的质量检查系统，我们需要具有等效鲁棒评估系统的能力，以验证对问题的模型预测是否类似于地面真相注释。比较基于语义而不是纯字符串重叠的相似性的能力对于公平比较模型并指出现实生活应用中更现实的接受标准很重要。我们首先建立在我们的知识论文的基础上，该论文使用基于变压器的模型指标来评估语义答案的相似性，并在没有词汇重叠的情况下实现与人类判断的更高相关性。我们提出了跨编码器增强双重编码器和Bertscore模型，以进行语义答案相似性，该模型在新的数据集中进行了培训，该数据集由美国公共人物的名称对组成。就我们而言，我们提供了第一个共同参考名称字符串对的数据集及其相似性，可用于培训。机器学习与应用第四届机器学习与应用国际会议（CMLA 2022）6月25日至2022年6月25日，哥本哈根，丹麦批量编辑：David C. Wyld，Dhinaharan Nagamalai（EDS）
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机器学习能力已成为跨行业，应用和行业各种解决方案的重要组成部分。许多组织试图利用其在业务服务中基于AI的解决方案，以释放提高效率并提高生产率。但是，如果缺乏用于AI模型培训，可伸缩性和维护的质量数据，可能会出现问题。我们建议通过公共区块链和智能合约利用以数据为中心的联合学习体系结构来克服这一重大问题。我们提出的解决方案提供了一个虚拟的公共市场，开发人员，数据科学家和AI工程师可以发布其模型，并协作创建和访问培训的质量数据。我们通过激励机制增强了数据质量和完整性，该机制奖励了数据贡献和验证。那些与所提出的框架相结合的人只有一个用户模拟训练数据集，平均每天100个输入，模型准确性约为4 \％。
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在多输入的多输出频率划分双工（MIMO-FDD）系统中，用户设备（UE）将下行链路通道状态信息（CSI）发送到基础站以报告链接状态。由于MIMO系统的复杂性，发送此信息产生的高架对系统带宽产生负面影响。尽管在文献中已广泛考虑了这个问题，但先前的工作通常假定理想的反馈渠道。在本文中，我们介绍了PRVNET，这是一种受差异自动编码器（VAE）启发的神经网络体系结构，以压缩CSI矩阵，然后再将其发送回噪声通道条件下的基站。此外，我们提出了一种定制的损失功能，该功能最适合所解决的问题的特殊特征。我们还为学习目标引入了另外的正规化超参数，这对于实现竞争性能至关重要。此外，我们还提供了一种有效的方法，可以使用kl耗电来调整此超参数。实验结果表明，在无噪声反馈通道假设中，提出的模型优于基准模型，包括两个基于深度学习的模型。此外，提议的模型在不同的噪声水平下为加性白色高斯噪声反馈通道实现了出色的性能。
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