现代神经开放式系统和基准的主要缺点是，它们优先考虑萃取中的信息高于其成分的紧凑性。这严重限制了开放式提取物在许多下游任务中的有用性。如果提取是紧凑和共享成分，则可以改善提取的效用。为此，我们研究了使用基于神经的方法鉴定紧凑提取的问题。我们提出了Compactie，这是一种使用新型管道方法的开放式系统，以产生具有重叠成分的紧凑型提取物。它首先检测到提取的成分，然后将它们链接到构建提取物。我们通过处理现有基准测试获得的紧凑提取物进行训练。我们在CARB和WIEL57数据集上的实验表明，紧凑型发现比以前的系统高1.5x-2x提取物，具有高精度，在OpenIE中建立了新的最新性能。
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在本研究中，提出了基于人工神经网络（ANN）预测负载的基于粒子群优化（PSO）的需求响应（DR）模型。德克萨斯州奥斯汀市的住宅区的电气负荷和气候数据被用作ANN的输入。然后，使用日前价格数据的结果用于解决负载转移和降低成本问题。根据结果，提议的模型具有降低付款成本和峰值负载的能力。
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最新的深度神经网络模型已在受控的高分辨率面部图像上达到了几乎完美的面部识别精度。但是，当他们使用非常低分辨率的面部图像测试时，它们的性能会大大降低。这在监视系统中尤其重要，在监视系统中，低分辨率探测图像应与高分辨率图库图像匹配。超分辨率技术旨在从低分辨率对应物中产生高分辨率的面部图像。尽管它们能够重建视觉上吸引人的图像，但与身份相关的信息尚未保留。在这里，我们提出了一个具有身份的端到端图像到图像翻译的深度神经网络，该网络能够使其高分辨率的高分辨率面孔超级解决方案，同时保留与身份相关的信息。我们通过训练一个非常深的卷积编码器网络来实现这一目标，并在相应层之间具有对称收缩路径。该网络在多尺度的低分辨率条件下训练了重建和具有身份损失的结合。对我们提出的模型的广泛定量评估表明，它在自然和人工低分辨率的面部数据集甚至看不见的身份方面优于竞争超分辨率和低分辨率的面部识别方法。
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已知神经网络容易受到对抗性攻击的影响 - 轻微但精心构建的输入扰动，这会造成巨大损害网络的性能。已经提出了许多防御方法来通过培训对抗对抗扰动的投入来改善深网络的稳健性。然而，这些模型通常仍然容易受到在训练期间没有看到的新类型的攻击，甚至在以前看到的攻击中稍微强大。在这项工作中，我们提出了一种新的对抗性稳健性的方法，这在域适应领域的见解中建立了洞察力。我们的方法称为对抗性特征脱敏（AFD），目的是学习功能，这些特征是不变的对输入的对抗扰动。这是通过游戏实现的，我们学习了预测和鲁棒（对对抗性攻击不敏感）的特征，即不能用于区分自然和对抗数据。若干基准测试的经验结果证明了提出的方法对广泛的攻击类型和攻击优势的有效性。我们的代码可在https://github.com/bashivanlab/afd获得。
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步态识别是与每个人相关的独特生物特征模式的表征，可以用来识别无直接接触的人。具有相对较大受试者的公共步态数据库可以为将来的研究提供一个很好的机会，以建立和验证步态身份验证模型。这项研究的目的是引入一个由93个人类受试者的全面步态数据库，他们在两个不同的课程中行走在两个端点（320米）之间，并使用两台智能手机记录其步态数据，一个附着在右大腿上，另一个附着在左侧。腰部。该数据是通过基于深度学习的方法来利用的，该方法需要足够的时间点。记录包括年龄，性别，吸烟，每日运动时间，身高和体重在内的元数据。该数据集可公开使用。
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