妥协的合法帐户是将恶意内容传播到在线社交网络（OSN）中的大型用户基础的一种方式。由于这些报告对用户以及OSN上其他用户造成了很多损害，因此早期检测非常重要。本文提出了一种基于作者身份验证的新方法，以识别受损的Twitter帐户。由于该方法仅使用从上一个用户的帖子中提取的功能，因此有助于尽早检测以控制损坏。结果，可以以令人满意的精度检测到没有用户配置文件的恶意消息。实验是使用Twitter上折衷帐户的现实世界数据集构建的。结果表明该模型适用于由于达到89％的精度而适用于检测。
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因果鉴定是因果推理文献的核心，在该文献中提出了完整的算法来识别感兴趣的因果问题。这些算法的有效性取决于访问正确指定的因果结构的限制性假设。在这项工作中，我们研究了可获得因果结构概率模型的环境。具体而言，因果图中的边缘是分配的概率，例如，可能代表来自领域专家的信念程度。另外，关于边缘的不确定的可能反映了特定统计检验的置信度。在这种情况下自然出现的问题是：给定这样的概率图和感兴趣的特定因果效应，哪些具有最高合理性的子图是什么？我们表明回答这个问题减少了解决NP-HARD组合优化问题，我们称之为边缘ID问题。我们提出有效的算法来近似此问题，并评估我们针对现实世界网络和随机生成图的算法。
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我们研究在有关系统的结构侧信息时学习一组变量的贝叶斯网络（BN）的问题。众所周知，学习一般BN的结构在计算上和统计上具有挑战性。然而，通常在许多应用中，关于底层结构的侧面信息可能会降低学习复杂性。在本文中，我们开发了一种基于递归约束的算法，其有效地将这些知识（即侧信息）纳入学习过程。特别地，我们研究了关于底层BN的两种类型的结构侧信息：（i）其集团数的上限是已知的，或者（ii）它是无菱形的。我们为学习算法提供理论保证，包括每个场景所需的最坏情况的测试数量。由于我们的工作，我们表明可以通过多项式复杂性学习有界树木宽度BNS。此外，我们评估了综合性和现实世界结构的算法的性能和可扩展性，并表明它们优于最先进的结构学习算法。
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道路维护规划是道路资产管理的一个组成部分。维护和康复（M＆R）实践中的主要挑战之一是确定维护类型和时间。本研究提出了一种基于长期路面性能（LTPP）数据库的强化学习（RL）的框架，以确定M＆R实践的类型和时间。首先以所提出的算法开发预测DNN模型，其用作RL算法的环境。对于RL模型的策略估计，开发了DQN和PPO模型。然而，由于更好的收敛性和更高的样本效率，终点被选中了PPO。本研究中使用的指标是国际粗糙度指数（IRI）和车辙深度（RD）。最初，我们将裂化度量（cm）视为第三指示器，但是由于与其他指标相比的数据少得多，因此被排除在外，导致结果的准确性较低。此外，在成本效益计算（奖励）中，我们考虑了M＆R治疗的经济和环境影响。使用Palate 2.0软件评估了成本和环境影响。我们的方法是在德克萨斯州德克萨斯州的23公里长的六车道高速公路的假设案例研究中进行了测试。结果提出了一个20年的M＆R计划，其中道路状况保持在出色的条件范围。由于道路的早期阶段处于良好的服务水平，因此在第一年不需要重型维护实践。后来，经过重型的M＆R作用，有几个1-2岁的治疗方法。所有这些都表明拟议的计划具有逻辑结果。决策者和运输机构可以使用此计划进行更好的维护实践，以防止预算浪费，同时最大限度地减少环境影响。
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Saliency detection is one of the most challenging problems in image analysis and computer vision. Many approaches propose different architectures based on the psychological and biological properties of the human visual attention system. However, there is still no abstract framework that summarizes the existing methods. In this paper, we offered a general framework for saliency models, which consists of five main steps: pre-processing, feature extraction, saliency map generation, saliency map combination, and post-processing. Also, we study different saliency models containing each level and compare their performance. This framework helps researchers to have a comprehensive view of studying new methods.
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