最近对机器学习（ML）模型的攻击，例如逃避攻击，具有对抗性示例，并通过提取攻击窃取了一些模型，构成了几种安全性和隐私威胁。先前的工作建议使用对抗性训练从对抗性示例中保护模型，以逃避模型的分类并恶化其性能。但是，这种保护技术会影响模型的决策边界及其预测概率，因此可能会增加模型隐私风险。实际上，仅使用对模型预测输出的查询访问的恶意用户可以提取它并获得高智能和高保真替代模型。为了更大的提取，这些攻击利用了受害者模型的预测概率。实际上，所有先前关于提取攻击的工作都没有考虑到出于安全目的的培训过程中的变化。在本文中，我们提出了一个框架，以评估具有视觉数据集对对抗训练的模型的提取攻击。据我们所知，我们的工作是第一个进行此类评估的工作。通过一项广泛的实证研究，我们证明了受对抗训练的模型比在自然训练情况下获得的模型更容易受到提取攻击的影响。他们可以达到高达$ \ times1.2 $更高的准确性和同意，而疑问低于$ \ times0.75 $。我们还发现，与从自然训练的（即标准）模型中提取的DNN相比，从鲁棒模型中提取的对抗性鲁棒性能力可通过提取攻击（即从鲁棒模型提取的深神经网络（DNN）提取的深神网络（DNN））传递。
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We describe a Physics-Informed Neural Network (PINN) that simulates the flow induced by the astronomical tide in a synthetic port channel, with dimensions based on the Santos - S\~ao Vicente - Bertioga Estuarine System. PINN models aim to combine the knowledge of physical systems and data-driven machine learning models. This is done by training a neural network to minimize the residuals of the governing equations in sample points. In this work, our flow is governed by the Navier-Stokes equations with some approximations. There are two main novelties in this paper. First, we design our model to assume that the flow is periodic in time, which is not feasible in conventional simulation methods. Second, we evaluate the benefit of resampling the function evaluation points during training, which has a near zero computational cost and has been verified to improve the final model, especially for small batch sizes. Finally, we discuss some limitations of the approximations used in the Navier-Stokes equations regarding the modeling of turbulence and how it interacts with PINNs.
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对心脏周围环境的脂肪库的定量是评估与多种疾病相关的健康风险因素的准确程序。但是，由于人为的工作量，这种类型的评估并未在临床实践中广泛使用。这项工作提出了一种用于自动分割心脏脂肪垫的新技术。该技术基于将分类算法应用于心脏CT图像的分割。此外，我们广泛评估了几种算法在此任务上的性能，并讨论了提供了更好的预测模型。实验结果表明，心外膜和纵隔脂肪分类的平均准确性为98.4％，平均正面速率为96.2％。平均而言，关于分割的患者和地面真相的骰子相似性指数等于96.8％。因此，迄今为止，我们的技术已经获得了心脏脂肪自动分割的最准确结果。
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该技术报告建议将深卷卷神经网络用作初步的诊断方法，用于分析来自严重急性呼吸系统症状（SARS）症状的胸部计算机断层扫描图像（SARS）和怀疑的Covid-19疾病，尤其是在延迟时在RT-PCR结果和缺乏紧急护理的情况下，可能会导致严重的暂时，长期或永久性健康损害。该模型接受了83,391张图像的培训，并在15,297张验证，并在22,185个数字上进行了测试，在Cohen's Kappa中获得了98％的F1分数，准确性98.4％，损失为5.09％。与当前的金色标准检查，实时反向转录酶聚合酶链反应（RT-PCR）相比，证明高度准确的自动分类并提供的时间更少。 - o存在相关性\'orio t \'ecnico prop \ 〜oe a fituiliza \ c {c} \ 〜ao de uma de uma de uma de uma de uma de uma de uma rede refolucional refolucional profunda como m \'etodo' tomografia computadorizada tor \'accica em pacientes com sintomas de s \'indrome respirat \'oria aguda grave（srag） ^encia de cuidados ungratees poderia acartar graves danos temer \'arios，\`longo prazo，ou permanentes \ a a sa \'ude。 o Modelo Foi Treinado EM 83.391成像，VILEDADO EM 15.297，E TESTADO EM 22.185 FIGURAS，ATINGINDO PONTUA \ C {C} \ 〜AO no F1-SCORE DE 98％，97,59％EM COHEN KAPPA，98,4％DEACUR，98,4％DEACUR \'acia e 5,09％损失。 atestando uma classifica \ c {c} \ 〜ao aumatizada r \'apida e de alta precis \ 〜ao，e fornecendo resuldo exultado em tempo menor ao ao do exame padr \ 〜Ao-ao-outo atual，o实时反向转移酶聚合酶链链反应（RT-PCR）。
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使用机器学习算法从未标记的文本中提取知识可能很复杂。文档分类和信息检索是两个应用程序，可以从无监督的学习（例如文本聚类和主题建模）中受益，包括探索性数据分析。但是，无监督的学习范式提出了可重复性问题。初始化可能会导致可变性，具体取决于机器学习算法。此外，关于群集几何形状，扭曲可能会产生误导。在原因中，异常值和异常的存在可能是决定因素。尽管初始化和异常问题与文本群集和主题建模相关，但作者并未找到对它们的深入分析。这项调查提供了这些亚地区的系统文献综述（2011-2022），并提出了共同的术语，因为类似的程序具有不同的术语。作者描述了研究机会，趋势和开放问题。附录总结了与审查的作品直接或间接相关的文本矢量化，分解和聚类算法的理论背景。
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分层任务网络（HTN）计划者使用具有额外域知识的分解过程生成计划，以指导搜索计划任务。尽管域专家会开发HTN描述，但他们可能会反复描述相同的先决条件或很少使用或可能被分解的方法。通过利用三阶段的编译器设计，我们可以轻松地支持更多的语言描述和预处理优化，这些优化可以极大地提高此类域中的运行时效率。在本文中，我们使用HTN IPC 2020中使用的高血压HTN计划者评估了这种优化。
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研究人员通常会采用数值方法来理解和预测海洋动力学，这是掌握环境现象的关键任务。在地形图很复杂，有关基础过程的知识不完整或应用程序至关重要的情况下，此类方法可能不适合。另一方面，如果观察到海洋动力学，则可以通过最近的机器学习方法来利用它们。在本文中，我们描述了一种数据驱动的方法，可以预测环境变量，例如巴西东南海岸的Santos-Sao Vicente-Bertioga estuarine系统的当前速度和海面高度。我们的模型通过连接最新的序列模型（LSTM和Transformers）以及关系模型（图神经网络）来利用时间和空间归纳偏见，以学习时间特征和空间特征，观察站点之间共享的关系。我们将结果与桑托斯运营预测系统（SOFS）进行比较。实验表明，我们的模型可以实现更好的结果，同时保持灵活性和很少的领域知识依赖性。
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有必要开发负担得起且可靠的诊断工具，该工具允许包含COVID-19的扩散。已经提出了机器学习（ML）算法来设计支持决策系统以评估胸部X射线图像，事实证明，这些图像可用于检测和评估疾病进展。许多研究文章围绕此主题发表，这使得很难确定未来工作的最佳方法。本文介绍了使用胸部X射线图像应用于COVID-19检测的ML的系统综述，旨在就方法，体系结构，数据库和当前局限性为研究人员提供基线。
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通常，基于生物谱系的控制系统可能不依赖于各个预期行为或合作适当运行。相反，这种系统应该了解未经授权的访问尝试的恶意程序。文献中提供的一些作品建议通过步态识别方法来解决问题。这些方法旨在通过内在的可察觉功能来识别人类，尽管穿着衣服或配件。虽然该问题表示相对长时间的挑战，但是为处理问题的大多数技术存在与特征提取和低分类率相关的几个缺点，以及其他问题。然而，最近的深度学习方法是一种强大的一组工具，可以处理几乎任何图像和计算机视觉相关问题，为步态识别提供最重要的结果。因此，这项工作提供了通过步态认可的关于生物识别检测的最近作品的调查汇编，重点是深入学习方法，强调他们的益处，暴露出弱点。此外，它还呈现用于解决相关约束的数据集，方法和体系结构的分类和表征描述。
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搜索引擎的健康误导是一个可能对个人或公共卫生产生负面影响的重要问题。为了减轻问题，TREC组织了健康错误信息轨道。本文介绍了这条赛道的提交。我们使用BM25和域特定的语义搜索引擎来检索初始文档。后来，我们检查了健康新闻架构以获得质量评估，并将其应用于重新排名的文件。我们通过使用互酷等级融合将分数与不同组件合并。最后，我们讨论了未来作品的结果并结束。
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