域的适应区域对解决许多应用程序遇到的域移位问题发挥了重要作用。由于与现实测试方案中使用的目标数据相比，用于培训的源数据的分布之间的差异是由于培训源数据之间的差异而产生的。在本文中，我们引入了一种新型的多尺度域自适应Yolo（MS-Dayolo）框架，该框架在最近引入的Yolov4对象检测器的不同尺度上采用了多个域自适应路径和相应的域分类器。在我们的基线多尺度Dayolo框架的基础上，我们为域名适应网络（DAN）介绍了三个新颖的深度学习体系结构，它们生成了域，不变性功能。特别是，我们提出了渐进式功能减少（PFR），统一分类器（UC）和集成体系结构。我们使用流行的数据集训练和测试我们提出的DAN体系结构。当使用拟议的MS-Dayolo架构训练Yolov4时，我们的实验显示了对象检测性能的显着改善，并在对目标数据进行自动驾驶应用程序中进行测试时。此外，MS-Dayolo框架相对于更快的R-CNN解决方案，在提供可比的对象检测性能的同时，实现了实时速度的数量级改进。

The data used to train deep neural network (DNN) models in applications such as healthcare and finance typically contain sensitive information. A DNN model may suffer from overfitting. Overfitted models have been shown to be susceptible to query-based attacks such as membership inference attacks (MIAs). MIAs aim to determine whether a sample belongs to the dataset used to train a classifier (members) or not (nonmembers). Recently, a new class of label based MIAs (LAB MIAs) was proposed, where an adversary was only required to have knowledge of predicted labels of samples. Developing a defense against an adversary carrying out a LAB MIA on DNN models that cannot be retrained remains an open problem. We present LDL, a light weight defense against LAB MIAs. LDL works by constructing a high-dimensional sphere around queried samples such that the model decision is unchanged for (noisy) variants of the sample within the sphere. This sphere of label-invariance creates ambiguity and prevents a querying adversary from correctly determining whether a sample is a member or a nonmember. We analytically characterize the success rate of an adversary carrying out a LAB MIA when LDL is deployed, and show that the formulation is consistent with experimental observations. We evaluate LDL on seven datasets -- CIFAR-10, CIFAR-100, GTSRB, Face, Purchase, Location, and Texas -- with varying sizes of training data. All of these datasets have been used by SOTA LAB MIAs. Our experiments demonstrate that LDL reduces the success rate of an adversary carrying out a LAB MIA in each case. We empirically compare LDL with defenses against LAB MIAs that require retraining of DNN models, and show that LDL performs favorably despite not needing to retrain the DNNs.

Air pollution is a vital issue emerging from the uncontrolled utilization of traditional energy sources as far as developing countries are concerned. Hence, ingenious air pollution forecasting methods are indispensable to minimize the risk. To that end, this paper proposes an Internet of Things (IoT) enabled system for monitoring and controlling air pollution in the cloud computing environment. A method called Linear Regression and Multiclass Support Vector (LR-MSV) IoT-based Air Pollution Forecast is proposed to monitor the air quality data and the air quality index measurement to pave the way for controlling effectively. Extensive experiments carried out on the air quality data in the India dataset have revealed the outstanding performance of the proposed LR-MSV method when benchmarked with well-established state-of-the-art methods. The results obtained by the LR-MSV method witness a significant increase in air pollution forecasting accuracy by reducing the air pollution forecasting time and error rate compared with the results produced by the other state-of-the-art methods

乳腺癌是女性可能发生的最严重的癌症之一。通过分析组织学图像（HIS）来自动诊断乳腺癌对患者及其预后很重要。他的分类为临床医生提供了对疾病的准确了解，并使他们可以更有效地治疗患者。深度学习（DL）方法已成功地用于各种领域，尤其是医学成像，因为它们有能力自动提取功能。这项研究旨在使用他的乳腺癌对不同类型的乳腺癌进行分类。在这项研究中，我们提出了一个增强的胶囊网络，该网络使用RES2NET块和四个额外的卷积层提取多尺度特征。此外，由于使用了小的卷积内核和RES2NET块，因此所提出的方法具有较少的参数。结果，新方法的表现优于旧方法，因为它会自动学习最佳功能。测试结果表明该模型的表现优于先前的DL方法。

野外的机器学习模型已被证明在训练过程中容易受到特洛伊木马攻击的影响。尽管已经提出了许多检测机制，但已证明强大的适应性攻击者对他们有效。在本文中，我们旨在回答考虑一个聪明和适应性对手的问题：（i）强大的攻击者将木马所需的最小实例数量是多少？ （ii）这样的攻击者是否有可能绕过强大的检测机制？我们提供了这种模型中发生的对抗和检测机制之间的对抗能力和战略相互作用的分析表征。我们根据输入数据集的分数来表征对手的能力，该输入数据集的分数可以嵌入特洛伊木马触发器。我们表明，损耗函数具有一个集中结构，该结构导致设计有效的算法，以确定这一部分，并在最优性方面可证明的界限。我们提出了一种子模型特洛伊算法，以确定样品的最小分数，以注入特洛伊木马触发器。为了逃避对木马模型的检测，我们将对手和特洛伊木马检测机制之间的战略相互作用建模为两人游戏。我们表明，对手以概率赢得了游戏，从而绕开了检测。我们通过证明特洛伊木马模型和干净模型的输出概率分布在遵循Min-Max（MM）Trojan算法时相同。我们对MNIST，CIFAR-10和EUROSAT数据集进行了广泛的评估。结果表明，（i）使用subsodular trojan算法，对手需要将特洛伊木马扳机嵌入很少的样品中，以在Trojan和干净的样品上获得高精度，以及（ii）MM Trojan算法会产生训练有素的经训练的Trojan以概率1逃避检测的模型。

本文考虑了多智能经纪人强化学习（MARL）任务，代理商在集会结束时获得共享全球奖励。这种奖励的延迟性质影响了代理商在中间时间步骤中评估其行动质量的能力。本文侧重于开发学习焦点奖励的时间重新分布的方法，以获得密集奖励信号。解决这些MARL问题需要解决两个挑战：识别（1）沿着集发作（沿时间）的长度相对重要性，以及（2）在任何单一时间步骤（代理商中）的相对重要性。在本文中，我们介绍了奖励中的奖励再分配，在整容多智能体加固学习（Arel）中奖励再分配，以解决这两个挑战。 Arel使用注意机制来表征沿着轨迹（时间关注）对状态转换的动作的影响，以及每个代理在每个时间步骤（代理人注意）的影响。 Arel预测的重新分配奖励是密集的，可以与任何给定的MARL算法集成。我们评估了粒子世界环境的具有挑战性的任务和星际争霸多功能挑战。 arel导致粒子世界的奖励较高，并改善星际争端的胜利率与三个最先进的奖励再分配方法相比。我们的代码可在https://github.com/baicenxiao/arel获得。

对象之间的相似性在广泛的区域中非常重要。虽然可以使用从搁板距离函数测量相似性，但它们可能无法捕获相似性的固有含义，这往往取决于底层数据和任务。此外，传统距离函数限制了待对称的相似度措施的空间，并且不直接允许比较来自不同空间的对象。我们建议使用量子网络（GQSIM）来学习依赖于学习的任务依赖性（A）不需要具有相同维度的数据之间的对称相似性。我们分析了这种相似函数的特性（对于一个简单的情况），数值（用于复杂的情况）并显示这些相似度措施可以提取数据的突出特征。我们还证明了使用该技术的相似度测量是$（\ epsilon，\ gamma，\ tau）$ - 良好，从而造成理论上保证性能。最后，我们通过对三个相关应用程序应用这种技术进行结论 - 分类，图形完成，生成建模。