尽管在自动语音识别（ASR）中最近的表现方法增加了，但这种方法并不能确保其输出的适当套管和标点符号。这个问题对自然语言处理（NLP）算法和人类的理解都有重大影响。对于原始文本输入的预处理管道，必须进行资本化和标点符号恢复。对于越南人等低资源语言，此任务的公共数据集很少。在本文中，我们为越南人的资本化和标点符号恢复贡献了一个公共数据集；并提出了两个名为intercappunc的任务的联合模型。越南数据集的实验结果显示了我们联合模型的有效性与单个模型和先前的联合学习模型相比。我们在https://github.com/anhtunguyen98/jointcappund上公开发布数据集和模型的实现
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本文报道的研究通过应用计算机视觉技术将普通的垃圾桶转化为更聪明的垃圾箱。在传感器和执行器设备的支持下，垃圾桶可以自动对垃圾进行分类。特别是，垃圾箱上的摄像头拍摄垃圾的照片，然后进行中央处理单元分析，并决定将垃圾桶放入哪个垃圾箱中。我们的垃圾箱系统的准确性达到90％。此外，我们的模型已连接到Internet，以更新垃圾箱状态以进行进一步管理。开发了用于管理垃圾箱的移动应用程序。
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步态识别是指根据人的身体形状和步行方式对人的识别或识别，这些视频数据是从远处捕获的视频数据中得出的，被广泛用于预防犯罪，法医身份和社会保障中。但是，据我们所知，大多数现有方法都使用外观，姿势和时间feautures，而无需考虑用于全球和局部信息融合的学习时间关注机制。在本文中，我们提出了一个新型的步态识别框架，称为“时间关注”和“关键”引导的嵌入（Gaittake），该框架有效地融合了基于时间注意的全球和局部外观特征以及时间聚集的人类姿势特征。实验结果表明，我们所提出的方法在步态识别中获得了新的SOTA，排名1的准确性为98.0％（正常），97.5％（袋）和92.2％（涂层）（涂层）在CASIA-B GAIT数据集中；OU-MVLP步态数据集的精度为90.4％。
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在实践中，缺少数据是一个通常发生的问题。已经开发了许多插补方法来填写缺失的条目。但是，并非所有这些都可以扩展到高维数据，尤其是多个插补技术。同时，如今的数据趋于高维。因此，在这项工作中，我们提出了主要成分分析插补（PCAI），这是一个基于主成分分析（PCA）的简单但多才多艺的框架，以加快插补过程并减轻许多可用的插补技术的记忆问题，而无需牺牲插补质量质量在MSE任期。此外，即使某些或全部缺少的功能是分类的，或者缺少功能的数量很大，框架也可以使用。接下来，我们介绍PCA插补 - 分类（PIC），这是PCAI在分类问题中的应用，并进行了一些调整。我们通过对各种情况进行实验来验证我们的方法，这表明PCAI和PIC可以使用各种插入算法（包括最先进的算法），并显着提高插补速度，同时在获得竞争性的均方误差/分类精度相比，指导插补（即直接将其插入丢失的数据）。
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本文旨在研究入侵攻击，然后为区块链网络开发新的网络攻击检测框架。具体来说，我们首先在实验室设计和实施区块链网络。该区块链网络将实现两个目的，即为我们的学习模型生成真实的流量数据（包括正常数据和攻击数据），并实施实时实验，以评估我们建议的入侵检测框架的性能。据我们所知，这是第一个在区块链网络中用于网络攻击的实验室中合成的数据集。然后，我们提出了一个新颖的协作学习模型，该模型允许区块链网络中的有效部署来检测攻击。提出的学习模型的主要思想是使区块链节点能够积极收集数据，从其数据中分享知识，然后与网络中的其他区块链节点交换知识。这样，我们不仅可以利用网络中所有节点的知识，而且还不需要收集所有原始数据进行培训，以便在常规的集中学习解决方案等集中式节点上进行培训。这样的框架还可以避免暴露本地数据的隐私以及过多的网络开销/拥堵的风险。密集模拟和实时实验都清楚地表明，我们提出的基于协作的入侵检测框架可以在检测攻击方面达到高达97.7％的准确性。
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我们为神经机翻译（NMT）提供了一个开源工具包。新工具包主要基于拱形变压器（Vaswani等，2017）以及下面详述的许多其他改进，以便创建一个独立的，易于使用，一致和全面的各个领域的机器翻译任务框架。它是为了支持双语和多语言翻译任务的工具，从构建各个语料库的模型开始推断新的预测或将模型打包给提供功能的JIT格式。
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联邦学习（FL）最近成为网络攻击检测系统的有效方法，尤其是在互联网上（物联网）网络。通过在IOT网关中分配学习过程，FL可以提高学习效率，降低通信开销并增强网络内人检测系统的隐私。在这种系统中实施FL的挑战包括不同物联网中的数据特征的标记数据和不可用的不可用。在本文中，我们提出了一种新的协作学习框架，利用转移学习（TL）来克服这些挑战。特别是，我们开发一种新颖的协作学习方法，使目标网络能够有效地和快速学习来自拥有丰富标记数据的源网络的知识。重要的是，最先进的研究要求网络的参与数据集具有相同的特征，从而限制了入侵检测系统的效率，灵活性以及可扩展性。但是，我们所提出的框架可以通过在各种深度学习模型中交换学习知识来解决这些问题，即使他们的数据集具有不同的功能。关于最近的真实网络安全数据集的广泛实验表明，与基于最先进的深度学习方法相比，拟议的框架可以提高超过40％。
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In this work, we propose a new approach that combines data from multiple sensors for reliable obstacle avoidance. The sensors include two depth cameras and a LiDAR arranged so that they can capture the whole 3D area in front of the robot and a 2D slide around it. To fuse the data from these sensors, we first use an external camera as a reference to combine data from two depth cameras. A projection technique is then introduced to convert the 3D point cloud data of the cameras to its 2D correspondence. An obstacle avoidance algorithm is then developed based on the dynamic window approach. A number of experiments have been conducted to evaluate our proposed approach. The results show that the robot can effectively avoid static and dynamic obstacles of different shapes and sizes in different environments.
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This study proposes an approach for establishing an optimal multihop ad-hoc network using multiple unmanned aerial vehicles (UAVs) to provide emergency communication in disaster areas. The approach includes two stages, one uses particle swarm optimization (PSO) to find optimal positions to deploy UAVs, and the other uses a behavior-based controller to navigate the UAVs to their assigned positions without colliding with obstacles in an unknown environment. Several constraints related to the UAVs' sensing and communication ranges have been imposed to ensure the applicability of the proposed approach in real-world scenarios. A number of simulation experiments with data loaded from real environments have been conducted. The results show that our proposed approach is not only successful in establishing multihop ad-hoc routes but also meets the requirements for real-time deployment of UAVs.
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We introduce an approach for the answer-aware question generation problem. Instead of only relying on the capability of strong pre-trained language models, we observe that the information of answers and questions can be found in some relevant sentences in the context. Based on that, we design a model which includes two modules: a selector and a generator. The selector forces the model to more focus on relevant sentences regarding an answer to provide implicit local information. The generator generates questions by implicitly combining local information from the selector and global information from the whole context encoded by the encoder. The model is trained jointly to take advantage of latent interactions between the two modules. Experimental results on two benchmark datasets show that our model is better than strong pre-trained models for the question generation task. The code is also available (shorturl.at/lV567).
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