会员推理攻击（MIA）在机器学习模型的培训数据上提出隐私风险。使用MIA，如果目标数据是训练数据集的成员，则攻击者猜测。对MIAS的最先进的防御，蒸馏为会员隐私（DMP），不仅需要私人数据来保护但是大量未标记的公共数据。但是，在某些隐私敏感域名，如医疗和财务，公共数据的可用性并不明显。此外，通过使用生成的对策网络生成公共数据的琐碎方法显着降低了DMP的作者报道的模型精度。为了克服这个问题，我们在不需要公共数据的情况下，使用知识蒸馏提出对米西亚的小说防御。我们的实验表明，我们防御的隐私保护和准确性与MIA研究中使用的基准表格数据集的DMP相媲美，我们的国防有更好的隐私式权限远非现有防御不使用图像数据集CIFAR10的公共数据。
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贝叶斯优化有效地优化了黑盒问题中的参数。但是，在有限的试验中，该方法对于高维参数不起作用。可以通过非线性将其嵌入低维空间来有效地探索参数。但是，不能考虑约束。我们提出了将参数分解组合到非线性嵌入中，以考虑在高维贝叶斯优化中考虑已知的平等和未知不平等约束。我们将提出的方法应用于粉末称重任务，作为使用情况。根据实验结果，与手动参数调整相比，提出的方法考虑了约束，并将试验数量减少约66％。
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评估足球运动员队友的个人运动对于评估队伍，侦察和粉丝的参与至关重要。据说，在90分钟的比赛中，球员平均没有大约87分钟的球。但是，在不接球的情况下评估进攻球员并揭示运动如何为队友创造得分机会的贡献一直很困难。在本文中，我们评估了通过将实际动作与通过轨迹预测产生的参考运动进行比较来评估创建球外评分机会的玩家。首先，我们使用图形差异神经网络预测玩家的轨迹，该神经网络可以准确地模拟玩家之间的关系并预测长期轨迹。接下来，基于实际运动轨迹和预测轨迹之间修改的外球评估指数的差异，我们评估实际运动与预测运动相比如何促进得分机会。为了进行验证，我们研究了专家一年中专业球队的所有比赛的年薪，目标和比赛的关系。结果表明，年薪和拟议的指标与现有指标和目标无法解释。我们的结果表明，该方法作为没有球的球员为队友创造得分机会的指标的有效性。
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