Recently, there has been an interest in improving the resources available in Intrusion Detection System (IDS) techniques. In this sense, several studies related to cybersecurity show that the environment invasions and information kidnapping are increasingly recurrent and complex. The criticality of the business involving operations in an environment using computing resources does not allow the vulnerability of the information. Cybersecurity has taken on a dimension within the universe of indispensable technology in corporations, and the prevention of risks of invasions into the environment is dealt with daily by Security teams. Thus, the main objective of the study was to investigate the Ensemble Learning technique using the Stacking method, supported by the Support Vector Machine (SVM) and k-Nearest Neighbour (kNN) algorithms aiming at an optimization of the results for DDoS attack detection. For this, the Intrusion Detection System concept was used with the application of the Data Mining and Machine Learning Orange tool to obtain better results
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Identifying anomalies has become one of the primary strategies towards security and protection procedures in computer networks. In this context, machine learning-based methods emerge as an elegant solution to identify such scenarios and learn irrelevant information so that a reduction in the identification time and possible gain in accuracy can be obtained. This paper proposes a novel feature selection approach called Finite Element Machines for Feature Selection (FEMa-FS), which uses the framework of finite elements to identify the most relevant information from a given dataset. Although FEMa-FS can be applied to any application domain, it has been evaluated in the context of anomaly detection in computer networks. The outcomes over two datasets showed promising results.
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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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科学机器学习（SCIML）是对几个不同应用领域的兴趣越来越多的领域。在优化上下文中，基于SCIML的工具使得能够开发更有效的优化方法。但是，必须谨慎评估和执行实施优化的SCIML工具。这项工作提出了稳健性测试的推论，该测试通过表明其结果尊重通用近似值定理，从而确保了基于多物理的基于SCIML的优化的鲁棒性。该测试应用于一种新方法的框架，该方法在一系列基准测试中进行了评估，以说明其一致性。此外，将提出的方法论结果与可行优化的可行区域进行了比较，这需要更高的计算工作。因此，这项工作为保证在多目标优化中应用SCIML工具的稳健性测试提供了比存在的替代方案要低的计算努力。
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味道是遵循社会趋势和行为的风味行业的焦点。新调味剂和分子的研究和开发在该领域至关重要。另一方面，自然风味的发展在现代社会中起着至关重要的作用。鉴于此，目前的工作提出了一个基于科学机器学习的新颖框架，以在风味工程和行业中解决新的问题。因此，这项工作带来了一种创新的方法来设计新的自然风味分子。评估了有关合成可及性，原子数以及与天然或伪天然产物的相似性的分子。
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这项工作使用来自建设性模拟的可靠数据比较了监督的机器学习方法，以估算空袭期间发射导弹的最有效时刻。我们采用了重采样技术来改善预测模型，分析准确性，精度，召回和F1得分。的确，我们可以根据决策树以及其他算法对重采样技术的显着敏感性来确定模型的显着性能。最佳F1分数的模型的值分别为0.379和0.465，而没有重新采样技术，这一值分别增加了22.69％。因此，如果理想，重新采样技术可以改善模型的召回率和F1得分，而准确性和精确度略有下降。因此，通过通过建设性模拟获得的数据，可以根据机器学习模型开发决策支持工具，从而可以提高BVR空中战斗的飞行质量，从而提高进攻任务的有效性以达到特定目标。
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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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本文通过研究阶段转换的$ Q $State Potts模型，通过许多无监督的机器学习技术，即主成分分析（PCA），$ K $ - 梅尔集群，统一歧管近似和投影（UMAP），和拓扑数据分析（TDA）。即使在所有情况下，我们都能够检索正确的临界温度$ t_c（q）$，以$ q = 3,4 $和5 $，结果表明，作为UMAP和TDA的非线性方法依赖于有限尺寸效果，同时仍然能够区分第一和二阶相转换。该研究可以被认为是在研究相转变的调查中使用不同无监督的机器学习算法的基准。
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这项工作调查了使用深神经网络（DNN）来执行武器接触区域（WEZ）最大发射范围的估计。韦茨允许飞行员识别空域，其中可用导弹具有更大的成功参与特定目标的概率，即围绕着对手易受射击群体的飞机的假设区域。我们提出了一种方法来确定使用50,000个变化条件下的模拟发射的给定导弹的韦茨。这些模拟用于训练当飞机在不同的烧制条件下发现自身时，可以预测韦茨的DNN，其测定系数为0.99。它提供了另一种关于前面研究的程序，因为它采用了非离散化模型，即，它立即考虑了WEZ的所有方向，以前尚未完成。此外，所提出的方法使用实验设计，允许较少的模拟运行，提供更快的模型训练。
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这项工作旨在在防御柜台（DCA）任务的背景下提供超出视觉范围（BVR）空战的参与决策支持工具。在BVR AIR作战中，接合判决是指通过假设令人反感的姿态和执行相应的演示来选择导频的时刻。为了模拟这一决定，我们使用巴西空军航空航天仿真环境（\ {Ambiente de Simula \ C {C} \〜a \〜a \〜ao ao aeroispacial - Asa}在葡萄牙语中，它产生了3,729个建设性模拟，每个建设性模拟持续12分钟，总共10,316场比赛。我们通过称为DCA指数的操作性标准分析了所有样本，这些标准基于主题专家的经验，这类使命的成功程度代表。该公制考虑了同一团队和对方团队的飞机的距离，对抗空气巡逻的点以及所使用的导弹数。通过在整个参与过程中开始和DCA指数的平均值之前定义参与状态，我们创建了一个监督的学习模型，以确定新的参与的质量。一种基于决策树的算法，与XGBoost库一起使用，提供了一种回归模型，以预测具有接近0.8的确定系数的DCA索引和0.05的根均方误差，可以为BVR飞行员提供参数以决定是否或不要搞。因此，使用通过仿真获得的数据，这项工作通过基于BVR Air战斗的机器学习构建决策支持系统而有贡献。
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