背景和目的：与生物医学分析相结合的人工智能（AI）方法在Pandemics期间具有关键作用，因为它有助于释放来自医疗保健系统和医生的压力压力。由于持续的Covid-19危机在具有茂密的人口和巴西和印度等测试套件中的国家恶化，放射性成像可以作为准确分类Covid-19患者的重要诊断工具，并在适当时期规定必要的治疗。通过这种动机，我们基于使用胸部X射线检测Covid-19感染肺的深度学习架构的研究。数据集：我们共收集了三种不同类标签的2470张图片，即健康的肺，普通肺炎和Covid-19感染的肺炎，其中470个X射线图像属于Covid-19类。方法：我们首先使用直方图均衡技术预处理所有图像，并使用U-Net架构进行它们。然后，VGG-16网络用于从预处理图像中的特征提取，该特征提取通过SMTE过采样技术进一步采样以实现平衡数据集。最后，使用具有10倍交叉验证的支持向量机（SVM）分类器分类类平衡功能，评估精度。结果和结论：我们的新方法结合了众所周知的预处理技术，特征提取方法和数据集平衡方法，使我们在2470 X射线图像的数据集中获得了Covid-19图像的优秀识别率为98％ 。因此，我们的模型适用于用于筛选目的的医疗保健设施。

In the last decade, exponential data growth supplied machine learning-based algorithms' capacity and enabled their usage in daily-life activities. Additionally, such an improvement is partially explained due to the advent of deep learning techniques, i.e., stacks of simple architectures that end up in more complex models. Although both factors produce outstanding results, they also pose drawbacks regarding the learning process as training complex models over large datasets are expensive and time-consuming. Such a problem is even more evident when dealing with video analysis. Some works have considered transfer learning or domain adaptation, i.e., approaches that map the knowledge from one domain to another, to ease the training burden, yet most of them operate over individual or small blocks of frames. This paper proposes a novel approach to map the knowledge from action recognition to event recognition using an energy-based model, denoted as Spectral Deep Belief Network. Such a model can process all frames simultaneously, carrying spatial and temporal information through the learning process. The experimental results conducted over two public video dataset, the HMDB-51 and the UCF-101, depict the effectiveness of the proposed model and its reduced computational burden when compared to traditional energy-based models, such as Restricted Boltzmann Machines and Deep Belief Networks.

Automatic Target Recognition (ATR) is a category of computer vision algorithms which attempts to recognize targets on data obtained from different sensors. ATR algorithms are extensively used in real-world scenarios such as military and surveillance applications. Existing ATR algorithms are developed for traditional closed-set methods where training and testing have the same class distribution. Thus, these algorithms have not been robust to unknown classes not seen during the training phase, limiting their utility in real-world applications. To this end, we propose an Open-set Automatic Target Recognition framework where we enable open-set recognition capability for ATR algorithms. In addition, we introduce a plugin Category-aware Binary Classifier (CBC) module to effectively tackle unknown classes seen during inference. The proposed CBC module can be easily integrated with any existing ATR algorithms and can be trained in an end-to-end manner. Experimental results show that the proposed approach outperforms many open-set methods on the DSIAC and CIFAR-10 datasets. To the best of our knowledge, this is the first work to address the open-set classification problem for ATR algorithms. Source code is available at: https://github.com/bardisafa/Open-set-ATR.

Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.

在多语言甚至单语言中鉴定的模型的零拍跨语言能力刺激了许多假设，以解释这一有趣的经验结果。但是，由于预处理的成本，大多数研究都使用公共模型的公共模型，其预处理方法（例如代币化，语料库规模和计算预算的选择）可能会大不相同。当研究人员对自己的模型预识时，他们通常会在预算有限的情况下这样做，并且与SOTA模型相比，最终的模型的表现可能明显不足。这些实验差异导致有关这些模型跨语性能力的性质的各种不一致的结论。为了帮助对该主题进行进一步研究，我们发布了10个单语字节级模型，并在相同的配置下进行了严格审慎的概述，并具有大型计算预算（相当于V100的420天）和Corpora，比原始BERT大4倍。由于它们不含令牌，因此消除了看不见的令牌嵌入的问题，从而使研究人员可以在具有不同脚本的语言中尝试更广泛的跨语言实验。此外，我们释放了在不自然语言文本上预测的两个模型，这些模型可用于理智检查实验。关于质量检查和NLI任务的实验表明，我们的单语模型实现了多语言的竞争性能，因此可以加强我们对语言模型中跨语性可传递性的理解。

分类是数据挖掘和机器学习领域中研究最多的任务之一，并且已经提出了文献中的许多作品来解决分类问题，以解决多个知识领域，例如医学，生物学，安全性和遥感。由于没有单个分类器可以为各种应用程序取得最佳结果，因此，一个很好的选择是采用分类器融合策略。分类器融合方法成功的关键点是属于合奏的分类器之间多样性和准确性的结合。借助文献中可用的大量分类模型，一个挑战是选择最终分类系统的最合适的分类器，从而产生了分类器选择策略的需求。我们通过基于一个称为CIF-E（分类器，初始化，健身函数和进化算法）的四步协议的分类器选择和融合的框架来解决这一点。我们按照提出的CIF-E协议实施和评估24种各种集合方法，并能够找到最准确的方法。在文献中最佳方法和许多其他基线中，还进行了比较分析。该实验表明，基于单变量分布算法（UMDA）的拟议进化方法可以超越许多著名的UCI数据集中最新的文献方法。

视频识别是由端到端学习范式主导的 - 首先初始化具有预审预周化图像模型的视频识别模型，然后对视频进行端到端培训。这使视频网络能够受益于验证的图像模型。但是，这需要大量的计算和内存资源，以便在视频上进行填充以及直接使用预审计的图像功能的替代方案，而无需填充图像骨架会导致结果不足。幸运的是，在对比视力语言预训练（剪辑）方面的最新进展为视觉识别任务的新途径铺平了道路。这些模型在大型开放式图像文本对数据上进行了预测，以丰富的语义学习强大的视觉表示。在本文中，我们介绍了有效的视频学习（EVL） - 一种有效的框架，用于直接训练具有冷冻剪辑功能的高质量视频识别模型。具体来说，我们采用轻型变压器解码器并学习查询令牌，从剪辑图像编码器中动态收集帧级空间特征。此外，我们在每个解码器层中采用局部时间模块，以发现相邻帧及其注意力图的时间线索。我们表明，尽管有效地使用冷冻的骨干训练，但我们的模型在各种视频识别数据集上学习了高质量的视频表示。代码可在https://github.com/opengvlab/feld-video-rencognition上找到。

我们提出了一个大规模的真实世界和干净的图像对数据集，以及一种从图像中降低降解的方法，从图像中降低了降解。由于没有用于降低的现实世界数据集，因此当前的最新方法依赖于合成数据，因此受SIM2REAL域间隙的限制。此外，由于没有真实的配对数据集，严格的评估仍然是一个挑战。我们通过通过对非鼻子变化的细致控制收集第一个真实的配对数据集来填补这一空白。我们的数据集对各种现实世界的雨水现象（例如雨条和雨水积累）进行了配对的培训和定量评估。为了学习对雨现象不变的代表，我们提出了一个深层神经网络，该网络通过最大程度地减少雨水和干净图像之间的雨水不变损失来重建基础场景。广泛的实验表明，所提出的数据集使现有的DERAINER受益，我们的模型可以在各种条件下对真实雨水图像的最先进方法优于最先进的方法。

语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。

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。