Mixtures of regression are a powerful class of models for regression learning with respect to a highly uncertain and heterogeneous response variable of interest. In addition to being a rich predictive model for the response given some covariates, the parameters in this model class provide useful information about the heterogeneity in the data population, which is represented by the conditional distributions for the response given the covariates associated with a number of distinct but latent subpopulations. In this paper, we investigate conditions of strong identifiability, rates of convergence for conditional density and parameter estimation, and the Bayesian posterior contraction behavior arising in finite mixture of regression models, under exact-fitted and over-fitted settings and when the number of components is unknown. This theory is applicable to common choices of link functions and families of conditional distributions employed by practitioners. We provide simulation studies and data illustrations, which shed some light on the parameter learning behavior found in several popular regression mixture models reported in the literature.

By utilizing only depth information, the paper introduces a novel but efficient local planning approach that enhances not only computational efficiency but also planning performances for memoryless local planners. The sampling is first proposed to be based on the depth data which can identify and eliminate a specific type of in-collision trajectories in the sampled motion primitive library. More specifically, all the obscured primitives' endpoints are found through querying the depth values and excluded from the sampled set, which can significantly reduce the computational workload required in collision checking. On the other hand, we furthermore propose a steering mechanism also based on the depth information to effectively prevent an autonomous vehicle from getting stuck when facing a large convex obstacle, providing a higher level of autonomy for a planning system. Our steering technique is theoretically proved to be complete in scenarios of convex obstacles. To evaluate effectiveness of the proposed DEpth based both Sampling and Steering (DESS) methods, we implemented them in the synthetic environments where a quadrotor was simulated flying through a cluttered region with multiple size-different obstacles. The obtained results demonstrate that the proposed approach can considerably decrease computing time in local planners, where more trajectories can be evaluated while the best path with much lower cost can be found. More importantly, the success rates calculated by the fact that the robot successfully navigated to the destinations in different testing scenarios are always higher than 99.6% on average.

语义分割是开发医学图像诊断系统的重要任务。但是，构建注释的医疗数据集很昂贵。因此，在这种情况下，半监督方法很重要。在半监督学习中，标签的质量在模型性能中起着至关重要的作用。在这项工作中，我们提出了一种新的伪标签策略，可提高用于培训学生网络的伪标签的质量。我们遵循多阶段的半监督训练方法，该方法在标记的数据集上训练教师模型，然后使用训练有素的老师将伪标签渲染用于学生培训。通过这样做，伪标签将被更新，并且随着培训的进度更加精确。上一个和我们的方法之间的关键区别在于，我们在学生培训过程中更新教师模型。因此，在学生培训过程中，提高了伪标签的质量。我们还提出了一种简单但有效的策略，以使用动量模型来提高伪标签的质量 - 训练过程中原始模型的慢复制版本。通过应用动量模型与学生培训期间的重新渲染伪标签相结合，我们在五个数据集中平均达到了84.1％的骰子分数（即Kvarsir，CVC-ClinicdB，Etis-laribpolypdb，cvc-colondb，cvc-colondb，cvc-colondb和cvc-300）和CVC-300）只有20％的数据集用作标记数据。我们的结果超过了3％的共同实践，甚至在某些数据集中取得了完全监督的结果。我们的源代码和预培训模型可在https://github.com/sun-asterisk-research/online学习SSL上找到

本文构成了新型的HyperGraph卷积神经网络基于聚类技术。该技术用于解决Citeseer数据集和CORA数据集的聚类问题。每个数据集都包含特征矩阵和HyperGraph的发射矩阵（即，由特征矩阵构造）。这种新颖的聚类方法利用了两个矩阵。最初，使用HyperGraph自动编码器将入射矩阵和特征矩阵从高维空间转换为低维空间。最后，我们将K-均值聚类技术应用于转换的矩阵。与其他经典聚类技术相比，基于Hypergraph卷积神经网络（CNN）的聚类技术在实验过程中的性能取得了更好的结果。

在本文中，我们介绍了一个高质量的大规模基准数据集，用于英语 - 越南语音翻译，其中有508音频小时，由331k的三胞胎组成（句子长度的音频，英语源笔录句，越南人目标subtitle句子）。我们还使用强基础进行了经验实验，发现传统的“级联”方法仍然优于现代“端到端”方法。据我们所知，这是第一个大规模的英语 - 越南语音翻译研究。我们希望我们的公开数据集和研究都可以作为未来研究和英语语音翻译应用的起点。我们的数据集可从https://github.com/vinairesearch/phost获得

最近的人工智能（AI）算法已在各种医学分类任务上实现了放射科医生级的性能。但是，只有少数研究涉及CXR扫描异常发现的定位，这对于向放射学家解释图像级分类至关重要。我们在本文中介绍了一个名为Vindr-CXR的可解释的深度学习系统，该系统可以将CXR扫描分类为多种胸部疾病，同时将大多数类型的关键发现本地化在图像上。 Vindr-CXR接受了51,485次CXR扫描的培训，并通过放射科医生提供的边界盒注释进行了培训。它表现出与经验丰富的放射科医生相当的表现，可以在3,000张CXR扫描的回顾性验证集上对6种常见的胸部疾病进行分类，而在接收器操作特征曲线（AUROC）下的平均面积为0.967（95％置信区间[CI]：0.958---------0.958------- 0.975）。 VINDR-CXR在独立患者队列中也得到了外部验证，并显示出其稳健性。对于具有14种类型病变的本地化任务，我们的自由响应接收器操作特征（FROC）分析表明，VINDR-CXR以每扫描确定的1.0假阳性病变的速率达到80.2％的敏感性。还进行了一项前瞻性研究，以衡量VINDR-CXR在协助六名经验丰富的放射科医生方面的临床影响。结果表明，当用作诊断工具时，提出的系统显着改善了放射科医生本身之间的一致性，平均Fleiss的Kappa的同意增加了1.5％。我们还观察到，在放射科医生咨询了Vindr-CXR的建议之后，在平均Cohen的Kappa中，它们和系统之间的一致性显着增加了3.3％。

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。

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％。

随着人类生活中的许多实际应用，包括制造监控摄像机，分析和加工客户行为，许多研究人员都注明了对数字图像的面部检测和头部姿势估计。大量提出的深度学习模型具有最先进的准确性，如YOLO，SSD，MTCNN，解决了面部检测或HOPENET的问题，FSA-NET，用于头部姿势估计问题的速度。根据许多最先进的方法，该任务的管道由两部分组成，从面部检测到头部姿势估计。这两个步骤完全独立，不共享信息。这使得模型在设置中清除但不利用每个模型中提取的大部分特色资源。在本文中，我们提出了多任务净模型，具有利用从面部检测模型提取的特征的动机，将它们与头部姿势估计分支共享以提高精度。此外，随着各种数据，表示面部的欧拉角域大，我们的模型可以预测360欧拉角域的结果。应用多任务学习方法，多任务净模型可以同时预测人头的位置和方向。为了提高预测模型的头部方向的能力，我们将人脸从欧拉角呈现到旋转矩阵的载体。

头部姿势估计是一个具有挑战性的任务，旨在解决与预测三维向量相关的问题，这为人机互动或客户行为中的许多应用程序提供服务。以前的研究提出了一些用于收集头部姿势数据的精确方法。但这些方法需要昂贵的设备，如深度摄像机或复杂的实验室环境设置。在这项研究中，我们引入了一种新的方法，以有效的成本和易于设置，以收集头部姿势图像，即UET-HEADBETS数据集，具有顶视图头姿势数据。该方法使用绝对方向传感器而不是深度摄像机快速设置，但仍然可以确保良好的效果。通过实验，我们的数据集已显示其分发和可用数据集之间的差异，如CMU Panoptic DataSet \ Cite {CMU}。除了使用UET符号数据集和其他头部姿势数据集外，我们还介绍了称为FSANET的全范围模型，这显着优于UET-HEALPETS数据集的头部姿势估计结果，尤其是在顶视图上。此外，该模型非常重量轻，占用小尺寸图像。