在这个大数据时代，当前一代很难从在线平台中包含的大量数据中找到正确的数据。在这种情况下，需要一个信息过滤系统，可以帮助他们找到所需的信息。近年来，出现了一个称为推荐系统的研究领域。推荐人变得重要，因为他们拥有许多现实生活应用。本文回顾了推荐系统在电子商务，电子商务，电子资源，电子政务，电子学习和电子生活中的不同技术和发展。通过分析有关该主题的最新工作，我们将能够详细概述当前的发展，并确定建议系统中的现有困难。最终结果为从业者和研究人员提供了对建议系统及其应用的必要指导和见解。

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

自动许可板识别系统旨在提供从视频帧中出现的车辆检测，本地化和识别车牌字符的解决方案。但是，在现实世界中部署此类系统需要在低资源环境中实时性能。在我们的论文中，我们提出了一种双级检测管线与视觉API配对，提供实时推理速度以及始终如一的准确检测和识别性能。我们使用Haar-Cascade分类器作为骨干MobileNet SSDv2检测模型顶部的过滤器。这仅通过专注于高置信度检测并使用它们来识别来减少推理时间。我们还施加了一个时间帧分离策略，以区分同一夹子中的多个车辆牌照。此外，没有公开的Bangla许可证板数据集，我们创建了一个图像数据集和野外包含许可板的视频数据集。我们在图像数据集上培训了模型，并达到了86％的AP（0.5）得分，并在视频数据集上测试了我们的管道，并观察到合理的检测和识别性能（82.7％的检测率，60.8％OCR F1得分）具有真实 - 时间处理速度（每秒27.2帧）。

世界卫生组织（WHO）推荐戴面面罩作为最有效的措施，以防止Covid-19传输。在许多国家，现在必须在公共场所佩戴面部面具。由于手动监测面部面罩通常在人群中间不可行，因此自动检测可能是有益的。为方便，我们探索了许多深度学习模型（即，VGG1，VGG19，Reset50），用于面部掩模检测，并在两个基准数据集中进行评估。在此背景下，我们还评估了转移学习（即，VGG19，Reset50在ImageNet上预先培训）。我们发现，虽然所有型号的表演都非常好，但转移学习模型达到了最佳性能。转移学习将性能提高0.10 \％ - 0.40 \％，培训时间减少30 \％。我们的实验还显示了这些高性能模型对于测试数据集来自不同的分布而不是非常强大。没有任何微调，这些模型的性能在跨域设置中的47 \％下降。

Handwriting Recognition has been a field of great interest in the Artificial Intelligence domain. Due to its broad use cases in real life, research has been conducted widely on it. Prominent work has been done in this field focusing mainly on Latin characters. However, the domain of Arabic handwritten character recognition is still relatively unexplored. The inherent cursive nature of the Arabic characters and variations in writing styles across individuals makes the task even more challenging. We identified some probable reasons behind this and proposed a lightweight Convolutional Neural Network-based architecture for recognizing Arabic characters and digits. The proposed pipeline consists of a total of 18 layers containing four layers each for convolution, pooling, batch normalization, dropout, and finally one Global average pooling and a Dense layer. Furthermore, we thoroughly investigated the different choices of hyperparameters such as the choice of the optimizer, kernel initializer, activation function, etc. Evaluating the proposed architecture on the publicly available 'Arabic Handwritten Character Dataset (AHCD)' and 'Modified Arabic handwritten digits Database (MadBase)' datasets, the proposed model respectively achieved an accuracy of 96.93% and 99.35% which is comparable to the state-of-the-art and makes it a suitable solution for real-life end-level applications.

孟加拉语是世界上说话最多的语言之一，全球有超过3亿的演讲者。尽管它很受欢迎，但由于缺乏多样化的开源数据集，对孟加拉语音识别系统的发展的研究受到阻碍。作为前进的道路，我们已经众包孟加拉语音语音数据集，这是句子级自动语音识别语料库。该数据集于Mozilla Common Voice平台上收集，是正在进行的广告系列的一部分，该活动已在2个月内收集了超过400个小时的数据，并且正在迅速增长。我们的分析表明，与OpenSLR孟加拉ASR数据集相比，该数据集具有更多的发言人，音素和环境多样性，这是最大的现有开源孟加拉语语音数据集。我们提供从数据集获得的见解，并讨论未来版本中需要解决的关键语言挑战。此外，我们报告了一些自动语音识别（ASR）算法的当前性能，并为将来的研究设定了基准。

随着技术的快速进步，由于恶意软件活动的增加，安全性已成为一个主要问题，这对计算机系统和利益相关者的安全性和安全性构成了严重威胁。为了维持利益相关者，特别是最终用户的安全，保护数据免受欺诈性努力是最紧迫的问题之一。旨在破坏预期的计算机系统和程序或移动和Web应用程序的一组恶意编程代码，脚本，活动内容或侵入性软件称为恶意软件。根据一项研究，幼稚的用户无法区分恶意和良性应用程序。因此，应设计计算机系统和移动应用程序，以检测恶意活动以保护利益相关者。通过利用包括人工智能，机器学习和深度学习在内的新颖概念，可以使用许多算法来检测恶意软件活动。在这项研究中，我们强调了基于人工智能（AI）的技术来检测和防止恶意软件活动。我们详细介绍了当前的恶意软件检测技术，其缺点以及提高效率的方法。我们的研究表明，采用未来派的方法来开发恶意软件检测应用程序应具有很大的优势。对该综合的理解应帮助研究人员使用AI进行进一步研究恶意软件检测和预防。

5G无线技术和社会经济转型的最新进展带来了传感器应用的范式转移。 Wi-Fi信号表明其时间变化与身体运动之间存在很强的相关性，可以利用这些变化来识别人类活动。在本文中，我们证明了基于时间尺度Wi-Fi通道状态信息的自由互助人与人类相互作用识别方法的认知能力。所检查的共同活动是稳定的，接近，离职的，握手的，高五，拥抱，踢（左腿），踢（右腿），指向（左手），指向（右手），拳打（左手），打孔（右手）和推动。我们探索并提出了一个自我发项的双向封盖复发性神经网络模型，以从时间序列数据中对13种人类到人类的相互作用类型进行分类。我们提出的模型可以识别两个主题对相互作用，最大基准精度为94％。这已经扩展了十对对象，该对象对围绕交互 - 转变区域的分类得到了改善，从而确保了88％的基准精度。同样，使用PYQT5 Python模块开发了可执行的图形用户界面（GUI），以实时显示总体相互交流识别过程。最后，我们简要地讨论了有关残障的可能解决方案，这些解决方案导致了研究期间观察到的缩减。这种Wi-Fi渠道扰动模式分析被认为是一种有效，经济和隐私友好的方法，可在相互的人际关系识别中用于室内活动监测，监视系统，智能健康监测系统和独立的辅助生活。

Covid-19 Pandemic是一个持续的全球大流行，这导致了公共卫生部门和全球经济中的前所未有的中断。病毒，SARS-COV-2负责冠状病毒病的快速传播。由于其传染性，病毒可以容易地感染不受保护和暴露的个体，从轻度到严重症状。对怀孕母亲和新生儿的病毒效应的研究现在是平民和公共卫生工作者在全球范围内的关于病毒如何影响母亲和新生儿健康的问题。本文旨在制定一种预测模型，以估算基于记录的症状的携带型患者死亡的可能性：呼吸困难，咳嗽，鼻子，关节痛和肺炎的诊断。我们研究中使用的机器学习模型是支持向量机，决策树，随机林，渐变升压和人工神经网络。该模型提供了令人印象深刻的结果，可以准确地预测给定输入的怀孕母亲的死亡率。3型号（ANN，渐变升压，随机林）的精度率为100％，最高精度得分（梯度提升，ANN）是95 ％，最高召回（支持向量机）为92.75％，最高F1得分（梯度提升，ANN）为94.66％。由于模型的准确性，怀孕的母亲可以基于其由于病毒而导致的可能性即时治疗。全球卫生工人可以利用该模型列出急诊患者，最终可以降低Covid-19诊断患者的死亡率。

Dynamic neural networks (DyNNs) have become viable techniques to enable intelligence on resource-constrained edge devices while maintaining computational efficiency. In many cases, the implementation of DyNNs can be sub-optimal due to its underlying backbone architecture being developed at the design stage independent of both: (i) the dynamic computing features, e.g. early exiting, and (ii) the resource efficiency features of the underlying hardware, e.g., dynamic voltage and frequency scaling (DVFS). Addressing this, we present HADAS, a novel Hardware-Aware Dynamic Neural Architecture Search framework that realizes DyNN architectures whose backbone, early exiting features, and DVFS settings have been jointly optimized to maximize performance and resource efficiency. Our experiments using the CIFAR-100 dataset and a diverse set of edge computing platforms have seen HADAS dynamic models achieve up to 57% energy efficiency gains compared to the conventional dynamic ones while maintaining the desired level of accuracy scores. Our code is available at https://github.com/HalimaBouzidi/HADAS