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。
translated by 谷歌翻译
这项工作提出了一种用于参与感测的无线传感器网络的提议,其中IOT传感装置特别用于监测和预测空气质量,作为高成本气象站的替代方案。该系统称为PMSening,旨在测量颗粒材料。通过将原型收集的数据与来自车站的数据进行比较来完成验证。比较表明,结果是关闭的,这可以为问题提供低成本解决方案。该系统仍然呈现了使用反复性神经网络的预测分析,在这种情况下,在这种情况下,预测呈现与实际数据相关的高精度。
translated by 谷歌翻译
这项工作提出了一种新型的资源分配策略,用于使用主动推断($ \ textit {ain} $)在认知无线电中进行抗束缚,并采用了认知-UAV作为案例研究。提出了一个主动的广义动态贝叶斯网络(Active-GDBN),以代表共同编码物理信号动力学的外部环境以及频谱中无人机和干扰器之间的动态相互作用。我们将动作和计划作为贝叶斯推论问题进行了策划,可以通过避免在线学习期间(最小化异常)来解决。仿真结果验证了提出的$ \ textit {ain} $方法在最小化异常(最大化奖励)方面的有效性,并通过将其与常规的频率跳跃和Q学习进行比较,具有高收敛速度。
translated by 谷歌翻译
本文提出了一种新的方法,可以通过蒙特卡洛树搜索来控制象征性音乐的情感。我们使用蒙特卡洛树搜索作为一种解码机制来指导语言模型学到的概率分布朝着给定的情感。在解码过程的每个步骤中,我们都会使用树木(Puct)的预测指标上的置信度来搜索分别由情绪分类器和歧视器给出的情感和质量平均值的序列。我们将语言模型用作管道的政策,并将情感分类器和歧视器的组合作为其价值功能。为了解码一段音乐中的下一个令牌,我们从搜索过程中创建的节点访问的分布中进行采样。我们使用直接从生成的样品计算的一组客观指标来评估生成样品相对于人类组成的碎片的质量。我们还进行了一项用户研究,以评估人类受试者如何看待生成的样品的质量和情感。我们将派斗与随机双目标梁搜索(SBB)和条件采样(CS)进行了比较。结果表明,在音乐质量和情感的几乎所有指标中,Puct的表现都优于SBB和CS。
translated by 谷歌翻译
我们最近提出了一个以DBM为中心的新群集操作系统堆栈DBO。DBO通过将ML代码封装在存储过程中,集中辅助ML数据,为基础DBMS内置的安全性,共同关注ML代码和数据以及跟踪数据和工作流源来源,从而为ML应用程序提供了独特的支持。在这里,我们在两个ML应用程序附近演示了这些好处的子集。我们首先表明,使用GPU的图像分类和对象检测模型可以用作DBOS存储程序,具有与现有系统竞争性能的DBOS存储程序。然后,我们提出了一项1D CNN,训练有素,可以在DBOS支持的Web服务上检测HTTP请求中的异常情况,从而实现SOTA结果。我们使用此模型来开发交互式异常检测系统,并通过定性用户反馈对其进行评估,并证明了其有用性作为未来工作的概念证明,以在DBO上开发实时的实时安全服务。
translated by 谷歌翻译
团队是人类成就的核心。在过去的半个世纪中,心理学家已经确定了五个跨文化有效的人格变量:神经质,外向性,开放性,尽职尽责和同意。前四个与团队绩效显示一致的关系。然而,令人愉快的(和谐,无私,谦虚和合作)表现出与团队绩效的无关紧要和高度可变的关系。我们通过计算建模解决这种不一致。基于代理的模型(ABM)用于预测人格特质对团队合作的影响,然后使用遗传算法来探索ABM的限制,以发现哪种特征与最佳和最差的表现相关,以解决与与最差的团队相关的问题,以解决与问题有关的问题。不同级别的不确定性(噪声)。探索所揭示的新依赖性通过分析迄今为止最大的团队绩效数据集的先前未观察到的数据来证实,其中包括593个团队中的3,698个个人,从事5,000多个没有不确定性的小组任务,在10年内收集了不确定性。我们的发现是,团队绩效和同意之间的依赖性受到任务不确定性的调节。以这种方式将进化计算与ABM相结合,为团队合作的科学研究,做出新的预测以及提高我们对人类行为的理解提供了一种新方法。我们的结果证实了计算机建模对发展理论的潜在实用性,并阐明了随着工作环境的越来越流畅和不确定的启示。
translated by 谷歌翻译
肥胖是一种全球流行病,每年至少有280万人死亡。这种复杂的疾病与重大的社会经济负担有关,工作生产率降低,失业和其他健康差异(SDOH)差异有关。目的:这项研究的目的是使用地理空间机器学习方法研究SDOH对美国谢尔比县成年人肥胖症患病率的影响。肥胖症患病率是从公共可用的CDC 500城市数据库中获得的,而SDOH指标是从美国人口普查和USDA提取的。我们使用Getis-ord Gi*统计数据和校准多个模型研究了肥胖症患病率模式的地理分布,以研究SDOH与成人肥胖之间的关联。此外,使用无监督的机器学习来进行分组分析,以研究肥胖症患病率和相关SDOH指标的分布。结果表明,在谢尔比县内经历了成年肥胖症高的社区中,很高的社区。在人口普查区中,家庭收入中位数以及黑人,房屋租房者的百分比,居住在贫困水平以下的人,五十五岁或以上,未婚和未投保的人与成人肥胖症患病率有显着关联。分组分析表明,处境不利的社区之间的肥胖症患病率差异。需要更多的研究来检查地理位置,SDOH和慢性疾病之间的联系。这些发现描述了处于不利地位的社区内肥胖症的患病率明显更高,并且可以利用其他地理空间信息,以提供有价值的见解,以告知健康决策和干预措施,从而减轻肥胖症患病率的危险因素。
translated by 谷歌翻译
近年来,虚拟学习已成为传统课堂教学的替代方法。学生参与虚拟学习可能会对满足学习目标和计划辍学风险产生重大影响。在虚拟学习环境中,有许多专门针对学生参与度(SE)的测量工具。在这项关键综述中,我们分析了这些作品,并从不同的参与定义和测量量表上突出了不一致之处。现有研究人员之间的这种多样性在比较不同的注释和构建可推广的预测模型时可能会出现问题。我们进一步讨论了有关参与注释和设计缺陷的问题。我们根据我们定义的七个参与注释的七个维度分析现有的SE注释量表,包括来源,用于注释的数据模式,注释发生的时间,注释发生的时间段,抽象,组合和组合水平的时间段,定量。令人惊讶的发现之一是,在SE测量中,很少有审查的数据集使用了现有的精神法法学验证量表中的注释中。最后,我们讨论了除虚拟学习以外的其他一些范围,这些量表具有用于测量虚拟学习中SE的潜力。
translated by 谷歌翻译
DBSCAN由于其简单性和实用性而被广泛用于许多科学和工程领域。但是,由于其高灵敏度参数,聚类结果的准确性在很大程度上取决于实践经验。在本文中,我们首先提出了一种新颖的深钢筋学习指导自动DBSCAN参数搜索框架,即DRL-DBSCAN。该框架通过将聚类环境视为马尔可夫决策过程来模拟调整参数搜索方向的过程,该过程旨在在没有手动帮助的情况下找到最佳的聚类参数。 DRL-DBSCAN使用弱监督的奖励培训策略网络,通过与群集进行交互来了解不同特征分布的最佳聚类参数搜索策略。此外,我们还提出了一个由数据规模驱动的递归搜索机制,以有效且可控制地处理大参数空间。基于拟议的四种工作模式,在五个人工和现实世界数据集上进行了广泛的实验。离线和在线任务的结果表明,DRL-DBSCCUN不仅始终如一地提高DBSCAN聚类精度高达26%和25%,而且可以稳定地找到具有较高计算效率的主要参数。该代码可在https://github.com/ringbdstack/drl-dbscan上找到。
translated by 谷歌翻译
2022年,乌克兰遭受了入侵,随着时间的流逝和地理位置的急剧影响。本文研究了使用分析以及基于区域的网络模型对持续中断对交通行为的影响。该方法是一种数据驱动的方法,该方法利用了在进化算法框架内获得的旅行时间条件,该算法框架在基于流量分配的自动化过程中渗透了原始过程的需求值。由于实施的自动化,可以为多个城市近似众多的每日模型。本文与先前发表的核心方法的新颖性包括一项分析,以确保获得的数据合适,因为由于持续的破坏,某些数据源被禁用。此外,新颖性包括将分析与中断时间表的直接联系,以新的方式检查相互作用。最后,确定了特定的网络指标,这些指标特别适合概念化冲突中断对交通网络条件的影响。最终目的是建立过程,概念和分析,以促进快速量化冲突情景的交通影响的更广泛的活动。
translated by 谷歌翻译