长期以来，共同基金或交易所交易基金（ETF）的分类已为财务分析师提供服务，以进行同行分析，以从竞争对手分析开始到量化投资组合多元化。分类方法通常依赖于从n-1a表格中提取的结构化格式的基金组成数据。在这里，我们启动一项研究，直接从使用自然语言处理（NLP）的表格中描绘的非结构化数据中学习分类系统。将输入数据仅作为表格中报告的投资策略描述，而目标变量是Lipper全球类别，并且使用各种NLP模型，我们表明，分类系统确实可以通过高准确率。我们讨论了我们发现的含义和应用，以及现有的预培训架构的局限性在应用它们以学习基金分类时。
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在法医语音比较中，扬声器的嵌入在过去十年中已广泛流行。大多数审计的扬声器嵌入式嵌入都经过英语语料库进行培训，因为它很容易访问。因此，语言依赖性可能是自动法医语音比较的重要因素，尤其是当目标语言在语言上非常不同时。有许多商业系统可用，但是它们的模型主要接受与目标语言不同的语言（主要是英语）的培训。在低资源语言的情况下，开发用于法医目的的语料库，其中包含足够的扬声器来训练深度学习模型是昂贵的。这项研究旨在调查是否可以在目标低资源语言（匈牙利语）上使用预先培训的英语语料库的模型，与模型不同。另外，通常没有犯罪者（未知的扬声器）获得多个样本。因此，在有或没有说话者入学率的嫌疑人（已知）扬声器的情况下对样品进行比较。应用了两个语料库，这些语料库是专门用于法医目的的，第三个是用于传统演讲者验证的第三个语料库。使用了两种基于深度学习的扬声器嵌入向量提取方法：X-Vector和Ecapa-TDNN。说话者验证在可能性比率框架中进行了评估。在语言组合（建模，LR校准，评估）之间进行了比较。通过MinCllr和EER指标评估了结果。发现该模型以不同的语言进行了预先训练，但是在具有大量扬声器的语料库上，在语言不匹配的样本上表现良好。还检查了样本持续时间和口语样式的影响。发现相关样本的持续时间越长，性能就越好。另外，如果采用各种口语样式，则没有真正的区别。
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使用深度学习神经网络的AI发动机为分析传统棋盘游戏提供了出色的工具。在这里，我们有兴趣获得对古老游戏的新见解。为此，我们需要根据发动机的原始输出来定义新的数值度量。在本文中，我们开发了一种数值工具，用于以上下文敏感的方式进行自动移动性能评估并识别游戏功能。我们通过传递成本来衡量移动的紧迫性，这是石头当前配置和在同一董事会位置的假设传递之后的得分值差。在这里，我们研究了此度量的属性并描述了一些应用。
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在这个新的社交媒体时代，社交网络正在成为互联网上用户生成内容的越来越重要的来源。这些信息资源包括许多人的感受，意见，反馈和评论，对大型企业，市场，政治，新闻和许多其他领域都非常有用。政治是目前社交媒体网络上最受关注和流行的主题之一。许多政客使用Twitter等微博客服务，因为他们在这些网络上有大量的追随者和支持者。政客，政党，政治组织和基金会使用社交媒体网络提前与公民进行交流。如今，社交媒体已被成千上万的政治团体和政客使用。在这些社交媒体网络上，每个政治家和政党都有数百万追随者，而政客们发现了新的创新方式来敦促个人参与政治。此外，社交媒体通过提供建议，例如根据以前的经验制定政策和策略，推荐并选择适合特定选区的候选人，建议在党中的特定职位，并选择合适的候选人，并选择合适的候选人，并选择合适的候选人，并选择合适的候选人，以及基于对各种问题和争议的公民情绪发起政治运动。这项研究是关于在Twitter平台上使用社交网络分析（SNA）和语义分析（SA）的综述，以研究政治领导者的支持者网络，因为它可以在预测其政治未来时有助于决策。
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部分可观察到的马尔可夫决策过程（POMDP）是适用于许多现实世界问题的框架。在这项工作中，我们提出了一种方法，通过依靠解决完全可观察的版本的策略来解决具有多模式信念的POMDP。通过deleinig，基于完全可观察到的变体的值函数的新的混合价值函数，我们可以使用相应的贪婪策略来求解POMDP本身。我们开发了讨论所需的数学框架，并引入了基于侦察盲tictactoe的任务的基准。在此基准测试中，我们表明我们的政策优于政策，而忽略了多种模式的存在。
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肺癌往往在晚期检测到，导致患者死亡率高。因此，最近的研究集中在早期疾病检测上。肺癌通常首先出现在气道壁的支气管上皮内发生的病变。支气管镜检查是有效无创支气化病变检测的选择程序。特别是，自身荧光支气管镜检查（AFB）区分了正常组织和患病组织的自荧光特性，在AFB视频帧中，病变在AFB视频帧中显得红棕色，而正常组织则为绿色。由于最近的研究表明AFB具有高病变敏感性的能力，因此在标准的支气管镜呼吸道考试中，它已成为一种潜在的关键方法，用于早期肺癌检测。不幸的是，对AFB视频的手动检查非常乏味且容易出错，而有限的努力已花费在可能更健壮的自动AFB病变检测和细分方面。我们提出了一个实时的深度学习体系结构ESFPNET，用于从AFB视频流中对支气管病变的强大检测和分割。该体系结构具有编码器结构，该结构可利用预审计的混合变压器（MIT）编码器和阶段特征金字塔（ESFP）解码器结构。来自肺癌患者气道考试的AFB视频的结果表明，我们的方法分别给出了平均骰子指数和0.782和0.658的IOU值，而处理吞吐量为27帧/秒。这些值优于使用混合变压器或基于CNN的编码器的其他竞争体系结构获得的结果。此外，ETIS-LaribpolypDB数据集的出色性能证明了其对其他域的潜在适用性。
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车辆到车辆（V2V）通信的性能在很大程度上取决于使用的调度方法。虽然集中式网络调度程序提供高V2V通信可靠性，但它们的操作通常仅限于具有完整的蜂窝网络覆盖范围的区域。相比之下，在细胞外覆盖区域中，使用了相对效率低下的分布式无线电资源管理。为了利用集中式方法的好处来增强V2V通信在缺乏蜂窝覆盖的道路上的可靠性，我们建议使用VRLS（车辆加固学习调度程序），这是一种集中的调度程序，该调度程序主动为覆盖外的V2V Communications主动分配资源，以前}车辆离开蜂窝网络覆盖范围。通过在模拟的车辆环境中进行培训，VRL可以学习一项适应环境变化的调度策略，从而消除了在复杂的现实生活环境中对有针对性（重新）培训的需求。我们评估了在不同的移动性，网络负载，无线通道和资源配置下VRL的性能。 VRL的表现优于最新的区域中最新分布式调度算法，而无需蜂窝网络覆盖，通过在高负载条件下将数据包错误率降低了一半，并在低负载方案中实现了接近最大的可靠性。
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在核成像中，有限的分辨率会导致影响图像清晰度和定量准确性的部分体积效应（PVE）。已证明来自CT或MRI的高分辨率解剖信息的部分体积校正（PVC）已被证明是有效的。但是，这种解剖学引导的方法通常需要乏味的图像注册和分割步骤。由于缺乏具有高端CT和相关运动伪像的混合体SPECT/CT扫描仪，因此很难获得准确的分段器官模板，尤其是在心脏SPECT成像中。轻微的错误注册/错误分段将导致PVC后的图像质量严重降解。在这项工作中，我们开发了一种基于深度学习的方法，用于快速心脏SPECT PVC，而无需解剖信息和相关的器官分割。所提出的网络涉及密集连接的多维动态机制，即使网络经过充分训练，也可以根据输入图像对卷积内核进行调整。引入了心脏内血容量（IMBV）作为网络优化的附加临床损失函数。提出的网络表明，使用Technetium-99M标记的红细胞在GE发现NM/CT 570C专用心脏SPECT扫描仪上获得的28个犬类研究表现有希望的表现。这项工作表明，与没有这种机制的同一网络相比，具有密集连接的动态机制的提议网络产生了较高的结果。结果还表明，没有解剖信息的提出的网络可以与解剖学引导的PVC方法产生的图像产生具有统计上可比的IMBV测量的图像，这可能有助于临床翻译。
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本文研究了不知所措的多臂匪徒（RMAB）问题，该问题具有未知的手臂过渡动力学，但具有已知的相关手臂特征。目的是学习一个模型，以预测给定功能的过渡动态，在这种功能下，使用预测的过渡解决了RMAB问题。但是，先前的工作通常通过最大化预测精度而不是最终的RMAB解决方案质量来学习模型，从而在培训和评估目标之间导致不匹配。为了解决这一缺点，我们提出了一种新颖的方法，用于在RMAB中以决策为中心的学习，该方法直接训练预测模型，以最大程度地提高Whittle索引解决方案质量。我们提出了三个关键贡献：（i）我们建立了Whittle Index政策以支持决策的学习的不同； （ii）我们在顺序问题中显着提高了以前以决策为中心的学习方法的可伸缩性； （iii）我们将算法应用于现实世界中的母婴健康领域的服务通话计划问题。我们的算法是第一个在RMAB中以决策为中心的学习，该学习范围扩展到大型现实世界中的问题。 \ end {摘要}
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近几十年来，Camera-IMU（惯性测量单元）传感器融合已经过度研究。已经提出了具有自校准的运动估计的许多可观察性分析和融合方案。然而，它一直不确定是否在一般运动下观察到相机和IMU内在参数。为了回答这个问题，我们首先证明，对于全球快门Camera-IMU系统，所有内在和外在参数都可以观察到未知的地标。鉴于此，滚动快门（RS）相机的时间偏移和读出时间也证明是可观察到的。接下来，为了验证该分析并解决静止期间结构无轨滤波器的漂移问题，我们开发了一种基于关键帧的滑动窗滤波器（KSWF），用于测量和自校准，它适用于单眼RS摄像机或立体声RS摄像机。虽然关键帧概念广泛用于基于视觉的传感器融合，但对于我们的知识，KSWF是支持自我校准的首先。我们的模拟和实际数据测试验证了，可以使用不同运动的机会主义地标的观察来完全校准相机-IMU系统。实际数据测试确认了先前的典故，即保持状态矢量的地标可以弥补静止漂移，并显示基于关键帧的方案是替代治疗方法。
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