乳腺癌是所有癌症类型的第二大责任，多年来一直是许多死亡的原因，尤其是在女性中。现有诊断系统的任何即兴创作以检测癌症，都可以最大程度地减少死亡率。此外，最近阶段的癌症检测是科学界的主要研究领域，以提高生存率。正确选择机器学习工具可以确保高精度的早期预后。在本文中，我们研究了不同的机器学习算法，以检测患者是否可能面临乳腺癌。由于早期特征的隐式行为，我们实施了与PCA集成的多层感知模型，并建议它比其他检测算法更可行。我们的4层MLP-PCA网络已获得100％的最佳精度，而BCCD数据集的平均精度为90.48％。

Several self-supervised representation learning methods have been proposed for reinforcement learning (RL) with rich observations. For real-world applications of RL, recovering underlying latent states is crucial, particularly when sensory inputs contain irrelevant and exogenous information. In this work, we study how information bottlenecks can be used to construct latent states efficiently in the presence of task-irrelevant information. We propose architectures that utilize variational and discrete information bottlenecks, coined as RepDIB, to learn structured factorized representations. Exploiting the expressiveness bought by factorized representations, we introduce a simple, yet effective, bottleneck that can be integrated with any existing self-supervised objective for RL. We demonstrate this across several online and offline RL benchmarks, along with a real robot arm task, where we find that compressed representations with RepDIB can lead to strong performance improvements, as the learned bottlenecks help predict only the relevant state while ignoring irrelevant information.

Cartoons are an important part of our entertainment culture. Though drawing a cartoon is not for everyone, creating it using an arrangement of basic geometric primitives that approximates that character is a fairly frequent technique in art. The key motivation behind this technique is that human bodies - as well as cartoon figures - can be split down into various basic geometric primitives. Numerous tutorials are available that demonstrate how to draw figures using an appropriate arrangement of fundamental shapes, thus assisting us in creating cartoon characters. This technique is very beneficial for children in terms of teaching them how to draw cartoons. In this paper, we develop a tool - shape2toon - that aims to automate this approach by utilizing a generative adversarial network which combines geometric primitives (i.e. circles) and generate a cartoon figure (i.e. Mickey Mouse) depending on the given approximation. For this purpose, we created a dataset of geometrically represented cartoon characters. We apply an image-to-image translation technique on our dataset and report the results in this paper. The experimental results show that our system can generate cartoon characters from input layout of geometric shapes. In addition, we demonstrate a web-based tool as a practical implication of our work.

The cover is the face of a book and is a point of attraction for the readers. Designing book covers is an essential task in the publishing industry. One of the main challenges in creating a book cover is representing the theme of the book's content in a single image. In this research, we explore ways to produce a book cover using artificial intelligence based on the fact that there exists a relationship between the summary of the book and its cover. Our key motivation is the application of text-to-image synthesis methods to generate images from given text or captions. We explore several existing text-to-image conversion techniques for this purpose and propose an approach to exploit these frameworks for producing book covers from provided summaries. We construct a dataset of English books that contains a large number of samples of summaries of existing books and their cover images. In this paper, we describe our approach to collecting, organizing, and pre-processing the dataset to use it for training models. We apply different text-to-image synthesis techniques to generate book covers from the summary and exhibit the results in this paper.

小型模块化反应堆的概念改变了解决未来能源危机的前景。考虑到其较低的投资要求，模块化，设计简单性和增强的安全功能，这种新的反应堆技术非常有希望。人工智能驱动的多尺度建模（中子，热液压，燃料性能等）在小型模块化反应堆的研究中纳入了数字双胞胎和相关的不确定性。在这项工作中，进行了一项关于耐亡燃料的多尺度建模的全面研究。探索了这些燃料在轻水的小型模块化反应堆中的应用。本章还重点介绍了机器学习和人工智能在设计优化，控制和监视小型模块反应器中的应用。最后，简要评估了有关人工智能在高燃烧复合事故耐受燃料的发展中的研究差距。还讨论了实现这些差距的必要行动。

在现代资本市场中，由于各种社会，财务，政治和其他动态因素，股票的价格通常被认为是高度波动和不可预测的。借助计算和周到的投资，股票市场可以通过最少的资本投资来确保可观的利润，而错误的预测可以轻松地为投资者带来灾难性的财务损失。本文介绍了最近引入的机器学习模型 - 变压器模型的应用，以预测孟加拉国领先的证券交易所达卡证券交易所（DSE）的未来价格。变压器模型已被广泛用于自然语言处理和计算机视觉任务，但据我们所知，从未在DSE进行股票价格预测任务。最近，介绍了代表时间序列功能的Time2VEC编码，使得可以采用变压器模型进行股票价格预测。本文集中于基于变压器的模型的应用，以根据其历史和每周的数据来预测DSE中列出的八个特定股票的价格转移。我们的实验证明了大多数股票的有希望的结果和可接受的根平方误差。

语言是个人表达思想的方法。每种语言都有自己的字母和数字字符集。人们可以通过口头或书面交流相互交流。但是，每种语言都有同类语言。聋哑和/或静音的个人通过手语交流。孟加拉语还具有手语，称为BDSL。数据集是关于孟加拉手册图像的。该系列包含49个单独的孟加拉字母图像。 BDSL49是一个数据集，由29,490张具有49个标签的图像组成。在数据收集期间，已经记录了14个不同成年人的图像，每个人都有不同的背景和外观。在准备过程中，已经使用了几种策略来消除数据集中的噪声。该数据集可免费提供给研究人员。他们可以使用机器学习，计算机视觉和深度学习技术开发自动化系统。此外，该数据集使用了两个模型。第一个是用于检测，而第二个是用于识别。

社交网络的快速发展以及互联网可用性的便利性加剧了虚假新闻和社交媒体网站上的谣言的泛滥。在共同19的流行病中，这种误导性信息通过使人们的身心生命处于危险之中，从而加剧了这种情况。为了限制这种不准确性的传播，从在线平台上确定虚假新闻可能是第一步。在这项研究中，作者通过实施了五个基于变压器的模型，例如Bert，Bert没有LSTM，Albert，Roberta和Bert＆Albert的混合体，以检测Internet的Covid 19欺诈新闻。Covid 19假新闻数据集已用于培训和测试模型。在所有这些模型中，Roberta模型的性能优于其他模型，通过在真实和虚假类中获得0.98的F1分数。

如今，乳腺癌已成为近年来最突出的死亡原因之一。在所有恶性肿瘤中，这是全球妇女最常见和主要的死亡原因。手动诊断这种疾病需要大量的时间和专业知识。乳腺癌的检测是耗时的，并且可以通过开发基于机器的乳腺癌预测来减少疾病的传播。在机器学习中，系统可以从先前的实例中学习，并使用各种统计，概率和优化方法从嘈杂或复杂的数据集中找到难以检测的模式。这项工作比较了几种机器学习算法的分类准确性，精度，灵敏度和新近收集的数据集的特异性。在这种工作决策树，随机森林，逻辑回归，天真的贝叶斯和XGBoost中，已经实施了这五种机器学习方法，以在我们的数据集中获得最佳性能。这项研究的重点是找到最佳的算法，该算法可以预测乳腺癌，以最高的准确性。这项工作在效率和有效性方面评估了每种算法数据分类的质量。并与该领域的其他已发表工作相比。实施模型后，本研究达到了最佳模型准确性，在随机森林和XGBoost上达到94％。

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。