在这个时代，作为医疗的主要重点，这一时刻已经到来了。尽管令人印象深刻，但已经开发出来检测疾病的多种技术。此时，有一些类型的疾病COVID-19，正常烟，偏头痛，肺病，心脏病，肾脏疾病，糖尿病，胃病，胃病，胃病，骨骼疾病，自闭症是非常常见的疾病。在此分析中，我们根据疾病的症状进行了分析疾病症状的预测。我们研究了一系列症状，并接受了人们的调查以完成任务。已经采用了几种分类算法来训练模型。此外，使用性能评估矩阵来衡量模型的性能。最后，我们发现零件分类器超过了其他分类器。

人们的个人卫生习惯在每日生活方式中照顾身体和健康的状况。保持良好的卫生习惯不仅减少了患疾病的机会，而且还可以降低社区中传播疾病的风险。鉴于目前的大流行，每天的习惯，例如洗手或定期淋浴，在人们中至关重要，尤其是对于单独生活在家里或辅助生活设施中的老年人。本文提出了一个新颖的非侵入性框架，用于使用我们采用机器学习技术的振动传感器监测人卫生。该方法基于地球通传感器，数字化器和实用外壳中具有成本效益的计算机板的组合。监测日常卫生常规可能有助于医疗保健专业人员积极主动，而不是反应性，以识别和控制社区内潜在暴发的传播。实验结果表明，将支持向量机（SVM）用于二元分类，在不同卫生习惯的分类中表现出约95％的有希望的准确性。此外，基于树的分类器（随机福雷斯特和决策树）通过实现最高精度（100％）优于其他模型，这意味着可以使用振动和非侵入性传感器对卫生事件进行分类，以监测卫生活动。

窃是声称自己是其他人，没有任何适当信用和引用的人。本文是一份调查论文，代表了一些很棒的研究论文及其对窃工作的比较。如今，窃成为自然语言处理领域中最有趣，最关键的研究点之一。我们回顾了一些基于不同类型的窃检测及其模型和算法的旧研究论文，并比较了这些论文的准确性。有几种方法可以使用不同的语言检测。有一些算法可以检测窃。类似，语料库，CL-CNG，LSI，Levenshtein距离等。我们分析了这些论文，并了解到它们使用了不同类型的算法来检测窃。在实验这些论文之后，我们得到了一些算法为检测pla窃提供了更好的输出和准确性。我们将对有关窃的一些论文进行审查，并将讨论其模型的利弊。我们还展示了一种提出的窃方法方法，该方法基于感知分离，单词分离并根据同义词制作句子并与任何来源进行比较。

全球世界正在穿越大流行形势，这是一个灾难性的呼吸综合征爆发被认为是Covid-19。这是212个国家的全球威胁，即人们每天都会遇到强大的情况。相反，成千上万的受感染的人居住丰富的山脉。心理健康也受到全球冠状病毒情况的影响。由于这种情况，在线消息来源使普通人在任何议程中分享他们的意见。如受影响的新闻相关的积极和消极，财务问题，国家和家庭危机，缺乏进出口盈利系统等。不同的情况是最近在任何地方的时尚新闻。因此，在瞬间内产生了大量的文本，在次大陆领域，与其他国家的情况相同，以及文本的人民意见和情况也是相同的，但语言是不同的。本文提出了一些具体的投入以及来自个别来源的孟加拉文本评论，可以确保插图的目标，即机器学习结果能够建立辅助系统。意见挖掘辅助系统可能以可能的所有语言偏好有影响。据我们所知，文章预测了Covid-19问题上的Bangla输入文本，提出了ML算法和深度学习模型分析还通过比较分析检查未来可达性。比较分析规定了关于文本预测精度的报告与ML算法和79％以及深度学习模型以及79％的报告。

深度学习模型通过从训练的数据集学习来提供图像处理的令人难以置信的结果。菠菜是一种含有维生素和营养素的叶蔬菜。在我们的研究中，已经使用了一种可以自动识别菠菜的深度学习方法，并且该方法具有总共五种菠菜的数据集，其中包含3785个图像。四种卷积神经网络（CNN）模型用于对我们的菠菜进行分类。这些模型为图像分类提供更准确的结果。在应用这些模型之前，存在一些预处理图像数据。为了预处理数据，需要发生一些方法。那些是RGB转换，过滤，调整大小和重新划分和分类。应用这些方法后，图像数据被预处理并准备好在分类器算法中使用。这些分类器的准确性在98.68％至99.79％之间。在这些模型中，VGG16实现了99.79％的最高精度。

在从训练的数据集中学习后，AI Chatbot提供了令人印象深刻的响应。在这十年中，大多数研究工作都表现出深层神经模型优于任何其他模型。 RNN模型定期用于确定序列相关的问题，如问题和IT答案。这种方法熟悉每个人都是SEQ2SEQ学习。在SEQ2SEQ模型机制中，它具有编码器和解码器。编码器嵌入任何输入序列，以及解码器嵌入输出序列。为了加强SEQ2SEQ模型性能，请将注意力添加到编码器和解码器中。之后，变压器模型已经将其自身作为高性能模型引入，具有多种关注机制，用于解决与序列相关的困境。该模型与基于RNN的模型相比减少了训练时间，并且还实现了序列转换的最先进的性能。在这项研究中，我们基于孟加拉普通知识问题答案（QA）数据集，应用了孟加拉一般知识聊天聊天的变压器模型。它在应用的QA数据上得分为85.0 BLEU。要检查变压器模型性能的比较，我们将注意到SEQ2SEQ模型，请注意我们的数据集得分23.5 BLEU。

智能手表或健身追踪器由于负担得起和纵向监测功能而获得了潜在的健康跟踪设备的广泛欢迎。为了进一步扩大其健康跟踪能力，近年来，研究人员开始研究在实时利用光摄影学（PPG）数据中进行心房颤动（AF）检测的可能性，这是一种几乎所有智能手表中广泛使用的廉价传感器。从PPG信号检测AF检测的重大挑战来自智能手表PPG信号中的固有噪声。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的新方法，即利用贝叶斯深度学习的力量来准确地从嘈杂的PPG信号中推断出AF风险，同时提供了预测的不确定性估计。在两个公开可用数据集上进行的广泛实验表明，我们提出的方法贝尼斯甲的表现优于现有的最新方法。此外，贝内斯比特（Bayesbeat）的参数比最先进的基线方法要少40-200倍，使其适合在资源约束可穿戴设备中部署。

Deep neural networks (DNNs) are vulnerable to a class of attacks called "backdoor attacks", which create an association between a backdoor trigger and a target label the attacker is interested in exploiting. A backdoored DNN performs well on clean test images, yet persistently predicts an attacker-defined label for any sample in the presence of the backdoor trigger. Although backdoor attacks have been extensively studied in the image domain, there are very few works that explore such attacks in the video domain, and they tend to conclude that image backdoor attacks are less effective in the video domain. In this work, we revisit the traditional backdoor threat model and incorporate additional video-related aspects to that model. We show that poisoned-label image backdoor attacks could be extended temporally in two ways, statically and dynamically, leading to highly effective attacks in the video domain. In addition, we explore natural video backdoors to highlight the seriousness of this vulnerability in the video domain. And, for the first time, we study multi-modal (audiovisual) backdoor attacks against video action recognition models, where we show that attacking a single modality is enough for achieving a high attack success rate.

Unmanned aerial vehicle (UAV) swarms are considered as a promising technique for next-generation communication networks due to their flexibility, mobility, low cost, and the ability to collaboratively and autonomously provide services. Distributed learning (DL) enables UAV swarms to intelligently provide communication services, multi-directional remote surveillance, and target tracking. In this survey, we first introduce several popular DL algorithms such as federated learning (FL), multi-agent Reinforcement Learning (MARL), distributed inference, and split learning, and present a comprehensive overview of their applications for UAV swarms, such as trajectory design, power control, wireless resource allocation, user assignment, perception, and satellite communications. Then, we present several state-of-the-art applications of UAV swarms in wireless communication systems, such us reconfigurable intelligent surface (RIS), virtual reality (VR), semantic communications, and discuss the problems and challenges that DL-enabled UAV swarms can solve in these applications. Finally, we describe open problems of using DL in UAV swarms and future research directions of DL enabled UAV swarms. In summary, this survey provides a comprehensive survey of various DL applications for UAV swarms in extensive scenarios.

Compared to regular cameras, Dynamic Vision Sensors or Event Cameras can output compact visual data based on a change in the intensity in each pixel location asynchronously. In this paper, we study the application of current image-based SLAM techniques to these novel sensors. To this end, the information in adaptively selected event windows is processed to form motion-compensated images. These images are then used to reconstruct the scene and estimate the 6-DOF pose of the camera. We also propose an inertial version of the event-only pipeline to assess its capabilities. We compare the results of different configurations of the proposed algorithm against the ground truth for sequences of two publicly available event datasets. We also compare the results of the proposed event-inertial pipeline with the state-of-the-art and show it can produce comparable or more accurate results provided the map estimate is reliable.