许多物理系统由普通的或部分微分方程描述，其解决方案由复杂域中的全象或亚纯函数给出。在许多情况下，只有在纯虚拟JW轴上的各个点上只观察到这些功能的大小，因为它们的阶段的相干测量通常是昂贵的。然而，期望在可能的情况下从幅度中检索丢失的阶段。为此，我们提出了一种基于Blaschke产品的物理漏险的深神经网络，用于相位检索。灵感来自赫尔森和Sarason定理，我们使用Blaschke产品神经网络（BPNN）来恢复Blaschke产品的合理功能系数，基于输入作为输入的幅度观察。然后使用得到的Rational函数进行相位检索。我们将BPNN与常规深度神经网络（NNS）进行比较多相检索问题，包括合成和当代的现实世界问题（例如，数据收集需要大量专业知识的超材料，并且耗时）。在每个阶段检索问题上，我们与不同尺寸和超参数设置的传统NNS群体进行比较。即使没有任何超参数搜索，我们发现BPNNS始终如一地优于稀缺数据场景中优化NNS的群体，并且尽管模型更小。结果又可以应用于计算超材料的折射率，这是物质科学新兴领域的重要问题。

In this research, we are about to present an agentbased model of human muscle which can be used in analysis of human movement. As the model is designed based on the physiological structure of the muscle, The simulation calculations would be natural, and also, It can be possible to analyze human movement using reverse engineering methods. The model is also a suitable choice to be used in modern prostheses, because the calculation of the model is less than other machine learning models such as artificial neural network algorithms and It makes our algorithm battery-friendly. We will also devise a method that can calculate the intensity of human muscle during gait cycle using a reverse engineering solution. The algorithm called Boots is different from some optimization methods, so It would be able to compute the activities of both agonist and antagonist muscles in a joint. As a consequence, By having an agent-based model of human muscle and Boots algorithm, We would be capable to develop software that can calculate the nervous stimulation of human's lower body muscle based on the angular displacement during gait cycle without using painful methods like electromyography. By developing the application as open-source software, We are hopeful to help researchers and physicians who are studying in medical and biomechanical fields.

Recently, many attempts have been made to construct a transformer base U-shaped architecture, and new methods have been proposed that outperformed CNN-based rivals. However, serious problems such as blockiness and cropped edges in predicted masks remain because of transformers' patch partitioning operations. In this work, we propose a new U-shaped architecture for medical image segmentation with the help of the newly introduced focal modulation mechanism. The proposed architecture has asymmetric depths for the encoder and decoder. Due to the ability of the focal module to aggregate local and global features, our model could simultaneously benefit the wide receptive field of transformers and local viewing of CNNs. This helps the proposed method balance the local and global feature usage to outperform one of the most powerful transformer-based U-shaped models called Swin-UNet. We achieved a 1.68% higher DICE score and a 0.89 better HD metric on the Synapse dataset. Also, with extremely limited data, we had a 4.25% higher DICE score on the NeoPolyp dataset. Our implementations are available at: https://github.com/givkashi/Focal-UNet

This paper presents the ARCAD simulator for the rapid development of Unmanned Aerial Systems (UAS), including underactuated and fully-actuated multirotors, fixed-wing aircraft, and Vertical Take-Off and Landing (VTOL) hybrid vehicles. The simulator is designed to accelerate these aircraft's modeling and control design. It provides various analyses of the design and operation, such as wrench-set computation, controller response, and flight optimization. In addition to simulating free flight, it can simulate the physical interaction of the aircraft with its environment. The simulator is written in MATLAB to allow rapid prototyping and is capable of generating graphical visualization of the aircraft and the environment in addition to generating the desired plots. It has been used to develop several real-world multirotor and VTOL applications. The source code is available at https://github.com/keipour/aircraft-simulator-matlab.

As social media grows faster, harassment becomes more prevalent which leads to considered fake detection a fascinating field among researchers. The graph nature of data with the large number of nodes caused different obstacles including a considerable amount of unrelated features in matrices as high dispersion and imbalance classes in the dataset. To deal with these issues Auto-encoders and a combination of semi-supervised learning and the GAN algorithm which is called SGAN were used. This paper is deploying a smaller number of labels and applying SGAN as a classifier. The result of this test showed that the accuracy had reached 91\% in detecting fake accounts using only 100 labeled samples.

我们通过实验验证一个实时机器学习框架，能够控制拉曼放大器的泵功率值以在二维（2D）中塑造信号功率演变：频率和光纤距离。在我们的设置中，优化了四个一阶反向传输泵的功率值，以实现所需的2D功率配置文件。泵功率优化框架包括一个卷积神经网络（CNN），然后是差分进化（DE）技术，在线应用于放大器设置，以自动实现目标2D功率配置文件。可实现的2D配置文件的结果表明，该框架能够确保获得的最大绝对误差（MAE）（<0.5 dB）与获得的目标2D配置文件之间。此外，该框架在多目标设计方案中进行了测试，该方案的目标是在跨度结束时达到固定增益水平的2D配置文件，共同在整个光纤长度上进行最小的光谱游览。在这种情况下，实验结果断言，对于目标扁平增益水平的2D轮廓，当设置在泵功率值中不受物理限制时，DE获得的最大增益偏差小于1 dB。模拟结果还证明，有足够的泵功率可用，可以实现更高的目标增益水平的更好的增益偏差（小于0.6 dB）。

在过去的几年中，卷积神经网络（CNN）在各种现实世界的网络安全应用程序（例如网络和多媒体安全）中表现出了有希望的性能。但是，CNN结构的潜在脆弱性构成了主要的安全问题，因此不适合用于以安全为导向的应用程序，包括此类计算机网络。保护这些体系结构免受对抗性攻击，需要使用挑战性攻击的安全体系结构。在这项研究中，我们提出了一种基于合奏分类器的新型体系结构，该结构将1级分类（称为1C）的增强安全性与在没有攻击的情况下的传统2级分类（称为2C）的高性能结合在一起。我们的体系结构称为1.5级（Spritz-1.5c）分类器，并使用最终密度分类器，一个2C分类器（即CNNS）和两个并行1C分类器（即自动编码器）构造。在我们的实验中，我们通过在各种情况下考虑八次可能的对抗性攻击来评估我们提出的架构的鲁棒性。我们分别对2C和Spritz-1.5c体系结构进行了这些攻击。我们研究的实验结果表明，I-FGSM攻击对2C分类器的攻击成功率（ASR）是N-Baiot数据集训练的2C分类器的0.9900。相反，Spritz-1.5C分类器的ASR为0.0000。

在这项综合研究中，通过基于能量环境分析添加入口空气冷却和再生冷却来评估涡轮轴发动机。首先，飞行器数量，飞行高度，主要周期中压缩机1的压缩比，主周期中涡轮-1的涡轮入口温度，涡轮-2的温度分数，辅助的压缩比循环和入口空气冷却系统中的进气温变化，这些功能性能参数的某些功能性能参数，配备了带有入口空气冷却系统的再生涡轮轴发动机周期，例如功率特异性的燃油消耗，功率输出，热效率和硝酸盐氧化物的质量流量（质量流量） NOX）通过使用氢作为燃料工作，研究了NO和NO2。因此，基于分析，开发了一个模型来预测带有冷却空气冷却系统基于深神经网络（DNN）的再生涡轮轴发动机周期的能量环境性能层。该模型提出的旨在预测含有NO和NO2的氮化物氧化物（NOX）的质量流量和质量流量。结果证明了综合DNN模型的准确性，具有适当的MSE，MAE和RMSD成本函数，用于验证测试和培训数据。同样，对于热效率和NOX发射质量流量，对于热效率的验证和NOX发射质量流量质量预测值及其测试数据，R和R^2都非常接近1。

本文提出了一个层次结构框架，用于计划和控制涉及使用完全插入的多指机器人手的掌握变化的刚性对象的操纵。尽管该框架可以应用于一般的灵巧操作，但我们专注于对手持操作的更复杂的定义，在该目标下，目标姿势必须达到适合使用该对象作为工具的掌握。高级别的计划者确定对象轨迹以及掌握更改，即添加，卸下或滑动手指，由低级控制器执行。尽管基于学习的策略可以适应变化，但GRASP序列是在线计划的，但用于对象跟踪和接触力控制的轨迹规划师和低级控制器仅基于模型，以稳健地实现该计划。通过将有关问题的物理和低级控制器的知识注入GRASP规划师中，它将学会成功生成类似于基于模型的优化方法生成的grasps，从而消除了此类方法的高计算成本到该方法的高度计算成本到解释变化。通过在物理模拟中进行实验，以实现现实工具使用方案，我们将在不同的工具使用任务和灵活的手模型上展示了方法的成功。此外，我们表明，与基于模型的方法相比，这种混合方法为轨迹和任务变化提供了更大的鲁棒性。

基于变压器的模型用于实现各种深度学习任务的最新性能。由于基于变压器的模型具有大量参数，因此在下游任务上进行微调是计算密集型和饥饿的能量。此类型号的自动混合精液FP32/FP16微调以前已用于降低计算资源需求。但是，随着低位整数背面传播的最新进展，有可能进一步减少计算和记忆脚印。在这项工作中，我们探索了一种新颖的整数训练方法，该方法使用整数算术来进行正向传播和梯度计算，对基于变压器的模型中的线性，卷积，层和层和嵌入层的梯度计算。此外，我们研究了各种整数位宽度的效果，以找到基于变压器模型的整数微调所需的最小位宽度。我们使用整数层对流行的下游任务进行了微调和VIT模型。我们表明，16位整数模型与浮点基线性能匹配。将位宽度降低到10，我们观察到0.5平均得分下降。最后，将位宽度的进一步降低到8的平均得分下降为1.7分。