有效的早期检测马铃薯晚枯萎病（PLB）是马铃薯栽培的必要方面。然而，由于缺乏在冠层水平上缺乏视觉线索，在具有传统成像方法的领域的早期阶段来检测晚期枯萎是一项挑战。高光谱成像可以，捕获来自宽范围波长的光谱信号也在视觉波长之外。在这种情况下，通过将2D卷积神经网络（2D-CNN）和3D-CNN与深度合作的网络（PLB-2D-3D-A）组合来提出高光谱图像的深度学习分类架构。首先，2D-CNN和3D-CNN用于提取丰富的光谱空间特征，然后使用注意力块和SE-RESET用于强调特征图中的突出特征，并提高模型的泛化能力。数据集采用15,360张图像（64x64x204）构建，从在实验领域捕获的240个原始图像裁剪，具有超过20种马铃薯基因型。 2000年图像的测试数据集中的精度在全带中达到0.739，特定带中的0.790（492nm，519nm，560nm，592nm，717nm和765nm）。本研究表明，具有深入学习和近端高光谱成像的早期检测PLB的令人鼓舞的结果。

Early recognition of clinical deterioration (CD) has vital importance in patients' survival from exacerbation or death. Electronic health records (EHRs) data have been widely employed in Early Warning Scores (EWS) to measure CD risk in hospitalized patients. Recently, EHRs data have been utilized in Machine Learning (ML) models to predict mortality and CD. The ML models have shown superior performance in CD prediction compared to EWS. Since EHRs data are structured and tabular, conventional ML models are generally applied to them, and less effort is put into evaluating the artificial neural network's performance on EHRs data. Thus, in this article, an extremely boosted neural network (XBNet) is used to predict CD, and its performance is compared to eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) and random forest (RF) models. For this purpose, 103,105 samples from thirteen Brazilian hospitals are used to generate the models. Moreover, the principal component analysis (PCA) is employed to verify whether it can improve the adopted models' performance. The performance of ML models and Modified Early Warning Score (MEWS), an EWS candidate, are evaluated in CD prediction regarding the accuracy, precision, recall, F1-score, and geometric mean (G-mean) metrics in a 10-fold cross-validation approach. According to the experiments, the XGBoost model obtained the best results in predicting CD among Brazilian hospitals' data.

恶意软件是对计算机系统的主要威胁，并对网络安全构成了许多挑战。有针对性的威胁（例如勒索软件）每年造成数百万美元的损失。恶意软件感染的不断增加一直激励流行抗病毒（AV）制定专用的检测策略，其中包括精心制作的机器学习（ML）管道。但是，恶意软件开发人员不断地将样品的功能更改为绕过检测。恶意软件样品的这种恒定演变导致数据分布（即概念漂移）直接影响ML模型检测率，这是大多数文献工作中未考虑的。在这项工作中，我们评估了两个Android数据集的概念漂移对恶意软件分类器的影响：DREBIN（约130k应用程序）和Androzoo（约350K应用程序）的子集。我们使用这些数据集训练自适应随机森林（ARF）分类器以及随机梯度下降（SGD）分类器。我们还使用其Virustotal提交时间戳订购了所有数据集样品，然后使用两种算法（Word2Vec和tf-idf）从其文本属性中提取功能。然后，我们进行了实验，以比较两个特征提取器，分类器以及四个漂移检测器（DDM，EDDM，ADWIN和KSWIN），以确定真实环境的最佳方法。最后，我们比较一些减轻概念漂移的可能方法，并提出了一种新的数据流管道，该管道同时更新分类器和特征提取器。为此，我们通过（i）对9年来收集的恶意软件样本进行了纵向评估（2009- 2018年），（ii）审查概念漂移检测算法以证明其普遍性，（iii）比较不同的ML方法来减轻此问题，（iv）提出了超过文献方法的ML数据流管道。

受约束运动控制的最新进展使其成为在具有挑战性的任务中使用任意几何形状控制机器人的有吸引力的策略。当前大多数作品都假定机器人运动模型足够精确，可以完成手头的任务。但是，随着机器人应用的需求和安全要求的增加，需要在线补偿运动学不准确的控制器。我们提出了基于二次编程的自适应约束运动控制策略，该策略使用部分或完整的任务空间测量来补偿在线校准错误。与最先进的运动学控制策略相比，我们的方法在实验中得到了验证。

在本文中，我们提出了一种评估为策略的长期绩效提供了现实预期的自主交易策略的方法。此方法解决此方法解决了许多陷阱，目前甚至经历过多种软件开发人员和研究人员，更不用说购买这些产品的客户。我们展示了将我们的方法应用于几种着名的自主交易策略的结果，用于管理各种金融资产选择。结果表明，许多这些公布的策略远远不可靠的金融投资车辆。我们的方法暴露了建立可靠，长期策略的困难，并提供了一种通过建立最小期间和测试执行要求来选择最有前途的潜在策略的手段。有许多开发人员可以创建软件，以自主购买和销售金融资产，其中一些人在使用历史价格系列（通常称为Resolties）时仿真时具有很大的性能。尽管如此，当这些策略用于实际市场（或在培训或评估中使用的数据）时，它们通常会非常糟糕。该方法可用于评估潜在的策略。通过这种方式，该方法有助于判断您是否真的有一个很好的交易策略，或者您只是愚弄自己。