本文介绍了新的六角形和五角形PEM燃料电池模型。在实现了改善的细胞性能后，这些模型已得到了优化。多目标优化算法的输入参数是入口处的压力和温度，消耗和输出功率是客观参数。数值模拟的输出数据已使用深神经网络训练，然后以多项式回归进行建模。已使用RSM（响应表面方法）提取目标函数，并使用多目标遗传算法（NSGA-II）优化了目标。与基本模型相比，优化的五角大楼和六边形模型分别将输出电流密度增加21.8％和39.9％。

With the growth of editing and sharing images through the internet, the importance of protecting the images' authorship has increased. Robust watermarking is a known approach to maintaining copyright protection. Robustness and imperceptibility are two factors that are tried to be maximized through watermarking. Usually, there is a trade-off between these two parameters. Increasing the robustness would lessen the imperceptibility of the watermarking. This paper proposes an adaptive method that determines the strength of the watermark embedding in different parts of the cover image regarding its texture and brightness. Adaptive embedding increases the robustness while preserving the quality of the watermarked image. Experimental results also show that the proposed method can effectively reconstruct the embedded payload in different kinds of common watermarking attacks. Our proposed method has shown good performance compared to a recent technique.

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 proposes embedded Gaussian Process Barrier States (GP-BaS), a methodology to safely control unmodeled dynamics of nonlinear system using Bayesian learning. Gaussian Processes (GPs) are used to model the dynamics of the safety-critical system, which is subsequently used in the GP-BaS model. We derive the barrier state dynamics utilizing the GP posterior, which is used to construct a safety embedded Gaussian process dynamical model (GPDM). We show that the safety-critical system can be controlled to remain inside the safe region as long as we can design a controller that renders the BaS-GPDM's trajectories bounded (or asymptotically stable). The proposed approach overcomes various limitations in early attempts at combining GPs with barrier functions due to the abstention of restrictive assumptions such as linearity of the system with respect to control, relative degree of the constraints and number or nature of constraints. This work is implemented on various examples for trajectory optimization and control including optimal stabilization of unstable linear system and safe trajectory optimization of a Dubins vehicle navigating through an obstacle course and on a quadrotor in an obstacle avoidance task using GP differentiable dynamic programming (GP-DDP). The proposed framework is capable of maintaining safe optimization and control of unmodeled dynamics and is purely data driven.

图像重新定位旨在更改图像大小，同时保留重要内容并最大程度地减少明显的扭曲。但是，先前的图像重新定位方法创建了遭受工件和扭曲的输出。此外，大多数以前的作品都尝试同时重新定位输入图像的背景和前景。同时调整前景和背景会导致对象的长宽比的变化。纵横比的变化对于人类对象并不理想。我们提出了一种克服这些问题的重新定位方法。提出的方法包括以下步骤。首先，一种涂上方法使用输入图像和前景对象的二进制掩码来生成背景图像，而无需任何前景对象。其次，接缝雕刻方法将背景图像调整到目标大小。然后，一种超分辨率方法增加了输入图像质量，然后提取前景对象。最后，将重定位的背景和提取的超级分辨对象馈入粒子群优化算法（PSO）中。 PSO算法使用审美质量评估作为其目标函数，以确定将对象放置在背景中的最佳位置和大小。我们使用图像质量评估和美学质量评估措施来显示我们与流行的图像重新定位技术相比的优越结果。

MRI图像中的脑肿瘤分析是一个重要而挑战性的问题，因为误诊可能导致死亡。脑肿瘤在早期阶段的诊断和评估增加了成功治疗的概率。然而，肿瘤，形状和位置的复杂性和各种使其分割和分类复合物。在这方面，许多研究人员提出了脑肿瘤细分和分类方法。本文使用含有MRI图像增强和肿瘤区检测的框架，呈现了一种同时分段和分类MRI图像中的脑肿瘤的方法。最终，提出了一种基于多任务学习方法的网络。主观和客观结果表明，基于评估指标的分割和分类结果更好或与最先进的。

由于使用语音处理系统（VPS）在日常生活中继续变得更加普遍，通过增加商业语音识别设备等应用以及主要文本到语音软件，因此对这些系统的攻击越来越复杂，各种各样的，不断发展。随着VPS的用例快速发展到新的空间和目的，对隐私的潜在后果越来越危险。此外，不断增长的数量和越来越多的空中攻击的实用性使系统失败更可能。在本文中，我们将识别和分类对语音处理系统的独特攻击的安排。多年来，研究已经从专业，未标准的攻击中迁移，导致系统的故障以及拒绝服务更加普遍的目标攻击，这些攻击可以强迫对手控制的结果。目前和最常用的机器学习系统和深神经网络在现代语音处理系统的核心内部建立，重点是性能和可扩展性而不是安全性。因此，我们对我们来重新评估发展语音处理景观并确定当前攻击和防御的状态，以便我们可能会建议未来的发展和理论改进。

图像染色是增强扭曲数字图像的有效方法。不同的初始化方法使用相邻像素的信息来预测丢失像素的值。最近，深度神经网络已经用于学习图像的结构和语义细节以获得避免目的。在本文中，我们提出了一种用于图像染色的网络。此网络类似于U-Net，从图像中提取各种功能，导致更好的结果。我们通过用输出图像的恢复像素替换损坏的像素来改善最终结果。我们的实验结果表明，该方法产生了与传统方法相比的高质量结果。

多种语言的扬声器倾向于在对话中的语言之间交替，该现象称为“代码切换”（CS）。CS是一种复杂的现象，不仅包括语言挑战，而且在讲话者的动态行为方面也包含大量复杂性。社会学家和心理学家研究了这种动态行为，确定了影响CS的因素。在本文中，我们对阿拉伯语 - 英语CS提供了实证用户研究，在那里我们展示了用户CS频率和字符特征之间的相关性。我们使用机器学习（ML）来验证调查结果，通知和确认现有理论。预测模型能够预测用户的CS频率，精度高于55％，其中旅行经验和人格特征在建模过程中起最大的作用。

数字病理学是现代医学中最重要的发展之一。病理检查是医疗方案的黄金标准，并在诊断中发挥基本作用。最近，随着数字扫描仪的出现，现在可以将组织组织病理学载玻片数字化并作为数字图像存储。结果，数字化组织病理组织可用于计算机辅助图像分析程序和机器学习技术。核的检测和分割是癌症诊断中的一些基本步骤。最近，深度学习已被用于核细胞分割。然而，核细胞分割的深度学习方法中的一个问题是缺乏斑块的信息。本文提出了深入的基于学习的核细胞分割方法，这解决了补丁边界地区误入歧途的问题。我们使用本地和全局修补程序来预测最终的分割图。多器官组织病理学数据集上的实验结果表明，我们的方法优于基线核细胞分割和流行分割模型。