在这项工作中，我们考虑了具有多个基站和间隔干扰的无线系统中的联合学习模型。在学习阶段，我们应用了一个不同的私人方案，将信息从用户传输到其相应的基站。我们通过在其最佳差距上得出上限来显示学习过程的收敛行为。此外，我们定义了一个优化问题，以减少该上限和总隐私泄漏。为了找到此问题的本地最佳解决方案，我们首先提出了一种计划资源块和用户的算法。然后，我们扩展了该方案，以通过优化差异隐私人工噪声来减少总隐私泄漏。我们将这两个程序的解决方案应用于联合学习系统的参数。在这种情况下，我们假设每个用户都配备了分类器。此外，假定通信单元的资源块比用户数量少。仿真结果表明，与随机调度程序相比，我们提出的调度程序提高了预测的平均准确性。此外，其具有噪声优化器的扩展版本大大减少了隐私泄漏的量。

Graph neural networks (GNNs) have been utilized for various natural language processing (NLP) tasks lately. The ability to encode corpus-wide features in graph representation made GNN models popular in various tasks such as document classification. One major shortcoming of such models is that they mainly work on homogeneous graphs, while representing text datasets as graphs requires several node types which leads to a heterogeneous schema. In this paper, we propose a transductive hybrid approach composed of an unsupervised node representation learning model followed by a node classification/edge prediction model. The proposed model is capable of processing heterogeneous graphs to produce unified node embeddings which are then utilized for node classification or link prediction as the downstream task. The proposed model is developed to classify stock market technical analysis reports, which to our knowledge is the first work in this domain. Experiments, which are carried away using a constructed dataset, demonstrate the ability of the model in embedding extraction and the downstream tasks.

In this paper, we propose a robust election simulation model and independently developed election anomaly detection algorithm that demonstrates the simulation's utility. The simulation generates artificial elections with similar properties and trends as elections from the real world, while giving users control and knowledge over all the important components of the elections. We generate a clean election results dataset without fraud as well as datasets with varying degrees of fraud. We then measure how well the algorithm is able to successfully detect the level of fraud present. The algorithm determines how similar actual election results are as compared to the predicted results from polling and a regression model of other regions that have similar demographics. We use k-means to partition electoral regions into clusters such that demographic homogeneity is maximized among clusters. We then use a novelty detection algorithm implemented as a one-class Support Vector Machine where the clean data is provided in the form of polling predictions and regression predictions. The regression predictions are built from the actual data in such a way that the data supervises itself. We show both the effectiveness of the simulation technique and the machine learning model in its success in identifying fraudulent regions.

This letter explains an algorithm for finding a set of base functions. The method aims to capture the leading behavior of the dataset in terms of a few base functions. Implementation of the A-star search will help find these functions, while the gradient descent optimizes the parameters of the functions at each search step. We will show the resulting plots to compare the extrapolation with the unseen data.

共处的触觉传感是一种基本的启发技术，用于灵巧操纵。然而，可变形的传感器在机器人，握住的对象和环境之间引入了复杂的动力学，必须考虑进行精细操纵。在这里，我们提出了一种学习软触觉传感器膜动力学的方法，该动力学解释了由握把对象和环境之间的物理相互作用引起的传感器变形。我们的方法将膜的感知3D几何形状与本体感受反应扳手结合在一起，以预测以机器人作用为条件的未来变形。从膜的几何形状和反应扳手中回收了抓握的物体姿势，从触觉观察模型中解耦相互作用动力学。我们在两个现实世界的接触任务上基准了我们的方法：用握把标记和手中旋转的绘画。我们的结果表明，明确建模膜动力学比基准实现了更好的任务性能和对看不见的对象的概括。

在本文中，我们提出了一种算法，以在动态场景的两对图像之间插值。尽管在过去的几年中，在框架插值方面取得了重大进展，但当前的方法无法处理具有亮度和照明变化的图像，即使很快将图像捕获也很常见。我们建议通过利用现有的光流方法来解决这个问题，这些方法对照明的变化非常健壮。具体而言，使用使用现有预训练的流动网络估算的双向流，我们预测了从中间帧到两个输入图像的流。为此，我们建议将双向流编码为由超网络提供动力的基于坐标的网络，以获得跨时间的连续表示流。一旦获得了估计的流，我们就会在现有的混合网络中使用它们来获得最终的中间帧。通过广泛的实验，我们证明我们的方法能够比最新的框架插值算法产生明显更好的结果。

深入强化学习（DRL）用于开发自主优化和定制设计的热处理过程，这些过程既对微观结构敏感又节能。与常规监督的机器学习不同，DRL不仅依赖于数据中的静态神经网络培训，但是学习代理人会根据奖励和惩罚元素自主开发最佳解决方案，并减少或没有监督。在我们的方法中，依赖温度的艾伦 - 卡恩模型用于相转换，用作DRL代理的环境，是其获得经验并采取自主决策的模型世界。 DRL算法的试剂正在控制系统的温度，作为用于合金热处理的模型炉。根据所需的相位微观结构为代理定义了微观结构目标。训练后，代理可以为各种初始微观结构状态生成温度时间曲线，以达到最终所需的微观结构状态。详细研究了代理商的性能和热处理概况的物理含义。特别是，该试剂能够控制温度以从各种初始条件开始达到所需的微观结构。代理在处理各种条件方面的这种能力为使用这种方法铺平了道路，也用于回收的导向热处理过程设计，由于杂质的侵入，初始组合物可能因批量而异，以及用于设计节能热处理。为了检验这一假设，将无罚款的代理人与考虑能源成本的代理人进行了比较。对能源成本的罚款是针对找到最佳温度时间剖面的代理的附加标准。

神经网络是众多远期过程的强大代孕。这种代理人的反转在科学和工程中非常有价值。成功的神经反向方法的最重要属性是在现实世界中（即在本地远期过程（不仅是学识渊博的替代）中部署在现实世界中时的解决方案的性能。我们建议自动化，这是一种高度自动化的神经网络代理的方法。我们的主要见解是在可靠数据附近寻求反向解决方案，这些解决方案已被取样形式，并用于训练替代模型。自动信息通过考虑替代物的预测不确定性并在反转过程中最小化，从而找到了这种解决方案。除了高精度外，自动验证液可以实现溶液的可行性，并带有嵌入式正规化，并且不含初始化。我们通过解决控制，制造和设计中的一系列现实世界问题来验证我们的方法。

心电图（ECG）是用于监测心脏电信号和评估其功能的最常见和常规诊断工具。人心脏可能患有多种疾病，包括心律不齐。心律不齐是一种不规则的心律，在严重的情况下会导致心脏中风，可以通过ECG记录诊断。由于早期发现心律不齐非常重要，因此在过去的几十年中，计算机化和自动化的分类以及这些异常心脏信号的识别引起了很多关注。方法：本文引入了一种轻度的深度学习方法，以高精度检测8种不同的心律不齐和正常节奏。为了利用深度学习方法，将重新采样和基线徘徊清除技术应用于ECG信号。在这项研究中，将500个样本ECG段用作模型输入。节奏分类是通过11层网络以端到端方式完成的，而无需手工制作的手动功能提取。结果：为了评估提出的技术，从两个Physionet数据库，MIT-BIH心律失常数据库和长期AF数据库中选择了ECG信号。基于卷积神经网络（CNN）和长期记忆（LSTM）的组合，提出的深度学习框架比大多数最先进的方法显示出令人鼓舞的结果。所提出的方法达到98.24％的平均诊断准确性。结论：成功开发和测试了使用多种心电图信号的心律失常分类的训练有素的模型。意义：由于本工作使用具有高诊断精度的光分类技术与其他值得注意的方法相比，因此可以在Holter Monitor设备中成功实施以进行心律失常检测。

尽管基于变压器的代表性检索模型在过去几年中已经能够取得重大进步，尽管经过广泛接受的惯例和测试模型的最佳实践，但用于测试它们的$ \ textit {标准化} $评估框架却没有已开发。在这项工作中，我们将文献研究人员的最佳实践和约定正式化，为更标准化的评估铺平了道路，因此在模型之间进行了更公平的比较。我们的框架（1）嵌入了文档和查询； （2）对于每个查询文档对，根据文档的点产物和查询嵌入来计算相关得分； （3）使用MSMARCO数据集的$ \ texttt {dev} $集来评估模型； （4）使用$ \ texttt {trec_eval} $脚本来计算MRR@100，这是用于评估模型的主要度量。最重要的是，我们通过在一些最著名的密集检索模型上进行实验来展示此框架的使用。