Structural failures are often caused by catastrophic events such as earthquakes and winds. As a result, it is crucial to predict dynamic stress distributions during highly disruptive events in real time. Currently available high-fidelity methods, such as Finite Element Models (FEMs), suffer from their inherent high complexity. Therefore, to reduce computational cost while maintaining accuracy, a Physics Informed Neural Network (PINN), PINN-Stress model, is proposed to predict the entire sequence of stress distribution based on Finite Element simulations using a partial differential equation (PDE) solver. Using automatic differentiation, we embed a PDE into a deep neural network's loss function to incorporate information from measurements and PDEs. The PINN-Stress model can predict the sequence of stress distribution in almost real-time and can generalize better than the model without PINN.
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对复杂建筑环境的结构监测通常在设计，实验室测试和实际建筑参数之间遭受不匹配。此外，现实世界中的结构识别问题遇到了许多挑战。例如，缺乏准确的基线模型，高维度和复杂的多元部分微分方程（PDE）在训练和学习常规数据驱动算法方面遇到了重大困难。本文通过增强使用神经网络来控制结构动力学的PDE来探讨一个称为Neuralsi的新框架，以供结构识别。我们的方法试图从管理方程式估算非线性参数。我们考虑具有两个未知参数的非线性光束的振动，一个参数代表几何和材料变化，另一种代表主要通过阻尼捕获系统中的能量损失。参数估计的数据是从有限的一组测量值中获得的，这有利于在结构健康监测中的应用，其中通常未知现有结构的确切状态，并且只能在现场收集有限的数据样本。也可以使用已识别的结构参数在标准和极端条件下训练有素的模型。我们与纯数据驱动的神经网络和其他经典物理信息的神经网络（PINN）进行了比较。我们的方法将位移分布中的插值和外推误差降低了基线上的两到五个数量级。代码可从https://github.com/human-analysis/naural-scruptural-isendification获得。
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We present Camelira, a web-based Arabic multi-dialect morphological disambiguation tool that covers four major variants of Arabic: Modern Standard Arabic, Egyptian, Gulf, and Levantine. Camelira offers a user-friendly web interface that allows researchers and language learners to explore various linguistic information, such as part-of-speech, morphological features, and lemmas. Our system also provides an option to automatically choose an appropriate dialect-specific disambiguator based on the prediction of a dialect identification component. Camelira is publicly accessible at http://camelira.camel-lab.com.
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We present Maknuune, a large open lexicon for the Palestinian Arabic dialect. Maknuune has over 36K entries from 17K lemmas, and 3.7K roots. All entries include diacritized Arabic orthography, phonological transcription and English glosses. Some entries are enriched with additional information such as broken plurals and templatic feminine forms, associated phrases and collocations, Standard Arabic glosses, and examples or notes on grammar, usage, or location of collected entry.
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通过丘陵形成的现场制备是一种常用的造林治疗，通过机械地创建称为丘的植物植物物质来改善树木生长条件。在现场准备之后，下一个关键步骤是计算土墩的数量，该堆积的数量为森林经理提供了对给定种植园块所需的幼苗数量的精确估计。计算土墩数量通常是通过林业工人的手动现场调查来进行的，林业工人昂贵且容易出错，尤其是在大面积地区。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的框架，利用无人机成像和计算机视觉的进步，以准确估计种植块上的土墩数量。提出的框架包括两个主要组件。首先，我们利用基于深度学习算法的视觉识别方法来通过基于像素的分割来进行多个对象检测。这使得可见的土墩以及其他经常看到的物体（例如树木，碎屑，水的积累）的初步计数可用于表征种植块。其次，由于视觉识别可能会受到几个扰动因子（例如丘陵侵蚀，遮挡）的限制，因此我们采用机器学习估计功能，该功能可预测基于第一阶段提取的局部块属性的最终数量。我们在新的无人机数据集上评估了所提出的框架，该数据集代表具有不同功能的众多种植块。所提出的方法在相对计数精度方面优于手动计数方法，表明它在困难情况下具有有利和有效的潜力。
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通用形态（UNIMORPH）项目是一项合作的努力，可为数百种世界语言实例化覆盖范围的标准化形态拐角。该项目包括两个主要的推力：一种无独立的特征架构，用于丰富的形态注释，并以各种语言意识到该模式的各种语言的带注释数据的类型级别资源。本文介绍了过去几年对几个方面的扩张和改进（自McCarthy等人（2020年）以来）。众多语言学家的合作努力增加了67种新语言，其中包括30种濒危语言。我们已经对提取管道进行了一些改进，以解决一些问题，例如缺少性别和马克龙信息。我们还修改了模式，使用了形态学现象所需的层次结构，例如多肢体协议和案例堆叠，同时添加了一些缺失的形态特征，以使模式更具包容性。鉴于上一个UniMorph版本，我们还通过16种语言的词素分割增强了数据库。最后，这个新版本通过通过代表来自metphynet的派生过程的实例丰富数据和注释模式来推动将衍生物形态纳入UniMorph中。
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为了应对目前的大流行情况并恢复伪正常的日常生活，已经部署和维护了几项措施，如面具穿着，社会偏差，手消毒等。由于户外文化活动，音乐会和野餐，逐渐允许，需要密切监测人群活动，以避免不期望的接触和疾病传播。在这种情况下，智能无人驾驶飞行器（无人机）可以偶尔部署以确保应用这些活动的监控，以应用健康限制措施，并在未尊重后者时触发警报。因此，我们提出了一个完整的UAV框架，可追加Covid-19户外活动的智能监控。具体而言，我们提出了三个步骤方法。在第一步中，使用机器学习来分析UAV的捕获图像来检测和定位个体。第二步包括一种新颖的坐标映射方法来评估个人之间的距离，然后聚集它们，而第三步提供能量有效和/或可靠的UAV轨迹，以检查限制违规的限制群体，如面罩磨损。获得的结果提供了以下见解：1）有效检测单个取决于捕获图像的角度，2）坐标映射对个体边界框中的估计误差非常敏感，以及3）UAV轨迹设计算法2-由于其低复杂性和近最优性能，建议选择实际实时部署。
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