Owing to the widespread adoption of the Internet of Things, a vast amount of sensor information is being acquired in real time. Accordingly, the communication cost of data from edge devices is increasing. Compressed sensing (CS), a data compression method that can be used on edge devices, has been attracting attention as a method to reduce communication costs. In CS, estimating the appropriate compression ratio is important. There is a method to adaptively estimate the compression ratio for the acquired data using reinforcement learning. However, the computational costs associated with existing reinforcement learning methods that can be utilized on edges are expensive. In this study, we developed an efficient reinforcement learning method for edge devices, referred to as the actor--critic online sequential extreme learning machine (AC-OSELM), and a system to compress data by estimating an appropriate compression ratio on the edge using AC-OSELM. The performance of the proposed method in estimating the compression ratio is evaluated by comparing it with other reinforcement learning methods for edge devices. The experimental results show that AC-OSELM achieved the same or better compression performance and faster compression ratio estimation than the existing methods.

了解用户的意图并从句子中识别出语义实体，即自然语言理解（NLU），是许多自然语言处理任务的上游任务。主要挑战之一是收集足够数量的注释数据来培训模型。现有有关文本增强的研究并没有充分考虑实体，因此对于NLU任务的表现不佳。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的NLP数据增强技术，实体意识数据增强（EADA），该技术应用了树结构，实体意识到语法树（EAST），以表示句子与对实体的注意相结合。我们的EADA技术会自动从少量注释的数据中构造东方，然后生成大量的培训实例，以进行意图检测和插槽填充。四个数据集的实验结果表明，该技术在准确性和泛化能力方面显着优于现有数据增强方法。

期望 - 最大化（EM）算法是一种简单的元叠加，当观察到的数据中缺少测量值或数据由可观察到的数据组成时，它已多年来用作统计推断的方法。它的一般属性进行了充分的研究，而且还有无数方法将其应用于个人问题。在本文中，我们介绍了$ em $ $ and算法，EM算法的信息几何公式及其扩展和应用程序以及各种问题。具体而言，我们将看到，可以制定一个异常稳定推理算法，用于计算通道容量的算法，概率单纯性的参数估计方法，特定的多变量分析方法，例如概率模型中的主要组件分析和模态回归中的主成分分析，基质分解和学习生成模型，这些模型最近从几何学角度引起了深度学习的关注。

我们为基于语义信息（称为ConceptBeam的语义信息）提出了一个新颖的框架。目标语音提取意味着在混合物中提取目标扬声器的语音。典型的方法一直在利用音频信号的性能，例如谐波结构和到达方向。相反，ConceptBeam通过语义线索解决了问题。具体来说，我们使用概念规范（例如图像或语音）提取说话者谈论概念的演讲，即感兴趣的主题。解决这个新颖的问题将为对话中讨论的特定主题等创新应用打开门。与关键字不同，概念是抽象的概念，使直接代表目标概念的挑战。在我们的方案中，通过将概念规范映射到共享的嵌入空间，将概念编码为语义嵌入。可以使用由图像及其口语字幕组成的配对数据进行深度度量学习来构建这种独立的空间。我们使用它来桥接模式依赖性信息，即混合物中的语音段以及指定的，无模式的概念。作为我们方案的证明，我们使用与口语标题相关的一组图像进行了实验。也就是说，我们从这些口语字幕中产生了语音混合物，并将图像或语音信号用作概念指定符。然后，我们使用已识别段的声学特征提取目标语音。我们将ConceptBeam与两种方法进行比较：一种基于从识别系统获得的关键字，另一个基于声音源分离。我们表明，概念束明显优于基线方法，并根据语义表示有效提取语音。

公共网站上可用的音频数据量正在迅速增长，并且需要有效访问所需数据的有效机制。我们提出了一种基于内容的音频检索方法，该方法可以通过引入辅助文本信息来检索与查询音频相似但略有不同的目标音频，该信息描述了查询和目标音频之间的差异。虽然传统基于内容的音频检索的范围仅限于与查询音频相似的音频，但提出的方法可以通过添加辅助文本查询模型的嵌入来调整检索范围，以嵌入查询示例音频中的嵌入共享的潜在空间。为了评估我们的方法，我们构建了一个数据集，其中包括两个不同的音频剪辑以及描述差异的文本。实验结果表明，所提出的方法比基线更准确地检索配对的音频。我们还基于可视化确认了所提出的方法获得了共享的潜在空间，在该空间中，音频差和相应的文本表示为相似的嵌入向量。

我们介绍了声学场景和事件的检测和分类的任务描述（DCASE）2022挑战任务2：“用于应用域通用技术的机器状况监控的无监督异常的声音检测（ASD）”。域转移是ASD系统应用的关键问题。由于域移位可以改变数据的声学特征，因此在源域中训练的模型对目标域的性能较差。在DCASE 2021挑战任务2中，我们组织了一个ASD任务来处理域移动。在此任务中，假定已知域移位的发生。但是，实际上，可能不会给出每个样本的域，并且域移位可能会隐含。在2022年的任务2中，我们专注于域泛化技术，这些技术检测异常，而不论域移动如何。具体而言，每个样品的域未在测试数据中给出，所有域仅允许一个阈值。我们将添加挑战结果和挑战提交截止日期后提交的分析。

人口动态是对生物种群大小的时间和空间变化的研究，是人口生态学的主要部分。分析人口动态的主要困难之一是，由于实验成本或测量限制，我们只能从固定点观察值中获得粗略的时间间隔的观察数据。最近，已经提出，通过使用连续归一化流（CNF）和动态最佳运输来对种群动力学进行建模，以从观察到的人群中推断样品轨迹。尽管CNF中的样本行为是确定性的，但生物系统中的实际样本以本质上随机但方向性的方式移动。此外，当样本从点A中的点移动到动力学系统中B点B时，其轨迹通常遵循最小动作的原理，在该原理中，相应的动作具有最小的可能值。为了满足样品轨迹的这些要求，我们制定了Lagrangian Schr \“ Odinger Bridge（LSB）问题，并提议将其近似于使用神经SDE和正则化解决。我们还开发了一个模型体系结构，可以更快地计算。实验结果表明，该结果表明，该模型表明，提出的方法即使对于高维数据也可以有效地近似人口级动力学，并且使用拉格朗日引入的先验知识使我们能够估算具有随机行为的单个样本的轨迹。