Ranking intuitionistic fuzzy sets with distance based ranking methods requires to calculate the distance between intuitionistic fuzzy set and a reference point which is known to have either maximum (positive ideal solution) or minimum (negative ideal solution) value. These group of approaches assume that as the distance of an intuitionistic fuzzy set to the reference point is decreases, the similarity of intuitionistic fuzzy set with that point increases. This is a misconception because an intuitionistic fuzzy set which has the shortest distance to positive ideal solution does not have to be the furthest from negative ideal solution for all circumstances when the distance function is nonlinear. This paper gives a mathematical proof of why this assumption is not valid for any of the non-linear distance functions and suggests a hypervolume based ranking approach as an alternative to distance based ranking. In addition, the suggested ranking approach is extended as a new multicriteria decision making method, HyperVolume based ASsessment (HVAS). HVAS is applied for multicriteria assessment of Turkey's energy alternatives. Results are compared with three well known distance based multicriteria decision making methods (TOPSIS, VIKOR, and CODAS).

为了在医学成像研究中保持标准，图像应具有必要的图像质量，以进行潜在的诊断使用。尽管基于CNN的方法用于评估图像质量，但仍可以从准确性方面提高其性能。在这项工作中，我们通过使用SWIN Transformer来解决此问题，这改善了导致医疗图像质量降解的质量质量差分类性能。我们在胸部X射线（Object-CXR）和心脏MRI上的左心室流出路分类问题（LVOT）上测试了胸部X射线（Object-CXR）和左心室流出路分类问题的方法。虽然我们在Object-CXR和LVOT数据集中获得了87.1％和95.48％的分类精度，但我们的实验结果表明，SWIN Transformer的使用可以改善对象CXR分类性能，同时获得LVOT数据集的可比性能。据我们所知，我们的研究是医学图像质量评估的第一个Vision Transformer应用程序。

由于钻孔对准的困难以及任务的固有不稳定性，在手动完成时，在弯曲的表面上钻一个孔很容易失败，可能会对工人造成伤害和疲劳。另一方面，在实际制造环境中充分自动化此类任务可能是不切实际的，因为到达装配线的零件可以具有各种复杂形状，在这些零件上不容易访问钻头位置，从而使自动化路径计划变得困难。在这项工作中，开发并部署了一个具有6个自由度的自适应入学控制器，并部署在Kuka LBR IIWA 7配件上，使操作员能够用一只手舒适地在机器人上安装在机器人上的钻头，并在弯曲的表面上开放孔，并在弯曲的表面上开放孔。通过AR界面提供的玉米饼和视觉指导的触觉指导。接收阻尼的实时适应性在自由空间中驱动机器人时，可以在确保钻孔过程中稳定时提供更高的透明度。用户将钻头足够靠近钻头目标并大致与所需的钻探角度对齐后，触觉指导模块首先对对齐进行微调，然后将用户运动仅限于钻孔轴，然后操作员仅将钻头推动钻头以最小的努力进入工件。进行了两组实验，以定量地研究触觉指导模块的潜在好处（实验I），以及根据参与者的主观意见（实验II），提出的用于实际制造环境的PHRI系统的实际价值。

自动日志文件分析可以尽早发现相关事件，例如系统故障。特别是，自我学习的异常检测技术在日志数据中捕获模式，随后向系统操作员报告意外的日志事件事件，而无需提前提供或手动对异常情况进行建模。最近，已经提出了越来越多的方法来利用深度学习神经网络为此目的。与传统的机器学习技术相比，这些方法证明了出色的检测性能，并同时解决了不稳定数据格式的问题。但是，有许多不同的深度学习体系结构，并且编码由神经网络分析的原始和非结构化日志数据是不平凡的。因此，我们进行了系统的文献综述，概述了部署的模型，数据预处理机制，异常检测技术和评估。该调查没有定量比较现有方法，而是旨在帮助读者了解不同模型体系结构的相关方面，并强调未来工作的开放问题。

硬示例挖掘方法通常可以改善对象探测器的性能，这些探测器患有不平衡的训练集。在这项工作中，将两种现有的硬采矿方法（LRM和焦点损失，FL）改编成最先进的实时对象检测器Yolov5。广泛评估了提出的方法改善硬性示例性能的有效性。与使用原始损失函数相比，该方法将MAP提高3％，而在2021 Anti-UAV挑战数据集上单独使用硬挖掘方法（LRM或FL）相比，MAP和1-2％左右。

安全聚合是一个流行的保留联合学习中的流行协议，它允许模型聚合，而不会在清除中显示各个模型。另一方面，传统的安全聚合协议产生了显着的通信开销，这可能成为现实世界带宽限制应用中的主要瓶颈。在解决这一挑战方面，在这项工作中，我们提出了一种用于安全聚合的轻量级渐变稀疏框架，其中服务器从大量用户学习Sparsified本地模型更新的聚合，但不学习各个参数。我们的理论分析表明，所提出的框架可以显着降低安全聚合的通信开销，同时确保可比计算复杂性。我们进一步确定了由于稀疏因疏脂而在隐私和沟通效率之间的权衡。我们的实验表明，我们的框架在与传统安全聚合基准相比时，我们的框架将延长到7.8倍降低了高达7.8倍，同时加速了墙上时钟训练时间1.13x。

在本文中，我们提出了一种基于对比学习的完全监督的预培训方案，特别针对密集的分类任务。所提出的上下文 - 自我对比损失（CSCL）了解嵌入空间，通过在训练样本中的每个位置与其本地上下文之间使用相似性度量来弹出语义边界。对于从卫星图像时间序列（坐）的作物类型语义分割我们在宗地边界中发现性能是一个关键的瓶颈，并解释CSCL如何解决该问题的潜在原因，从而提高本任务中的最先进的性能。此外，我们使用来自Sentinel-2（S2）卫星任务的图像，我们编写了我们的知识，坐在裁剪类型和包裹身份密集地注释的数据集，我们将与数据生成管道一起公开使用。使用我们发现CSCL的数据，即使具有最小的预训练，以改善所有相应的基线，并且在超级分辨率下提出语义分割的过程，以获得更粒度的茶几。下载数据的代码和说明可以在https://github.com/michaeltrs/deepsatmodels中找到。