在时间序列预测的各种软计算方法中，模糊认知地图（FCM）已经显示出显着的结果作为模拟和分析复杂系统动态的工具。 FCM具有与经常性神经网络的相似之处，可以被分类为神经模糊方法。换句话说，FCMS是模糊逻辑，神经网络和专家系统方面的混合，它作为模拟和研究复杂系统的动态行为的强大工具。最有趣的特征是知识解释性，动态特征和学习能力。本调查纸的目标主要是在文献中提出的最相关和最近的基于FCCM的时间序列预测模型概述。此外，本文认为介绍FCM模型和学习方法的基础。此外，该调查提供了一些旨在提高FCM的能力的一些想法，以便在处理非稳定性数据和可扩展性问题等现实实验中涵盖一些挑战。此外，具有快速学习算法的FCMS是该领域的主要问题之一。

模糊认知地图（FCMS）被出现为可解释的签名加权数字化方法，其由代表概念之间的依赖性的节点（概念）和权重。虽然FCMS在各种时间序列预测应用中取得了相当大的成果，但设计了具有较节约的训练方法的FCM模型仍然是一个开放的挑战。因此，本文介绍了一种新颖的单变量时间序列预测技术，该技术由标记为R-HFCM的一组随机高阶FCM模型组成。提出的R-HFCM模型的新颖性与将FCM和回声状态网络（ESN）的概念合并为高效且特定的储层计算（RC）模型系列，其中应用于训练模型的最小二乘算法。从另一个角度来看，R-HFCM的结构包括输入层，储存层和输出层，其中仅输出层是可训练的，同时在训练过程中随机选择每个子储存组件的重量并保持恒定。如案例研究，该模型考虑了与巴西太阳能站以及马来西亚数据集的公共数据的太阳能预测，包括马来西亚市柔佛市电源公司的每小时电负荷和温度数据。实验还包括地图尺寸，激活功能，偏置的存在和储存器的尺寸的效果，储存器的尺寸为R-HFCM方法的准确性。所获得的结果证实了所提出的R-HFCM模型与其他方法相比表现。本研究提供了证据表明，FCM可以是在时间序列建模中实施动态储存的新方法。

预测住宅功率使用对于辅助智能电网来管理和保护能量以确保有效使用的必不可少。客户级别的准确能量预测将直接反映电网系统的效率，但由于许多影响因素，例如气象和占用模式，预测建筑能源使用是复杂的任务。在成瘾中，鉴于多传感器环境的出现以及能量消费者和智能电网之间的两种方式通信，在能量互联网（IOE）中，高维时间序列越来越多地出现。因此，能够计算高维时间序列的方法在智能建筑和IOE应用中具有很大的价值。模糊时间序列（FTS）模型作为数据驱动的非参数模型的易于实现和高精度。不幸的是，如果所有功能用于训练模型，现有的FTS模型可能是不可行的。我们通过将原始高维数据投入低维嵌入空间并在该低维表示中使用多变量FTS方法来提出一种用于处理高维时间序列的新方法。组合这些技术使得能够更好地表示多变量时间序列的复杂内容和更准确的预测。

每年，AEDESAEGYPTI蚊子都感染了数百万人，如登录，ZIKA，Chikungunya和城市黄热病等疾病。战斗这些疾病的主要形式是通过寻找和消除潜在的蚊虫养殖场来避免蚊子繁殖。在这项工作中，我们介绍了一个全面的空中视频数据集，获得了无人驾驶飞行器，含有可能的蚊帐。使用识别所有感兴趣对象的边界框手动注释视频数据集的所有帧。该数据集被用于开发基于深度卷积网络的这些对象的自动检测系统。我们提出了通过在可以注册检测到的对象的时空检测管道的对象检测流水线中的融合来利用视频中包含的时间信息，这些时间是可以注册检测到的对象的，最大限度地减少最伪正和假阴性的出现。此外，我们通过实验表明使用视频比仅使用框架对马赛克组成马赛克更有利。使用Reset-50-FPN作为骨干，我们可以分别实现0.65和0.77的F $ _1 $ -70分别对“轮胎”和“水箱”的对象级别检测，说明了正确定位潜在蚊子的系统能力育种对象。

This paper introduces the Forgotten Realms Wiki (FRW) data set and domain specific natural language generation using FRW along with related analyses. Forgotten Realms is the de-facto default setting of the popular open ended tabletop fantasy role playing game, Dungeons & Dragons. The data set was extracted from the Forgotten Realms Fandom wiki consisting of more than over 45,200 articles. The FRW data set is constituted of 11 sub-data sets in a number of formats: raw plain text, plain text annotated by article title, directed link graphs, wiki info-boxes annotated by the wiki article title, Poincar\'e embedding of first link graph, multiple Word2Vec and Doc2Vec models of the corpus. This is the first data set of this size for the Dungeons & Dragons domain. We then present a pairwise similarity comparison benchmark which utilizes similarity measures. In addition, we perform D&D domain specific natural language generation using the corpus and evaluate the named entity classification with respect to the lore of Forgotten Realms.

State-of-the-art brain tumor segmentation is based on deep learning models applied to multi-modal MRIs. Currently, these models are trained on images after a preprocessing stage that involves registration, interpolation, brain extraction (BE, also known as skull-stripping) and manual correction by an expert. However, for clinical practice, this last step is tedious and time-consuming and, therefore, not always feasible, resulting in skull-stripping faults that can negatively impact the tumor segmentation quality. Still, the extent of this impact has never been measured for any of the many different BE methods available. In this work, we propose an automatic brain tumor segmentation pipeline and evaluate its performance with multiple BE methods. Our experiments show that the choice of a BE method can compromise up to 15.7% of the tumor segmentation performance. Moreover, we propose training and testing tumor segmentation models on non-skull-stripped images, effectively discarding the BE step from the pipeline. Our results show that this approach leads to a competitive performance at a fraction of the time. We conclude that, in contrast to the current paradigm, training tumor segmentation models on non-skull-stripped images can be the best option when high performance in clinical practice is desired.

在现实世界中存在的各种田间条件下，通常会挑战准确的作物行检测。传统的基于颜色的细分无法满足所有此类变化。在农业环境中缺乏全面的数据集限制了研究人员开发强大的分割模型来检测作物行。我们提出了一个用于作物行检测的数据集，其中有11种与甜菜和玉米作物的田间变化。我们还提出了一种新型的作物行检测算法，用于在作物行场中进行视觉伺服。我们的算法可以在不同的田间条件下检测作物行，例如弯曲的作物行，杂草的存在，不连续性，生长阶段，具无金，阴影和光水平。我们的方法仅使用来自沙哑的机器人上正式摄像头的RGB图像来预测作物行。我们的方法表现优于经典的基于颜色的作物行检测基线。在农作物行检测算法的最具挑战性的田间条件下，杂草之间存在茂密的杂草，而作物行中的不连续性是最具挑战性的田间条件。我们的方法可以检测到作物行的末端，并在到达农作物行的末端时将机器人驶向岬角区域。

农业环境中的自主导航通常受到可能在耕地中可能出现的不同田间条件的挑战。在这些农业环境中自动导航的最新解决方案将需要昂贵的硬件，例如RTK-GPS。本文提出了一种强大的作物排检测算法，该算法可以承受这些变化，同时检测作物行进行视觉伺服。创建了一个糖图像的数据集，其中有43个组合在可耕地中发现的11个田间变化。新型的作物行检测算法既经过作物行检测性能，又要测试沿农作系的视觉伺服伺服的能力。该算法仅使用RGB图像作为输入，并且使用卷积神经网络来预测作物行面罩。我们的算法优于基线方法，该方法使用基于颜色的分割来实现场变化的所有组合。我们使用一个组合性能指标，该指标解释了作物行检测的角度和位移误差。我们的算法在作物的早期生长阶段表现出最差的表现。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

预测周围动态剂的未来轨迹是自动驾驶中的必要要求。这些轨迹主要取决于周围的静态环境以及这些动态剂的过去运动。此外，代理意图的多模式性质使轨迹预测问题更具挑战性。所有现有模型都同样考虑目标剂以及周围的剂，而无需考虑物理特性的变化。在本文中，我们为自动驾驶中的多模式轨迹预测提供了一个新颖的基于深度学习的框架，该框架考虑了目标及周围车辆的物理特性，例如对象类及其物理尺寸通过加权注意模块，从而改善预测的准确性。我们的模型在Nuscenes轨迹预测基准测试中取得了最高的结果，这些模型是使用栅格图来输入环境信息的模型。此外，我们的模型能够实时运行，达到300 fps的高推理率。