本文展示了一种新的方法，可以使用语义分段特征提高面部识别姿势不变。拟议的SEG-DISTILD-ID网络共同学习识别和语义分割任务，然后将分割任务“蒸馏”（Mobilenet编码器）。在强调头置变化的公开数据集中，针对三个最先进的编码器进行了基准测试。实验评估表明，SEG-DISTILD-ID网络显示出显着的鲁棒性优势，相比之下，RESNET-101的测试准确性达到99.9％，VGG-19的96.1％，IntectionV3的vgg-19和96.3％。这是使用顶部编码器推理参数的大约十分之一来实现的。这些结果表明，蒸馏的语义分割特征可以有效地解决面部识别姿势不变。

Automatic medical image classification is a very important field where the use of AI has the potential to have a real social impact. However, there are still many challenges that act as obstacles to making practically effective solutions. One of those is the fact that most of the medical imaging datasets have a class imbalance problem. This leads to the fact that existing AI techniques, particularly neural network-based deep-learning methodologies, often perform poorly in such scenarios. Thus this makes this area an interesting and active research focus for researchers. In this study, we propose a novel loss function to train neural network models to mitigate this critical issue in this important field. Through rigorous experiments on three independently collected datasets of three different medical imaging domains, we empirically show that our proposed loss function consistently performs well with an improvement between 2%-10% macro f1 when compared to the baseline models. We hope that our work will precipitate new research toward a more generalized approach to medical image classification.

我们通过引入一个评估训练和测试数据中看到的边缘位移分布（边缘的定向距离）之间的差异来为NLP中解析性能的讨论做出贡献。我们假设该测量将与跨树库的解析性能中观察到的差异有关。我们通过建立先前的工作来激发这种激励，然后尝试通过使用多种统计方法来伪造这一假设。我们确定即使控制潜在的协变量，这种测量和解析性能之间也存在统计相关性。然后，我们使用它来建立一种抽样技术，从而为我们提供对抗性和互补的分裂。这给出了给定树库来代替新鲜采样数据的解析系统的下层和上限。从广义上讲，这里提出的方法可以作为NLP中基于相关的探索工作的参考。

使用机器学习算法来预测复杂系统的行为正在蓬勃发展。但是，在包括燃烧在内的多物理问题中有效利用机器学习工具的关键是将它们与物理和计算机模型搭配使用。如果所有先验知识和物理约束都体现了这些工具的性能。换句话说，必须对科学方法进行调整，以使机器学习进入图片，并充分利用我们生成的大量数据，这要归功于数值计算的进步。本章回顾了一些开放的机会，用于应用燃烧系统的数据驱动的减少订单建模。提供了湍流燃烧数据，经验低维歧管（ELDM）识别，分类，回归和降低阶数模型中特征提取的示例。

该项目旨在开发和展示一个具有智力的地面机器人，该机器人能够为不同的低高度蔬菜农作物（称为农业应用程序机器人（AAR））进行半自治的农业运营。AAR是一种轻巧的太阳电动机器人，使用智能感知来进行植物及其特征进行检测和分类。该系统还具有用于自动杂草切割过程的机器人臂。机器人可以向诸如农作物，杂草和其他害虫等靶标的肥料喷涂，杀虫剂，除草剂和其他液体。此外，它为未来对高级任务（例如收益率，农作物和土壤健康监测）的研究提供了信息。我们介绍了机器人的设计和相关的实验，这些实验显示了现实世界环境中有希望的结果。

随着培训深度学习模型的越来越大的负担，在许多新兴的深度学习算法中已广泛采用转移学习。诸如BERT之类的变压器模型是自然语言处理的主要参与者，并将转移学习用作事实上的标准培训方法。一些大数据公司发布了经过培训的预培训模型，这些模型已通过一些流行的数据集进行了培训，最终用户和研究人员使用自己的数据集对模型进行了微调。转移学习大大减少了培训模型的时间和精力。但是，这是以安全问题为代价的。在本文中，我们展示了一个新的观察结果，即预先训练的模型和微调模型在权重值上具有很高的相似性。另外，我们证明即使对于同一模型，也存在特定于供应商的计算模式。有了这些新发现，我们提出了一种新的模型提取攻击，该攻击揭示了模型架构和带有特定于供应商的计算模式的黑盒受害者模型使用的预培训模型，然后根据权重值相似性估算整个模型权重在微调模型和预训练模型之间。我们还表明，可以利用重量相似性来通过新颖的重量提取修剪来提高模型提取可行性。

我们展示了第一个秋天的Ashokan Prakrit的一个语言学附带的TreeBank，这是一个中间的Indo-Aryan方言连续体，通过Ashoka Maurya的3世纪的3世纪的BCE岩石和柱状指示而证明。对于诠释，我们使用了多语种普遍依赖性（UD）形式主义，近期UD在梵语和其他印度 - 雅典语言上工作。我们触及一些有趣的语言特征，提出了注释：雷玛名称和其他名义化合物，“原始”参与者建设，以及Sandhi（语素边界的语音同化）所证明的可能的语法化。最终，我们计划完全诠释所有证明的ASHOKAN案文，以利用计算方法改善Indo-Aryan的不同历史阶段的UD覆盖范围的较大目标。