在本文中，我们提出了一个自然的单个偏好（IP）稳定性的概念，该概念要求每个数据点平均更接近其自身集群中的点，而不是其他群集中的点。我们的概念可以从几个角度的动机，包括游戏理论和算法公平。我们研究了与我们提出的概念有关的几个问题。我们首先表明，确定给定数据集通常允许进行IP稳定的聚类通常是NP-HARD。结果，我们探索了在某些受限度量空间中查找IP稳定聚类的有效算法的设计。我们提出了一种poly Time算法，以在实际线路上找到满足精确IP稳定性的聚类，并有效地算法来找到针对树度量的IP稳定2聚类。我们还考虑放松稳定性约束，即，与其他任何集群相比，每个数据点都不应太远。在这种情况下，我们提供具有不同保证的多时间算法。我们在实际数据集上评估了一些算法和几种标准聚类方法。

This paper presents a multi-agent Deep Reinforcement Learning (DRL) framework for autonomous control and integration of renewable energy resources into smart power grid systems. In particular, the proposed framework jointly considers demand response (DR) and distributed energy management (DEM) for residential end-users. DR has a widely recognized potential for improving power grid stability and reliability, while at the same time reducing end-users energy bills. However, the conventional DR techniques come with several shortcomings, such as the inability to handle operational uncertainties while incurring end-user disutility, which prevents widespread adoption in real-world applications. The proposed framework addresses these shortcomings by implementing DR and DEM based on real-time pricing strategy that is achieved using deep reinforcement learning. Furthermore, this framework enables the power grid service provider to leverage distributed energy resources (i.e., PV rooftop panels and battery storage) as dispatchable assets to support the smart grid during peak hours, thus achieving management of distributed energy resources. Simulation results based on the Deep Q-Network (DQN) demonstrate significant improvements of the 24-hour accumulative profit for both prosumers and the power grid service provider, as well as major reductions in the utilization of the power grid reserve generators.

The connectivity-aware path design is crucial in the effective deployment of autonomous Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). Recently, Reinforcement Learning (RL) algorithms have become the popular approach to solving this type of complex problem, but RL algorithms suffer slow convergence. In this paper, we propose a Transfer Learning (TL) approach, where we use a teacher policy previously trained in an old domain to boost the path learning of the agent in the new domain. As the exploration processes and the training continue, the agent refines the path design in the new domain based on the subsequent interactions with the environment. We evaluate our approach considering an old domain at sub-6 GHz and a new domain at millimeter Wave (mmWave). The teacher path policy, previously trained at sub-6 GHz path, is the solution to a connectivity-aware path problem that we formulate as a constrained Markov Decision Process (CMDP). We employ a Lyapunov-based model-free Deep Q-Network (DQN) to solve the path design at sub-6 GHz that guarantees connectivity constraint satisfaction. We empirically demonstrate the effectiveness of our approach for different urban environment scenarios. The results demonstrate that our proposed approach is capable of reducing the training time considerably at mmWave.

与其2D图像对应物相比，3D点云数据上的零射击学习是一个相关的未置换问题。 3D数据由于不可用的预训练特征提取模型而带来了ZSL的新挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种及时引导的3D场景生成和监督方法，该方法可以增强3D数据以更好地学习网络，从而探索可见和看不见的对象的复杂相互作用。首先，我们以提示描述的某些方式合并了两个3D模型的点云。提示的行为就像描述每个3D场景的注释一样。后来，我们进行对比学习，以端到端的方式培训我们所提出的建筑。我们认为，与单​​个对象相比，3D场景可以更有效地关联对象，因为当对象出现在上下文中时，流行的语言模型（如Bert）可以实现高性能。我们提出的及时引导场景生成方法封装了数据扩展和基于及时的注释/字幕，以提高3D ZSL性能。我们已经在合成（ModelNet40，ModelNet10）和实扫描（ScanoJbectnn）3D对象数据集上实现了最新的ZSL和广义ZSL性能。

本论文的重点广泛放在词典数据的对齐方式上，尤其是词典。为了应对该领域的某些挑战，解决了两个主要的词性一致性和翻译推理的主要任务。鉴于在两个不同的单语词典中的head词的感觉定义，第一个任务旨在找到最佳的对齐。这是一项具有挑战性的任务，尤其是由于意义粒度，覆盖范围和两个资源的描述的差异。在描述了各种词汇语义资源的特征之后，我们引入了一个基准测试，其中包含17种语言的数据集，其中单词感官感官和定义由专家在不同资源中手动注释。在创建基准测试的过程中，词典学家的知识是通过注释来纳入的，在该注释中，每个感觉对选择了语义关系，即精确，狭窄，更广泛，相关或不选择。该基准可用于评估单词态对准系统。使用基准评估了基于文本和非文本语义相似性检测和语义关系诱导的几种比对技术的性能。最后，我们将这项工作扩展到翻译推断，其中诱导翻译对以基于图形分析的各种方法无监督的方式生成双语词典。这项任务特别是为资源较低和代表性不足的语言创建词典资源而特别感兴趣，并且还可以帮助增加对现有资源的覆盖范围。从实际的角度来看，本文中开发的技术和方法是在可以促进对齐任务的工具中实现的。

由不同类型的节点和边缘组成的学习异质图增强了均匀图技术的结果。这样的图形的一个有趣示例是代表可能的软件代码执行流的控制流图。由于此类图代表了代码的更多语义信息，因此为这些图形开发技术和工具可能对检测软件中的漏洞的可靠性非常有益。但是，现有的异质图技术仍然不足以处理复杂的图形，在处理复杂的图形中，不同类型的节点和边缘数量较大且可变。本文集中于以太坊智能合约作为由构建在控制流图和包含不同类型的节点和链接的呼叫图的异质合同图表示的软件代码样本。我们提出了曼多（Mando），这是一种新的异质图表示，以学习这种异质合同图的结构。 Mando提取自定义的Metapaths，该Metapaths在不同类型的节点及其邻居之间建立了关系连接。此外，它开发了一个多米达异构图注意网络，以学习不同类型的节点及其在异质合同图中的多层嵌入，可以更准确地捕获智能合约的代码语义，并便利两者。 - 水平和粗粒合同级别的漏洞检测。我们对大型智能合同数据集的广泛评估表明，曼多（Mando）在粗粒合同水平上改善了其他技术的脆弱性检测结果。更重要的是，它是第一种基于学习的方法，能够在细粒度的线条层面上识别漏洞，并在F1分数方面将基于代码分析的传统漏洞检测方法显着提高了11.35％至70.81％。

航空公司今天对于及时运送人和商品至关重要。这些飞机时间表的任何延误都可能在任何给定时间可能破坏数千名员工的业务和交易。因此，精确的飞行延迟预测对航空业和乘客旅行是有益的。最近的研究重点是使用人工智能算法来预测飞行延迟的可能性。较早的预测算法是为特定航空路线或机场设计的。许多目前的飞行延迟预测算法依赖于微小的样本，并且具有挑战性地理解，几乎没有用于机器学习实施的空间。这项研究通过分析美利坚合众国国内航班的数据来开发飞行延迟预测系统。拟议的模型了解导致飞行延迟和取消的因素以及出发与到达延迟之间的联系。

与人类相互作用的机器人和人造代理应该能够在没有偏见和不平等的情况下这样做，但是众所周知，面部感知系统对某些人来说比其他人的工作更差。在我们的工作中，我们旨在建立一个可以以更透明和包容的方式感知人类的系统。具体而言，我们专注于对人脸的动态表达，由于隐私问题以及面部本质上可识别的事实，这很难为广泛的人收集。此外，从互联网收集的数据集不一定代表一般人群。我们通过提供SIM2REAL方法来解决这个问题，在该方法中，我们使用一套3D模拟的人类模型，使我们能够创建一个可审核的合成数据集覆盖1）在六种基本情绪之外，代表性不足的面部表情（例如混乱）； 2）种族或性别少数群体； 3）机器人可能在现实世界中遇到人类的广泛视角。通过增强包含包含4536个样本的合成数据集的123个样本的小型动态情感表达数据集，我们在自己的数据集上的准确性提高了15％，与外部基准数据集的11％相比，我们的精度为11％，与同一模型体系结构的性能相比没有合成训练数据。我们还表明，当体系结构的特征提取权重从头开始训练时，这一额外的步骤专门针对种族少数群体的准确性。

老年人在日常生活中面临的可能危险之一就是下降。闭塞是基于视觉的秋季检测系统的最大挑战之一，并大大降低了其检测性能。为了解决这个问题，我们合成了专门设计的遮挡视频，用于使用现有数据集训练秋季检测系统。然后，通过定义新的成本功能，我们引入了一个使用遮挡和未封闭式视频的秋季检测模型加权训练的框架，该视频可应用于任何可学习的秋季检测系统。最后，我们同时使用非深度和深层模型来评估所提出的加权训练方法的效果。实验表明，在遮挡条件下，提出的方法可以将分类精度提高36％，而对于深层模型，则可以将分类精度提高36％。此外，结果表明，所提出的训练框架还可以显着提高正常未封闭样品的深网的检测性能。

建筑物的电力消耗构成了该市能源消耗的主要部分。电力消耗预测可以开发房屋能源管理系统，从而导致未来的可持续性房屋设计和总能源消耗的减少。建筑物中的能源性能受环境温度，湿度和各种电气设备等许多因素的影响。因此，多元预测方法是首选而不是单变量。选择了本田智能家庭数据集，以比较三种方法，以最大程度地减少预测错误，MAE和RMSE：人工神经网络，支持向量回归以及基于模糊规则的基于模糊规则的系统，以通过在多变量数据集上为每种方法构造许多模型在不同的时间范围内。比较表明，SVR比替代方案是一种优越的方法。