神经科学家和神经工具长期以来一直依赖多电极神经记录来研究大脑。但是，在典型的实验中，许多因素损坏了来自单个电极的神经记录，包括电噪声，运动伪像和制造错误。当前，普遍的做法是丢弃这些损坏的录音，减少已经有限的数据，难以收集。为了应对这一挑战，我们提出了深层神经插补（DNI），这是一个从跨空间位置，天和参与者中收集的数据中学习的框架，以从电极中恢复缺失值。我们通过线性最近的邻居方法和两个深层生成自动编码器探索我们的框架，证明了DNI的灵活性。一位深度自动编码器单独建模参与者，而另一个则扩展了该体系结构以共同建模。我们评估了12名用多电极内电图阵列植入的人类参与者的模型；参与者没有明确的任务，并且在数百个记录小时内自然行为。我们表明，DNI不仅恢复了时间序列，还可以恢复频率内容，并通过在科学相关的下游神经解码任务上恢复出色的性能来进一步确立DNI的实际价值。

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

一种独立的自动解码和转录口服语音方法称为自动语音识别（ASR）。典型的ASR系统提取物从音频录制或流中列出，并运行一种或多种算法以将功能映射到相应的文本。近年来，在语音信号处理领域进行了许多研究。当获得足够的资源时，常规的ASR和新兴的端到端（E2E）语音识别都产生了有希望的结果。但是，对于像孟加拉这样的低资源语言，ASR的当前状态落后于落后，尽管低资源状态并没有反映出这一语言是全世界有超过5亿人使用的。尽管它很受欢迎，但并没有很多可用的开源数据集，因此很难对孟加拉语语音识别系统进行研究。本文是名为“ Buet CSE Fest DL Sprint”的比赛的一部分。本文的目的是通过基于转移学习框架在E2E结构上采用语音识别技术来提高孟加拉语的语音识别表现。提出的方法有效地对孟加拉语语言进行了建模，并在7747个样本的测试数据集上以“ Levenshtein平均距离”获得3.819分数，而仅使用1000个火车数据集样本进行培训。

在本文中，我们展示了HS-BAN，Bangla语言的二进制类仇恨语音（HS）数据集组成，包括超过50,000名标签评论，其中包括40.17％的仇恨和休息是非仇恨的。在准备DataSet时，遵循严格和详细的注释指南，以减少人类注释偏见。 HS DataSet还预处理了语言上，以提取不同类型的俚语，目前人们使用符号，首字母缩略词或替代拼写来编写。这些俚语被进一步分为传统和非传统俚语列表，并包含在本文的结果中。我们探讨了传统的语言特征和基于神经网络的方法，为Bangla语言开发仇恨语音检测的基准系统。我们的实验结果表明，现有的单词嵌入模型培训的型号训练，而不是用正式文本接受培训的模型。我们的基准测试显示，FastText非正式单词嵌入顶部的BI-LSTM模型实现了86.78％F1分数。我们将使数据集提供可供公共使用。

普遍的对策扰动是图像不可思议的和模型 - 无关的噪声，当添加到任何图像时可以误导训练的深卷积神经网络进入错误的预测。由于这些普遍的对抗性扰动可以严重危害实践深度学习应用的安全性和完整性，因此现有技术使用额外的神经网络来检测输入图像源的这些噪声的存在。在本文中，我们展示了一种攻击策略，即通过流氓手段激活（例如，恶意软件，木马）可以通过增强AI硬件加速器级的对抗噪声来绕过这些现有对策。我们使用Conv2D功能软件内核的共同仿真和FuseSoC环境下的硬件的Verilog RTL模型的共同仿真，展示了关于几个深度学习模型的加速度普遍对抗噪声。

稳定性认证并确定安全稳定的初始集是确保动态系统的操作安全性，稳定性和鲁棒性的两个重要问题。随着机器学习工具的出现，需要针对反馈循环中具有机器学习组件的系统来解决这些问题。为了开发一种关于神经网络（NN）控制的非线性系统的稳定性和稳定性的一般理论，提出了基于Lyapunov的稳定性证书，并进一步用于设计用于NN Controller和NN控制器和最大LIPSCHITZ绑定的。也是给定的安全操作域内内部相应的最大诱因（ROA）。为了计算这种强大的稳定NN控制器，它也最大化了系统的长期实用程序，提出了稳定性保证训练（SGT）算法。提出的框架的有效性通过说明性示例得到了验证。