在COVID-19大流行期间，在COVID-19诊断的紧急环境中进行的大量成像量导致临床CXR获取的差异很大。在所使用的CXR投影，添加图像注释以及临床图像的旋转程度和旋转程度中可以看到这种变化。图像分析社区试图通过开发自动化的CoVID-19诊断算法来减轻大流行期间过度拉伸放射学部门的负担，该诊断算法是CXR成像的输入。已利用大量公开的CXR数据集来改善CoVID-19诊断的深度学习算法。然而，公开可用数据集中临床可获得的CXR的可变质量可能会对算法性能产生深远的影响。 COVID-19可以通过图像标签等图像上的非动物特征的算法来推断诊断。这些成像快捷方式可能是数据集特定的，并限制了AI系统的概括性。因此，了解和纠正CXR图像中的关键潜在偏差是CXR图像分析之前的重要第一步。在这项研究中，我们提出了一种简单有效的逐步方法，以预处理Covid-19胸部X射线数据集以消除不希望的偏见。我们进行消融研究以显示每个单个步骤的影响。结果表明，使用我们提出的管道可以将基线共证检测算法的精度提高到13％。
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当今智能城市中产生的大型视频数据从其有目的的用法角度引起了人们的关注，其中监视摄像机等是最突出的资源，是为大量数据做出贡献的最突出的资源，使其自动化分析成为计算方面的艰巨任务。和精确。暴力检测（VD）在行动和活动识别域中广泛崩溃，用于分析大型视频数据，以了解由于人类而引起的异常动作。传统上，VD文献基于手动设计的功能，尽管开发了基于深度学习的独立模型的进步用于实时VD分析。本文重点介绍了深度序列学习方法以及检测到的暴力的本地化策略。该概述还介入了基于机器学习的初始图像处理和基于机器学习的文献及其可能具有的优势，例如针对当前复杂模型的效率。此外，讨论了数据集，以提供当前模型的分析，并用对先前方法的深入分析得出的VD域中的未来方向解释了他们的利弊。
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我们考虑无上行赠款非正交多访问（NOMA）中的多用户检测（MUD）问题，其中访问点必须确定活动互联网（IoT）设备的总数和正确的身份他们传输的数据。我们假设IoT设备使用复杂的扩散序列并以随机访问的方式传输信息，按照爆发 - 距离模型，其中一些物联网设备以高概率在多个相邻的时间插槽中传输其数据，而另一些物联网设备在帧中仅传输一次。利用时间相关性，我们提出了一个基于注意力的双向长期记忆（BILSTM）网络来解决泥浆问题。 Bilstm网络使用前向和反向通过LSTM创建设备激活历史记录的模式，而注意机制为设备激活点提供了基本背景。通过这样做，遵循了层次途径，以在无拨款方案中检测主动设备。然后，通过利用复杂的扩散序列，对估计的活动设备进行了盲数据检测。所提出的框架不需要对设备稀疏水平和执行泥浆的通道的先验知识。结果表明，与现有的基准方案相比，提议的网络的性能更好。
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我们引入了一个新的差异隐私（DP）会计师，称为鞍点会计师（SPA）。SPA以准确而快速的方式近似保证DP机制的组成。我们的方法是受鞍点法的启发，这是一种统计中无处不在的数值技术。通过为SPA提供的近似误差，我们通过得出上限和下限来证明性能的严格保证。水疗中心的关键是与中心极限定理的大型探空方法的组合，我们通过指数倾斜与DP机制相对应的隐私损失随机变量来得出。水疗中心的一个关键优点是，它可以在$ n $折叠机制的$ n $折叠组成下持续运行。数值实验表明，水疗中心的准确性与更快的运行时的最新会计方法相当。
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土壤侵蚀是对世界各地环境和长期土地管理的重大威胁。人类活动加速的土壤侵蚀会造成陆地和水生生态系统的极端变化，这在现场阶段（30-m）的当前和可能的未来没有得到充分的调查/预测。在这里，我们使用三种替代方案（2.6、4.5和8.5）估计/预测通过水侵蚀（薄板和RILL侵蚀）的土壤侵蚀速率，共享社会经济途径和代表性浓度途径（SSP-RCP）情景。田间尺度的土壤侵蚀模型（FSSLM）估计依赖于由卫星和基于图像的土地使用和土地覆盖的估计（LULC）集成的高分辨率（30-m）G2侵蚀模型，对长期降水量的规范观察，以及耦合模型比较项目阶段6（CMIP6）的方案。基线模型（2020年）估计土壤侵蚀速率为2.32 mg HA 1年1年，具有当前的农业保护实践（CPS）。当前CPS的未来情况表明，在气候和LULC变化的SSP-RCP方案的不同组合下，增加了8％至21％。 2050年的土壤侵蚀预测表明，所有气候和LULC场景都表明极端事件的增加或极端空间位置的变化很大程度上从南部到美国东部和东北地区。
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类型多样的语言提供了词汇和语法方面的系统，使演讲者可以以与他们所面临的特定交流环境和话语约束的方式专注于事件结构的方面。在本文中，我们专门研究了阿拉伯语，中文，德语，德语，俄语和土耳其语的图像标题，并描述了预测词汇方面的计算模型。尽管这些语言具有异质性，以及在其标题语料库中对独特语言资源的显着调用，但这些语言的说话者在框架图像内容的方式方面表现出令人惊讶的相似之处。我们利用这种观察到零拍的跨语性学习，并表明，尽管没有观察到这种语言的任何带注释的数据，但可以预测给定语言的词汇方面。
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图像超分辨率是计算机视觉中的重要研究领域，它具有多种应用，包括监视，医学成像等。实际信号图像超分辨率由于其实时应用而变得非常流行。。在充满挑战的天气情况下，仍然有很多范围可以改善现实世界中的单像超分辨率。在本文中，我们提出了一种新算法，以在雨季中执行现实世界中的单像超分辨率。我们提出的方法可以减轻图像超分辨率期间的雨季条件的影响。我们的实验结果表明，我们提出的算法可以执行图像超分辨率，从而减少雨水的负面影响。
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我们考虑为多类分类任务生产公平概率分类器的问题。我们以“投射”预先培训（且可能不公平的）分类器在满足目标群体对要求的一组模型上的“投影”来提出这个问题。新的投影模型是通过通过乘法因子后处理预训练的分类器的输出来给出的。我们提供了一种可行的迭代算法，用于计算投影分类器并得出样本复杂性和收敛保证。与最先进的基准测试的全面数值比较表明，我们的方法在准确性权衡曲线方面保持了竞争性能，同时在大型数据集中达到了有利的运行时。我们还在具有多个类别，多个相互保护组和超过1M样本的开放数据集上评估了我们的方法。
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本文着重于根据数据包输送比率（PDR）（即，在远程广阔的区域（Lorawan）中通过End Devices（EDS）发送）的数据包数量来改善资源分配算法。设置传输参数会显着影响PDR。我们采用强化学习（RL）提出了一种资源分配算法，该算法使ED可以以分布式方式配置其传输参数。我们将资源分配问题建模为多臂强盗（MAB），然后通过提出一种名为Mix-MAB的两相算法来解决它，该算法由探索和开发（EXP3）和连续消除（SE）组成，该算法由指数重量组成（SE）算法。我们通过仿真结果评估混合MAB性能，并将其与其他现有方法进行比较。数值结果表明，就收敛时间和PDR而言，所提出的解决方案的性能优于现有方案。
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2021-12-06
数据增强是自然语言处理（NLP）模型的鲁棒性评估的重要组成部分，以及增强他们培训的数据的多样性。在本文中，我们呈现NL-Cogmenter，这是一种新的参与式Python的自然语言增强框架，它支持创建两个转换（对数据的修改）和过滤器（根据特定功能的数据拆分）。我们描述了框架和初始的117个变换和23个过滤器，用于各种自然语言任务。我们通过使用其几个转换来分析流行自然语言模型的鲁棒性来证明NL-Upmenter的功效。基础架构，Datacards和稳健性分析结果在NL-Augmenter存储库上公开可用（\ url {https://github.com/gem-benchmark/nl-augmenter}）。
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