在现代资本市场中，由于各种社会，财务，政治和其他动态因素，股票的价格通常被认为是高度波动和不可预测的。借助计算和周到的投资，股票市场可以通过最少的资本投资来确保可观的利润，而错误的预测可以轻松地为投资者带来灾难性的财务损失。本文介绍了最近引入的机器学习模型 - 变压器模型的应用，以预测孟加拉国领先的证券交易所达卡证券交易所（DSE）的未来价格。变压器模型已被广泛用于自然语言处理和计算机视觉任务，但据我们所知，从未在DSE进行股票价格预测任务。最近，介绍了代表时间序列功能的Time2VEC编码，使得可以采用变压器模型进行股票价格预测。本文集中于基于变压器的模型的应用，以根据其历史和每周的数据来预测DSE中列出的八个特定股票的价格转移。我们的实验证明了大多数股票的有希望的结果和可接受的根平方误差。
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在手术室（OR）中，活动通常与其他典型的工作环境不同。特别是，外科医生经常受到多种心理组织的约束，可能会对他们的健康和表现造成负面影响。这通常归因于相关的认知工作量（CWL）的增加，该工作量是由于处理意外和重复性任务以及大量信息以及潜在风险的认知超载而导致的。在本文中，建议在多种四个不同的手术任务中对CWL的多模式识别提出了两种机器学习方法。首先，使用基于转移学习概念的模型来确定外科医生是否经历任何CWL。其次，卷积神经网络（CNN）使用此信息来识别与每个手术任务相关的不同类型的CWL。建议的多模式方法考虑来自脑电图（EEG），功能近红外光谱（FNIRS）和瞳孔眼直径的相邻信号。信号的串联允许在时间（时间）和通道位置（空间）方面进行复杂的相关性。数据收集是由多种感应的AI环境来执行的，用于在Harms Lab开发的手术任务$ \＆$角色优化平台（Maestro）。为了比较拟议方法的性能，已经实施了许多最先进的机器学习技术。测试表明，所提出的模型的精度为93％。
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如今，使用微创手术（MIS）进行了更多的手术程序。这是由于其许多好处，例如最小的术后问题，较少的出血，较小的疤痕和快速的康复。但是，MIS的视野，小手术室和对操作场景的间接查看可能导致手术工具发生冲突并可能损害人体器官或组织。因此，通过使用内窥镜视频饲料实时检测和监视手术仪器，可以大大减少MIS问题，并且可以提高手术程序的准确性和成功率。在本文中，研究，分析和评估了对Yolov5对象检测器的一系列改进，以增强手术仪器的检测。在此过程中，我们进行了基于性能的消融研究，探索了改变Yolov5模型的骨干，颈部和锚固结构元素的影响，并注释了独特的内窥镜数据集。此外，我们将消融研究的有效性与其他四个SOTA对象探测器（Yolov7，Yolor，Scaled-Yolov4和Yolov3-SPP）进行了比较。除了Yolov3-SPP（在MAP中具有98.3％的模型性能和相似的推理速度）外，我们的所有基准模型（包括原始的Yolov5）在使用新的内窥镜数据集的实验中超过了我们的顶级精制模型。
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语言是个人表达思想的方法。每种语言都有自己的字母和数字字符集。人们可以通过口头或书面交流相互交流。但是，每种语言都有同类语言。聋哑和/或静音的个人通过手语交流。孟加拉语还具有手语，称为BDSL。数据集是关于孟加拉手册图像的。该系列包含49个单独的孟加拉字母图像。 BDSL49是一个数据集，由29,490张具有49个标签的图像组成。在数据收集期间，已经记录了14个不同成年人的图像，每个人都有不同的背景和外观。在准备过程中，已经使用了几种策略来消除数据集中的噪声。该数据集可免费提供给研究人员。他们可以使用机器学习，计算机视觉和深度学习技术开发自动化系统。此外，该数据集使用了两个模型。第一个是用于检测，而第二个是用于识别。
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类激活图（CAM）有助于制定显着图，有助于解释深度神经网络的预测。基于梯度的方法通常比视力解释性的其他分支更快，并且独立于人类的指导。类似CAM的研究的性能取决于管理模型的层响应以及梯度的影响。典型的面向梯度的CAM研究依赖加权聚合来进行显着图估计，通过将梯度图投影到单权重值中，这可能导致过度的广义显着图。为了解决此问题，我们使用全球指导图来纠正显着性估计过程中加权聚合操作，在这种情况下，结果解释是相对干净的ER且特定于实例的。我们通过在特征图及其相应的梯度图之间执行元素乘法来获得全局引导图。为了验证我们的研究，我们将拟议的研究与八个不同的显着性可视化器进行了比较。此外，我们使用七个常用的评估指标进行定量比较。提出的方案比ImageNet，MS-Coco 14和Pascal VOC 2012数据集的测试图像取得了重大改进。
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持续（渐进或终身学习）学习的最新进展集中在预防遗忘可能导致灾难性后果的预防上，但是必须解决两项重大挑战。首先是评估所提出方法的鲁棒性。第二个是确保学习任务的安全性在很大程度上没有探索。本文介绍了一项关于持续学习的任务（包括当前和以前学到的任务）的敏感性的全面研究，这些任务容易忘记。对抗攻击的任务的这种脆弱性引发了数据完整性和隐私方面的深刻问题。我们考虑任务增量学习（任务-IL）方案，并探索三个基于正则化的实验，三个基于重播的实验以及一种基于答复和示例方法的混合技术。我们检查了这些方法的鲁棒性。特别是，我们考虑了我们证明属于当前或先前学习的任务的任何类都容易出现错误分类的情况。我们的观察结果突出了现有任务IL方法的潜在局限性。我们的实证研究建议，研究界考虑了拟议的持续学习方法的鲁棒性，并投入了大量努力来减轻灾难性的遗忘。
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在许多计算机视觉子域中，图像降级仍然是一个具有挑战性的问题。最近的研究表明，在有监督的环境中取得了重大改进。但是，很少有挑战（例如空间忠诚度和类似卡通的平滑度）仍未解决或果断地忽略。我们的研究提出了一个简单而有效的架构，用于解决上述问题的降级问题。所提出的体系结构重新审视了模块化串联的概念，而不是长时间和更深的级联连接，以恢复给定图像的更清洁近似。我们发现不同的模块可以捕获多功能表示形式，而串联表示为低级图像恢复创造了更丰富的子空间。所提出的架构的参数数量仍然小于以前的大多数网络的数量，并且仍然对当前最新网络进行了重大改进。
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如今，乳腺癌已成为近年来最突出的死亡原因之一。在所有恶性肿瘤中，这是全球妇女最常见和主要的死亡原因。手动诊断这种疾病需要大量的时间和专业知识。乳腺癌的检测是耗时的，并且可以通过开发基于机器的乳腺癌预测来减少疾病的传播。在机器学习中，系统可以从先前的实例中学习，并使用各种统计，概率和优化方法从嘈杂或复杂的数据集中找到难以检测的模式。这项工作比较了几种机器学习算法的分类准确性，精度，灵敏度和新近收集的数据集的特异性。在这种工作决策树，随机森林，逻辑回归，天真的贝叶斯和XGBoost中，已经实施了这五种机器学习方法，以在我们的数据集中获得最佳性能。这项研究的重点是找到最佳的算法，该算法可以预测乳腺癌，以最高的准确性。这项工作在效率和有效性方面评估了每种算法数据分类的质量。并与该领域的其他已发表工作相比。实施模型后，本研究达到了最佳模型准确性，在随机森林和XGBoost上达到94％。
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快速准确地检测该疾病可以大大帮助减少任何国家医疗机构对任何大流行期间死亡率降低死亡率的压力。这项工作的目的是使用新型的机器学习框架创建多模式系统，该框架同时使用胸部X射线（CXR）图像和临床数据来预测COVID-19患者的严重程度。此外，该研究还提出了一种基于nom图的评分技术，用于预测高危患者死亡的可能性。这项研究使用了25种生物标志物和CXR图像，以预测意大利第一波Covid-19（3月至6月2020年3月至6月）在930名Covid-19患者中的风险。提出的多模式堆叠技术分别产生了89.03％，90.44％和89.03％的精度，灵敏度和F1分数，以识别低风险或高危患者。与CXR图像或临床数据相比，这种多模式方法可提高准确性6％。最后，使用多元逻辑回归的列线图评分系统 - 用于对第一阶段确定的高风险患者的死亡风险进行分层。使用随机森林特征选择模型将乳酸脱氢酶（LDH），O2百分比，白细胞（WBC）计数，年龄和C反应蛋白（CRP）鉴定为有用的预测指标。开发了五个预测因素参数和基于CXR图像的列函数评分，以量化死亡的概率并将其分为两个风险组：分别存活（<50％）和死亡（> = 50％）。多模式技术能够预测F1评分为92.88％的高危患者的死亡概率。开发和验证队列曲线下的面积分别为0.981和0.939。
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This paper presents our solutions for the MediaEval 2022 task on DisasterMM. The task is composed of two subtasks, namely (i) Relevance Classification of Twitter Posts (RCTP), and (ii) Location Extraction from Twitter Texts (LETT). The RCTP subtask aims at differentiating flood-related and non-relevant social posts while LETT is a Named Entity Recognition (NER) task and aims at the extraction of location information from the text. For RCTP, we proposed four different solutions based on BERT, RoBERTa, Distil BERT, and ALBERT obtaining an F1-score of 0.7934, 0.7970, 0.7613, and 0.7924, respectively. For LETT, we used three models namely BERT, RoBERTa, and Distil BERTA obtaining an F1-score of 0.6256, 0.6744, and 0.6723, respectively.
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