这项研究深入研究了机器人支持的翻转课程的可行性，以阅读理解。在16项课程中，比较了444名学生的阅读理解和工作空间表现，并进行了商业化和自我生成的机器人的班级。结果表明，翻转的课程为医学目的的英语中学教育带来了良好的教学学习氛围（EMP）阅读理解，并采用主动方法来进行工作空间表现。在同时，混合效应模型表明，学生参与自我生成的机器人支持的翻转班级的效果大小（+17.6 \％）比商业机器人机器人支持的翻转类别更大。分析产生了EMP阅读理解和工作空间表现的五个促成主持人：阅读能力，态度，实践方式以及学生和教师的角色。
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尽管大量研究专门用于变形检测，但大多数研究都无法推广其在训练范式之外的变形面。此外，最近的变体检测方法非常容易受到对抗攻击的影响。在本文中，我们打算学习一个具有高概括的变体检测模型，以对各种形态攻击和对不同的对抗攻击的高度鲁棒性。为此，我们开发了卷积神经网络（CNN）和变压器模型的合奏，以同时受益于其能力。为了提高整体模型的鲁棒精度，我们采用多扰动对抗训练，并生成具有高可传递性的对抗性示例。我们详尽的评估表明，提出的强大合奏模型将概括为几个变形攻击和面部数据集。此外，我们验证了我们的稳健集成模型在超过最先进的研究的同时，对几次对抗性攻击获得了更好的鲁棒性。
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道路建设项目维护运输基础设施。这些项目的范围从短期（例如，重新铺面或固定坑洼）到长期（例如，添加肩膀或建造桥梁）。传统上，确定下一个建设项目是什么以及安排什么何时进行安排，这是通过人类使用特殊设备的检查来完成的。这种方法是昂贵且难以扩展的。另一种选择是使用计算方法来整合和分析多种过去和现在的时空数据以预测未来道路构建的位置和时间。本文报告了这种方法，该方法使用基于深神经网络的模型来预测未来的结构。我们的模型在由构造，天气，地图和道路网络数据组成的异质数据集上应用卷积和经常性组件。我们还报告了如何通过构建一个名为“美国建设”的大型数据集来解决我们如何解决足够的公开数据，其中包括620万个道路构造案例，并通过各种时空属性和路线网络功能增强，收集了。在2016年至2021年之间的连续美国（美国）中。使用对美国几个主要城市进行广泛的实验，我们显示了工作在准确预测未来建筑时的适用性 - 平均F1得分为0.85，准确性为82.2％ - 这是52.2％ - 胜过基线。此外，我们展示了我们的培训管道如何解决数据的空间稀疏性。
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在本文中，我们试图在抽象嵌入空间中绘制额叶和轮廓面图像之间的连接。我们使用耦合编码器网络利用此连接将额叶/配置文件的面部图像投影到一个常见的潜在嵌入空间中。提出的模型通过最大化面部两种视图之间的相互信息来迫使嵌入空间中表示的相似性。拟议的耦合编码器从三个贡献中受益于与极端姿势差异的匹配面。首先，我们利用我们的姿势意识到的对比学习来最大程度地提高身份额叶和概况表示之间的相互信息。其次，由在过去的迭代中积累的潜在表示组成的内存缓冲区已集成到模型中，因此它可以比小批量大小相对较多的实例。第三，一种新颖的姿势感知的对抗结构域适应方法迫使模型学习从轮廓到额叶表示的不对称映射。在我们的框架中，耦合编码器学会了扩大真实面孔和冒名顶替面部分布之间的边距，这导致了相同身份的不同观点之间的高度相互信息。通过对四个基准数据集的广泛实验，评估和消融研究来研究拟议模型的有效性，并与引人入胜的最新算法进行比较。
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尽管对抗性和自然训练（AT和NT）之间有基本的区别，但在方法中，通常采用动量SGD（MSGD）进行外部优化。本文旨在通过研究AT中外部优化的忽视作用来分析此选择。我们的探索性评估表明，与NT相比，在诱导较高的梯度规范和方差。由于MSGD的收敛速率高度取决于梯度的方差，因此这种现象阻碍了AT的外部优化。为此，我们提出了一种称为ENGM的优化方法，该方法将每个输入示例对平均微型批次梯度的贡献进行正规化。我们证明ENGM的收敛速率与梯度的方差无关，因此适合AT。我们介绍了一种技巧，可以使用有关梯度范围W.R.T.规范的相关性的经验观察来降低ENGM的计算成本。网络参数和输入示例。我们对CIFAR-10，CIFAR-100和Tinyimagenet的广泛评估和消融研究表明，Engm及其变体一致地改善了广泛的AT方法的性能。此外，Engm减轻了AT的主要缺点，包括强大的过度拟合和对超参数设置的敏感性。
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学习合适的全幻灯片图像（WSIS）表示有效检索系统是一项非平凡的任务。从当前方法中获得的WSI嵌入在欧几里得空间中并不理想有效的WSI检索。此外，由于同时处理多组贴片，因此大多数当前方法都需要高GPU存储器。为了应对这些挑战，我们提出了一个新颖的框架，用于利用深层生成建模和Fisher向量学习二进制和稀疏的WSI表示。我们引入了新的损失功能，以学习稀疏和二进制置换不变的WSI表示，采用基于实例的培训来提高记忆效率。在癌症基因组地图集（TCGA）和肝脏-Kidney-Stomach（LKS）数据集上验证了博学的WSI表示。在检索准确性和速度方面，该方法的表现优于Yottixel（最新的组织病理学图像搜索引擎）。此外，我们在公共基准LKS数据集中对SOTA实现了竞争性能，以进行WSI分类。
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随着面部生物识别技术的广泛采用，在自动面部识别（FR）应用中区分相同的双胞胎和非双胞胎外观相似的问题变得越来越重要。由于同卵双胞胎和外观相似的面部相似性很高，因此这些面对对面部识别工具表示最困难的病例。这项工作介绍了迄今为止汇编的最大的双胞胎数据集之一，以应对两个挑战：1）确定相同双胞胎和2）的面部相似性的基线度量和2）应用此相似性措施来确定多ppelgangers的影响或外观 - Alikes，关于大面部数据集的FR性能。面部相似性度量是通过深度卷积神经网络确定的。该网络经过量身定制的验证任务进行培训，旨在鼓励网络在嵌入空间中将高度相似的面对对组合在一起，并达到0.9799的测试AUC。所提出的网络为任何两个给定的面提供了定量相似性评分，并已应用于大规模面部数据集以识别相似的面对对。还执行了一个附加分析，该分析还将面部识别工具返回的比较分数以及提议网络返回的相似性分数。
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离群值检测是一项具有挑战性的活动。文献中提出了几种机器学习技术，以进行异常检测。在本文中，我们为双向gan（Bigan）提出了一种新的培训方法，以检测异常值。为了验证拟议的方法，我们采用拟议的培训方法来培训一个Bigan，以检测正在操纵其纳税申报表的纳税人。对于每个纳税人，我们从他/她提交的纳税申报表中得出六个相关参数和三个比率参数。我们在这九个派生的地面数据集上采用拟议的培训方法来训练Bigan。接下来，我们使用$ encoder $（使用$ encoder $编码此数据集）生成此数据集的潜在表示，并使用$ Generator $（使用$ Generator $解码）再生此数据集，通过提供此潜在表示为输入。对于每个纳税人，计算其基地数据和再生数据之间的余弦相似性。具有较低余弦相似性措施的纳税人是潜在的回程操纵者。我们应用了我们的方法来分析印度特兰加纳政府商业税务部提供的钢铁纳税人数据集。
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循环贸易是商品和服务税的逃税形式，其中一组欺诈性纳税人（交易者）的目标是通过在短期内将几项虚拟交易（在商品或服务中添加价值不高）来掩盖非法交易，以掩盖非法交易。。由于纳税人的庞大数据库，当局可以手动识别循环交易者和他们所涉及的非法交易的群体是不可行的。这项工作使用大数据分析和图形表示技术来提出一个框架来识别循环交易者社区并隔离各个社区的非法交易。我们的方法经过印度特兰加纳政府商业税部提供的现实生活数据，在那里我们发现了几个循环商人社区。
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有限重复的游戏是一个充满活力的游戏，在该游戏中，同时玩的游戏有限多次。GAN包含两个竞争模块：对发电机模块进行了训练以生成新的示例，并训练了判别器模块以区分真实示例与生成的示例。GAN的训练过程是一个有限重复的游戏，每个模块都试图以非合作方式在每个同时游戏的情况下优化其错误。我们观察到，如果在同时游戏的每个实例中，更强大的模块与较弱的模块合作，并且只有较弱的模块只能优化其错误。
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