强大的语音情感识别取决于语音特征的质量。我们提出语音功能增强策略，以改善语音情感识别。我们使用了Interspeech 2010挑战功能集。我们从特征集合和应用原理分析分析到子集中确定了子集。最后，这些功能水平融合。在应用特征以识别情绪之前，使用T分布的邻居嵌入（T-SNE）分析所得的功能集。将该方法与文献中使用的最新方法进行了比较。经验证据是使用两个著名数据集绘制的：情感语音数据集（EMO-DB）和Ryerson Audio-Visual Visual Envial语音和歌曲（Ravdess）分别用于两种语言，即德语和英语。与基线研究相比，我们的七个情绪中有六个情绪中有六个情绪中有六个情绪中有六个情绪中的六个情绪中的六个情绪中的六个情绪中的六个情绪中的六个情绪中的六个情绪中的六个情绪中获得了11.5 \％的平均识别增益，而RAVDESS数据集中的七个情绪为13.8 \％。

Cancer is one of the most challenging diseases because of its complexity, variability, and diversity of causes. It has been one of the major research topics over the past decades, yet it is still poorly understood. To this end, multifaceted therapeutic frameworks are indispensable. \emph{Anticancer peptides} (ACPs) are the most promising treatment option, but their large-scale identification and synthesis require reliable prediction methods, which is still a problem. In this paper, we present an intuitive classification strategy that differs from the traditional \emph{black box} method and is based on the well-known statistical theory of \emph{sparse-representation classification} (SRC). Specifically, we create over-complete dictionary matrices by embedding the \emph{composition of the K-spaced amino acid pairs} (CKSAAP). Unlike the traditional SRC frameworks, we use an efficient \emph{matching pursuit} solver instead of the computationally expensive \emph{basis pursuit} solver in this strategy. Furthermore, the \emph{kernel principal component analysis} (KPCA) is employed to cope with non-linearity and dimension reduction of the feature space whereas the \emph{synthetic minority oversampling technique} (SMOTE) is used to balance the dictionary. The proposed method is evaluated on two benchmark datasets for well-known statistical parameters and is found to outperform the existing methods. The results show the highest sensitivity with the most balanced accuracy, which might be beneficial in understanding structural and chemical aspects and developing new ACPs. The Google-Colab implementation of the proposed method is available at the author's GitHub page (\href{https://github.com/ehtisham-Fazal/ACP-Kernel-SRC}{https://github.com/ehtisham-fazal/ACP-Kernel-SRC}).

Named entity recognition models (NER), are widely used for identifying named entities (e.g., individuals, locations, and other information) in text documents. Machine learning based NER models are increasingly being applied in privacy-sensitive applications that need automatic and scalable identification of sensitive information to redact text for data sharing. In this paper, we study the setting when NER models are available as a black-box service for identifying sensitive information in user documents and show that these models are vulnerable to membership inference on their training datasets. With updated pre-trained NER models from spaCy, we demonstrate two distinct membership attacks on these models. Our first attack capitalizes on unintended memorization in the NER's underlying neural network, a phenomenon NNs are known to be vulnerable to. Our second attack leverages a timing side-channel to target NER models that maintain vocabularies constructed from the training data. We show that different functional paths of words within the training dataset in contrast to words not previously seen have measurable differences in execution time. Revealing membership status of training samples has clear privacy implications, e.g., in text redaction, sensitive words or phrases to be found and removed, are at risk of being detected in the training dataset. Our experimental evaluation includes the redaction of both password and health data, presenting both security risks and privacy/regulatory issues. This is exacerbated by results that show memorization with only a single phrase. We achieved 70% AUC in our first attack on a text redaction use-case. We also show overwhelming success in the timing attack with 99.23% AUC. Finally we discuss potential mitigation approaches to realize the safe use of NER models in light of the privacy and security implications of membership inference attacks.

数据驱动的优化和基于机器学习的无线电访问网络的性能诊断不仅需要源于基本数据源的性质，而且还归因于复杂的时空关系以及由于用户移动性和不同流量模式而引起的单元格之间的相互依赖性。我们讨论如何使用多元分析来研究这些配置和性能管理数据集以及在关键性能指标方面识别细胞之间的关系。为此，我们利用了基于规范相关分析（CCA）的新框架，这不仅是降低维度的高效方法，而且还用于分析跨不同多元数据集的关系。作为一个案例研究，我们讨论了基于商业蜂窝网络中细胞关闭的节能用例，在该案例中，我们将CCA应用于分析容量细胞关闭对同一部门覆盖电池KPI的影响。来自LTE网络的数据用于分析示例案例。我们得出的结论是，CCA是一种可行的方法，用于识别网络计划和配置数据之间的关键关系，还可以动态绩效数据，为诸如降低维度降低，绩效分析和性能诊断的根本原因分析等努力铺平道路。

我们根据函数的个体偏差而不是考虑类别中最严重的偏差，为由一类函数索引的经验过程制定了统一的尾巴。尾巴结合是通过向标准通用链条参数引入初始“通缩”步骤来建立的。最终的尾巴绑定具有主要的复杂性分量，这是talagrand的$ \ gamma $ functional for deflated函数类功能的变体，以及一个依赖实例的偏差术语，该术语由合适的规范的适当缩放版本来衡量。这两个术语均使用基于相关累积生成函数制定的某些系数表示。当函数类位于给定（指数类型）Orlicz空间时，我们还为上述系数提供了更明确的近似值。

我们研究了合作航空航天车辆路线应用程序的资源分配问题，其中多个无人驾驶汽车（UAV）电池容量有限和多个无人接地车辆（UGV），这也可以充当移动充电站，需要共同实现诸如持续监视一组要点之类的任务。由于无人机的电池能力有限，他们有时必须偏离任务才能与UGV进行集合并得到充电。每个UGV一次可以一次提供有限数量的无人机。与确定性多机器人计划的先前工作相反，我们考虑了无人机能源消耗的随机性所带来的挑战。我们有兴趣找到无人机的最佳充电时间表，从而最大程度地减少了旅行成本，并且在计划范围内没有任何无人机在计划范围内取消收费的可能性大于用户定义的公差。我们将此问题（{风险意识召集集合问题（RRRP））}作为整数线性程序（ILP），其中匹配的约束捕获资源可用性约束，而背包约束捕获了成功概率约束。我们提出了一种求解RRRP的双晶格近似算法。在一个持续监测任务的背景下，我们证明了我们的制定和算法的有效性。

DeepFake媒体如今正变得广泛，因为具有易于使用的工具和移动应用程序可以生成现实的DeepFake视频/图像，而无需任何技术知识。随着在不久的将来的这一技术领域的进一步进步，预计深冰媒体的数量和质量也将蓬勃发展，同时使DeepFake Media成为传播错误/虚假信息的可能新的实用工具。由于这些担忧，深层媒体检测工具已成为必要。在这项研究中，我们提出了一个新型混合变压器网络，利用早期功能融合策略进行深击视频检测。我们的模型采用两个不同的CNN网络，即（1）XceptionNet和（2）效率网络B4作为特征提取器。我们在FaceForensics ++，DFDC基准测试中以端到端的方式训练两个功能提取器。我们的模型在具有相对简单的体系结构的同时，在对FaceForensics ++和DFDC基准进行评估时，取得了与其他更先进的最先进方法相当的结果。除此之外，我们还提出了新颖的面部切割增加以及随机切割的增加。我们表明，提出的增强改善了模型的检测性能并减少过度拟合。除此之外，我们还表明我们的模型能够从少量数据中学习。

本文介绍了新的六角形和五角形PEM燃料电池模型。在实现了改善的细胞性能后，这些模型已得到了优化。多目标优化算法的输入参数是入口处的压力和温度，消耗和输出功率是客观参数。数值模拟的输出数据已使用深神经网络训练，然后以多项式回归进行建模。已使用RSM（响应表面方法）提取目标函数，并使用多目标遗传算法（NSGA-II）优化了目标。与基本模型相比，优化的五角大楼和六边形模型分别将输出电流密度增加21.8％和39.9％。

疟疾，一种致命但可治愈的疾病每年索赔数十万人生命。早期和正确的诊断对于避免健康复杂性至关重要，但这取决于昂贵的显微镜和培训专家分析血液涂抹幻灯片的可用性。基于深度学习的方法可能不仅可以降低专家的负担，而且还提高了低成本显微镜的诊断准确性。但是，由于没有合理的大小数据集，这是阻碍的。最具挑战性的方面之一是专家不愿意在低成本显微镜下以低放大率注释数据集。我们提出了一种数据集，以进一步研究低放大率低成本显微镜的疟疾显微镜。我们的大型数据集由来自几种疟疾感染患者的血液涂抹幻灯片的图像组成，通过显微镜在两种不同的成本谱和多个放大倍数中收集。用于在高放大率下通过高成本显微镜收集的图像的定位和寿命分类任务的疟原虫细胞。我们设计了一种机制，将这些注释从高倍率从高倍率转移到低成本显微镜，多倍放大。多个对象探测器和域适配方法作为基准。此外，引入了部分监督的域适配方法以使对象检测器适应从低成本显微镜收集的图像上的工作。该数据集将在发布后公开可用。

复制机制允许序列到序列模型从输入中选择单词并将它们直接放入输出中，这在抽象总结中发现越来越多的使用。但是，由于汉语句子中没有明确的分隔符，所以最现有的中国抽象摘要模型只能执行字符副本，从而导致效率低下。为了解决这个问题，我们提出了一个词典约束的复制网络，在编码器和解码器中模拟多粒度。在源端，单词和字符使用变换器基编码器聚合到相同的输入存储器中。在目标方面，解码器可以在每个时间步骤复制字符或多字符字，并且解码过程由一个词增强的搜索算法引导，其促进并行计算并鼓励模型复制更多单词。此外，我们采用单词选择器来集成关键字信息。实验结果在中国社交媒体数据集显示我们的模型可以独立或使用单词选择器。这两种形式都可以胜过以前的基于角色的模型并实现竞争性表现。