几个概念学习问题可以被视为在有限的地面集合中抽象封闭系统中半空间分离的特殊情况。对于典型的情况，即通过闭合操作员隐式给出了闭合系统，我们表明半空间分离问题​​是NP完整的。作为克服这一负面结果的第一种方法，我们放宽了最大封闭设置分离的问题，通过线性闭合操作员的调用给出了一种通用的贪婪算法来解决此问题，并证明该界限很清晰。对于第二个方向，我们考虑了kakutani闭合系统，并证明它们是通过贪婪算法来表征的。作为一般问题设置的第一个特殊情况，我们考虑了kakutani封闭系统，并在禁止的图形未成年人方面为这种封闭系统提供了足够的条件。对于第二种特殊情况，我们将重点放在有限晶格上的封闭系统上，对通用贪婪算法进行改进的适应性，并介绍有关集合晶格的应用程序。

Accomplishing safe and efficient driving is one of the predominant challenges in the controller design of connected automated vehicles (CAVs). It is often more convenient to address these goals separately and integrate the resulting controllers. In this study, we propose a controller integration scheme to fuse performance-based controllers and safety-oriented controllers safely for the longitudinal motion of a CAV. The resulting structure is compatible with a large class of controllers, and offers flexibility to design each controller individually without affecting the performance of the others. We implement the proposed safe integration scheme on a connected automated truck using an optimal-in-energy controller and a safety-oriented connected cruise controller. We validate the premise of the safe integration through experiments with a full-scale truck in two scenarios: a controlled experiment on a test track and a real-world experiment on a public highway. In both scenarios, we achieve energy efficient driving without violating safety.

This paper considers mixed traffic consisting of connected automated vehicles equipped with vehicle-to-everything (V2X) connectivity and human-driven vehicles. A control strategy is proposed for communicating pairs of connected automated vehicles, where the two vehicles regulate their longitudinal motion by responding to each other, and, at the same time, stabilize the human-driven traffic between them. Stability analysis is conducted to find stabilizing controllers, and simulations are used to show the efficacy of the proposed approach. The impact of the penetration of connectivity and automation on the string stability of traffic is quantified. It is shown that, even with moderate penetration, connected automated vehicle pairs executing the proposed controllers achieve significant benefits compared to when these vehicles are disconnected and controlled independently.

In this paper, we consider incorporating data associated with the sun's north and south polar field strengths to improve solar flare prediction performance using machine learning models. When used to supplement local data from active regions on the photospheric magnetic field of the sun, the polar field data provides global information to the predictor. While such global features have been previously proposed for predicting the next solar cycle's intensity, in this paper we propose using them to help classify individual solar flares. We conduct experiments using HMI data employing four different machine learning algorithms that can exploit polar field information. Additionally, we propose a novel probabilistic mixture of experts model that can simply and effectively incorporate polar field data and provide on-par prediction performance with state-of-the-art solar flare prediction algorithms such as the Recurrent Neural Network (RNN). Our experimental results indicate the usefulness of the polar field data for solar flare prediction, which can improve Heidke Skill Score (HSS2) by as much as 10.1%.

Granger因果关系（GC）检验是一种著名的统计假设检验，用于研究一个时期的过去是否影响了另一个时间的未来。它有助于回答一个问题序列是否有助于预测。 Granger因果关系检测的标准传统方法通常假设线性动力学，但是这种简化在许多现实世界应用中不存在，例如，神经科学或基因组学本质上是非线性的。在这种情况下，施加线性模型，例如向量自回旋（VAR）模型可能会导致对真正的Granger因果相互作用的不一致估计。机器学习（ML）可以学习数据集中的隐藏模式（DL）在学习复杂系统的非线性动力学方面表现出巨大的希望。 Tank等人的最新工作建议通过使用神经网络结合对可学习的权重的稀疏性惩罚来克服VAR模型中线性简化的问题。在这项工作中，我们基于Tank等人引入的想法。我们提出了几类新的模型，这些模型可以处理潜在的非线性。首先，我们介绍了学识渊博的内核var（lekvar）模型 - var模型的扩展，这些模型也学习了通过神经网络参数的内核。其次，我们表明可以通过脱钩的惩罚直接将滞后和单个时间序列的重要性分解。这种去耦提供了更好的缩放，并使我们可以将滞后选择嵌入RNN中。最后，我们提出了一种支持迷你批次的新培训算法，并且它与常用的自适应优化器（例如Adam）兼容。癫痫患者的电脑电图（EEG）数据研究了在19个EEG通道之前，期间和之后的GC演变。

自由点变压器（FPT）已被提出为使用深神经网络的数据驱动的，非刚性点设置的注册方法。由于fpt不基于点附近或对应关系假设约束，因此可以通过根据倒角距离最大程度地减少无监督的损失来简单训练它。这使得fpt可以适应现实世界中的医学成像应用，在这些应用程序中可能无法获得地面变形，或者在仅在要对齐的点集中只有不同程度的完整性的情况下。为了测试FPT及其对培训数据集的依赖性的对应关系的限制，这项工作探讨了FPT从良好策划的非医学数据集到医学成像数据集的普遍性。首先，我们在ModelNet40数据集上训练FPT，以证明其有效性和FPT的出色注册性能，而不是基于迭代和学习的点设置注册方法。其次，我们证明了缺少数据的刚性和非刚性注册和鲁棒性的卓越性能。最后，我们通过在没有额外的训练的情况下注册了重建的脊柱和通用脊柱模型的徒手超声扫描，强调了模型网训练的FPT的有趣概括性，从而在13位患者的情况下，对地面真相曲率的平均差异为1.3度。

培训神经网络以执行3D对象检测进行自主驾驶需要大量的注释数据。但是，以足够的质量和数量获得培训数据是昂贵的，有时由于人类和传感器的限制是不可能的。因此，需要一种新的解决方案来扩展当前训练方法以克服此限制并启用准确的3D对象检测。我们对上述问题的解决方案结合了半伪标记和新颖的3D增强。为了证明所提出的方法的适用性，我们为3D对象检测设计了一个卷积神经网络，与训练数据分布相比，可以显着增加检测范围。

在这项研究中，我们提出了使用深度学习方法进行多模式模因分类的特征提取。模因通常是一张照片或视频，其中年轻一代在社交媒体平台上共享文本，表达了与文化相关的想法。由于它们是表达情感和感受的有效方法，因此可以对模因背后的情绪进行分类的好分类器很重要。为了使学习过程更有效，请减少过度拟合的可能性，并提高模型的普遍性，需要一种良好的方法来从所有模式中提取共同特征。在这项工作中，我们建议使用不同的多模式神经网络方法进行多模式特征提取，并使用提取的功能来训练分类器以识别模因中的情感。

在这项工作中，我们提出了用于商业产品分类的多模式模型，该模型结合了使用简单的融合技术从Textual（Camembert和Flaubert）和视觉数据（SE-Resnext-50）中提取的功能。所提出的方法显着优于单峰模型的性能以及在我们的特定任务上报告的类似模型的报告。我们进行了多种融合技术的实验，并发现，结合单峰网络的单个嵌入的最佳性能技术是基于结合串联和平均特征向量的方法。每种模式都补充了其他方式的缺点，表明增加模态的数量可能是改善多标签和多模式分类问题的有效方法。

图形神经网络（GNNS）在许多图形挖掘任务中取得了巨大的成功，这些任务从消息传递策略中受益，该策略融合了局部结构和节点特征，从而为更好的图表表示学习。尽管GNN成功，并且与其他类型的深神经网络相似，但发现GNN容易受到图形结构和节点特征的不明显扰动。已经提出了许多对抗性攻击，以披露在不同的扰动策略下创建对抗性例子的GNN的脆弱性。但是，GNNS对成功后门攻击的脆弱性直到最近才显示。在本文中，我们披露了陷阱攻击，这是可转移的图形后门攻击。核心攻击原则是用基于扰动的触发器毒化训练数据集，这可以导致有效且可转移的后门攻击。图形的扰动触发是通过通过替代模型的基于梯度的得分矩阵在图形结构上执行扰动动作来生成的。与先前的作品相比，陷阱攻击在几种方面有所不同：i）利用替代图卷积网络（GCN）模型来生成基于黑盒的后门攻击的扰动触发器； ii）它产生了没有固定模式的样品特异性扰动触发器； iii）在使用锻造中毒训练数据集训练时，在GNN的背景下，攻击转移到了不同​​的GNN模型中。通过对四个现实世界数据集进行广泛的评估，我们证明了陷阱攻击使用四个现实世界数据集在四个不同流行的GNN中构建可转移的后门的有效性