准确性和可解释性是犯罪预测模型的两个基本属性。由于犯罪可能对人类生命，经济和安全的不利影响，我们需要一个可以尽可能准确地预测未来犯罪的模型，以便可以采取早期步骤来避免犯罪。另一方面，可解释的模型揭示了模型预测背后的原因，确保其透明度并允许我们相应地规划预防犯罪步骤。开发模型的关键挑战是捕获特定犯罪类别的非线性空间依赖和时间模式，同时保持模型的底层结构可解释。在本文中，我们开发AIST，一种用于犯罪预测的注意力的可解释的时空时间网络。基于过去的犯罪发生，外部特征（例如，流量流量和兴趣点（POI）信息）和犯罪趋势，AICT模拟了犯罪类别的动态时空相关性。广泛的实验在使用真实数据集的准确性和解释性方面表现出我们模型的优越性。
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前列腺癌是全球诊断出的最危险的癌症。前列腺诊断受到许多因素的影响，例如病变复杂性，观察者可见性和可变性。在过去的几十年中，许多基于磁共振成像（MRI）的技术已用于前列腺癌的鉴定和分类。开发这些技术至关重要，并且具有很大的医学效果，因为它们可以提高治疗益处和患者生存的机会。已经提出了一种取决于MRI的新技术来改善诊断。该技术包括两个阶段。首先，已经对MRI图像进行了预处理，以使医疗图像更适合于检测步骤。其次，已经基于预先训练的深度学习模型InceptionResnetv2进行了前列腺癌的识别，该模型具有许多优势并取得了有效的结果。在本文中，用于此目的的InceptionResnETV2深度学习模型的平均精度为89.20％，曲线下的面积（AUC）等于93.6％。与其他先前技术相比，该提出的新深度学习技术的实验结果代表了有希望的和有效的结果。
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稀疏性前锋常用于去噪和图像重建。对于分析型前导者，字典定义了可能稀疏的信号的表示。在大多数情况下，通过最小化重建误差，该字典尚不清楚。这定义了分层优化问题，可以作为双级优化投射。然而，这个问题是无法解决的，因为重建和它们的衍生物WRT字典没有闭合形式表达式。然而，可以使用前后分离（FB）算法迭代地计算重建。在本文中，我们通过上述FB算法的输出来近似重建。然后，我们利用自动差异来评估该输出的梯度WRT字典，我们使用投影梯度下降来学习。实验表明，我们的算法成功学习了来自分段恒定信号的1D总变化（TV）词典。对于相同的案例研究，我们建议将我们的搜索限制在0中心列的字典中，该字典删除了不期望的局部最小值并提高了数值稳定性。
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在本文中，提出了一种原始数据驱动方法，用于使用仅输出响应来检测结构中的线性和非线性损坏。该方法部署变分模式分解（VMD）和用于信号处理和特征提取的广义自回归条件异染性（GARCH）模型。为此，VMD将响应信号分解为内在模式功能（IMF）。之后，使用GARCH模型来表示IMF的统计数据。 IMFS的模型系数构造主要特征向量。基于内核的主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）用于通过将它们映射到新特征空间来降低主要特征的冗余。然后将信息性分别送入三个监督分类器，即支持向量机（SVM），K最近邻（KNN）和细树。在线性和非线性损伤评估方面，在两种实验缩放模型中评估了所提出的方法的性能。 Kurtosis和Arch测试证明了GARCH模型的兼容性。
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本文提出了一种新的劣化和损坏识别程序（DIP）并应用于建筑模型。与这些类型的结构的应用相关的挑战与响应的强相关性有关，这在应对具有高噪声水平的真实环境振动时进一步复杂化。因此，利用低成本环境振动设计了DIP，以分析使用股票变换（ST）来产生谱图的加速响应。随后，ST输出成为建立的两系列卷积神经网络（CNNS）的输入，用于识别建筑模型的恶化和损坏。据我们所知，这是第一次通过高精度的ST和CNN组合在建筑模型中评估损坏和恶化。
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