我们考虑了提高柱生成效率（CG）方法的方法，以解决车辆路由问题。我们介绍了CG配方中常用的NG-Route松弛度和降低状态空间松弛（DSSR）的替代/补充，我们引入了局部区域（LA）路线。 LA路线是NG路由的子集和基本路线的超级集合。通常，CG的定价阶段必须产生基本路线，这些路线是没有重复客户的路线，使用可能在计算上昂贵的流程。非元素路线至少访问至少一个客户，创建一个周期。 LA路线以允许有效定价的方式放松成为基本途径的约束。从NG-Route放松方面，最好理解LA路线。 NG路由是允许在空间中具有非定位循环的路线。这意味着周期中至少有一个中间客户（称为断路器）必须考虑到周期中的起始客户在空间上远离。使用一组特殊索引来描述LA路线，该特殊索引与从开始到路线尽头的路线上的客户相对应。 LA路线的松弛进一步限制了一组允许的周期，除了强制执行断路器必须位于特殊索引中，该循环均超出了NG路由，其中​​一组特殊索引被递归地定义为如下。该路线中的第一个特殊索引是索引1，这意味着它与路线中的第一个客户关联。 K'th特殊索引对应于K-1第三个特殊索引之后的第一个客户，该索引并非被认为是（在空间上被认为是远离K-1'TEXPATEX的客户）的邻居。我们证明，与标准DSSR相比，LA路线松弛可以显着提高定价的计算速度。

Comparison-based learning addresses the problem of learning when, instead of explicit features or pairwise similarities, one only has access to comparisons of the form: \emph{Object $A$ is more similar to $B$ than to $C$.} Recently, it has been shown that, in Hierarchical Clustering, single and complete linkage can be directly implemented using only such comparisons while several algorithms have been proposed to emulate the behaviour of average linkage. Hence, finding hierarchies (or dendrograms) using only comparisons is a well understood problem. However, evaluating their meaningfulness when no ground-truth nor explicit similarities are available remains an open question. In this paper, we bridge this gap by proposing a new revenue function that allows one to measure the goodness of dendrograms using only comparisons. We show that this function is closely related to Dasgupta's cost for hierarchical clustering that uses pairwise similarities. On the theoretical side, we use the proposed revenue function to resolve the open problem of whether one can approximately recover a latent hierarchy using few triplet comparisons. On the practical side, we present principled algorithms for comparison-based hierarchical clustering based on the maximisation of the revenue and we empirically compare them with existing methods.

正在纳入数十种新工具和技术，以帮助开发人员，因为他们努力选择一种而不是其他人，这已成为震惊的根源。例如，开发人员至少有十个框架可用于开发Web应用程序，并在选择满足其需求的最佳框架时提出了一个难题。结果，开发人员正在不断搜索每个API，框架，工具等的所有好处和缺点。典型的方法之一是通过官方文档和讨论来检查所有功能。这种方法是耗时的，通常使难以确定哪些方面对特定开发人员最重要，以及特定方面对整个社区是否重要。在本文中，我们使用了从stackoverflow帖子中收集的基准API方面数据集（意见器），并观察了Transformer模型（Bert，Roberta，Distilbert和XLNet）在检测有关基线支持矢量的文本开发人员讨论中的软件方面时的表现机器（SVM）型号。通过广泛的实验，我们发现变压器模型改善了大多数方面的基线SVM的性能，即``performance''，``安全性''，``可用性''，``可用性''，``bug'''，``bug''' '和``其他''。但是，这些模型未能理解某些方面（例如，“社区”和“陶器”），其性能取决于方面。同样，与Distilbert这样的较小体系结构相比，XLNET等较大的体系结构在解释软件方面无效。

在软件开发过程中，开发人员需要回答有关代码语义方面的查询。即使已经用神经方法进行了广泛的自然语言研究，但尚未探索使用神经网络对代码回答语义查询的问题。这主要是因为没有现有的数据集，具有提取性问答和答案对，涉及复杂概念和较长推理的代码。我们通过构建一个名为Codequeries的新的，策划的数据集并提出了一种关于代码的神经问题方法来弥合这一差距。我们基于最先进的预训练的代码模型，以预测答案和支持事实跨度。给定查询和代码，只有一些代码可能与回答查询有关。我们首先在理想的环境下进行实验，其中仅给出了模型的相关代码，并表明我们的模型做得很好。然后，我们在三个务实的考虑因素下进行实验：（1）扩展到大尺寸的代码，（2）从有限数量的示例中学习，（3）代码中对次要语法错误的鲁棒性。我们的结果表明，虽然神经模型可以抵御代码中的次要语法错误，代码的大小增加，与查询无关的代码的存在以及减少的培训示例数量限制了模型性能。我们正在释放数据和模型，以促进未来关于回答代码语义查询的问题的工作。

在法律文本中预先培训的基于变压器的预训练语言模型（PLM）的出现，法律领域中的自然语言处理受益匪浅。有经过欧洲和美国法律文本的PLM，最著名的是Legalbert。但是，随着印度法律文件的NLP申请量的迅速增加以及印度法律文本的区别特征，也有必要在印度法律文本上预先培训LMS。在这项工作中，我们在大量的印度法律文件中介绍了基于变压器的PLM。我们还将这些PLM应用于印度法律文件的几个基准法律NLP任务，即从事实，法院判决的语义细分和法院判决预测中的法律法规识别。我们的实验证明了这项工作中开发的印度特定PLM的实用性。

我们考虑了有多个具有不同奖励功能的利益相关者的情节强化学习问题。我们的目标是输出有关不同奖励功能在社会上公平的政策。先前的工作提出了不同的目标，即公平政策必须优化，包括最低福利和广义的基尼福利。我们首先对问题进行公理视图，并提出四个公理，任何这样的公平目标都必须满足。我们表明，纳什社会福利是一个独特的目标，它独特地满足了所有四个目标，而先前的目标无法满足所有四个公理。然后，我们考虑了基础模型，即马尔可夫决策过程未知的问题的学习版本。我们考虑到最大程度地降低对公平政策最大化的遗憾的问题，从而最大化三个不同的公平目标 - 最低限度的福利，广义基尼福利和纳什社会福利。基于乐观的计划，我们提出了一种通用的学习算法，并在三种不同的政策方面得出了遗憾。为了纳什社会福利的目的，我们还遗憾地得出了一个遗憾的遗憾，它以$ n $（代理的数量）成倍增长。最后，我们表明，为了最低限度福利的目的，对于较弱的遗憾概念，人们可以将遗憾提高到$ o（h）$。

在本文中，提出了针对动力学不确定性的机器人操纵器提出的人工延迟阻抗控制器。控制定律将超级扭曲算法（STA）类型的二阶切换控制器通过新颖的广义过滤跟踪误差（GFTE）统一延迟估计（TDE）框架。虽然时间延迟的估计框架可以通过估算不确定的机器人动力学和相互作用力来从状态和控制工作的近期数据中估算不确定的机器人动力学和相互作用力来准确建模机器人动力学，但外部循环中的第二阶切换控制法可以在时间延迟估计的情况下提供稳健性（TDE）由于操纵器动力学的近似而引起的误差。因此，拟议的控制定律试图在机器人最终效应变量之间建立所需的阻抗模型，即在存在不确定性的情况下，在遇到平滑接触力和自由运动期间的力和运动。使用拟议的控制器以及收敛分析的两个链接操纵器的仿真结果显示出验证命题。

物联网（IoT）是一个新兴的概念，它直接链接到连接到Internet的数十亿个物理项目或“事物”，并且都在收集和在设备和系统之间收集和交换信息。但是，IoT设备并未考虑到安全性，这可能会导致多设备系统中的安全漏洞。传统上，我们通过调查物联网开发商和专家来调查物联网问题。但是，该技术是不可扩展的，因为对所有物联网开发人员进行调查是不可行的。研究物联网问题的另一种方法是在主要在线开发论坛（如Stack Overflow（So））上查看IoT开发人员讨论。但是，发现与物联网问题相关的讨论是具有挑战性的，因为它们经常不属于与IoT相关的术语。在本文中，我们介绍了“ IoT安全数据集”，这是一个针对7147个示例的特定领域数据集，仅针对IoT安全讨论。由于没有自动化工具来标记这些样品，因此我们将其标记为标签。我们进一步采用了多个变压器模型来自动检测安全讨论。通过严格的调查，我们发现物联网安全讨论与传统的安全讨论更加不同，更复杂。当我们从通用数据集“ Opiner”转移知识时，我们证明了跨域数据集上的变压器模型的大量性能损失（多达44％）。因此，我们构建了一个特定于域的IoT安全检测器，F1得分为0.69。我们已经公开了数据集，希望开发人员能够了解有关安全性讨论的更多信息，并且供应商将加强他们对产品安全的担忧。

尖峰神经网络（SNN）已成为用于分类任务的硬件有效体系结构。基于尖峰的编码的惩罚是缺乏完全使用尖峰执行的通用训练机制。已经进行了几项尝试，用于采用在非加速人工神经网络（ANN）中使用的强大反向传播（BP）技术：（1）SNN可以通过外部计算的数值梯度来训练。 （2）基于天然尖峰的学习的主要进步是使用具有分阶段的前向/向后传递的尖峰时间依赖性可塑性（STDP）的近似反向传播。但是，在此类阶段之间的信息传输需要外部内存和计算访问。这是神经形态硬件实现的挑战。在本文中，我们提出了一种基于随机SNN的后式Prop（SSNN-BP）算法，该算法利用复合神经元同时计算前向通行激活，并用尖峰明确计算前向传递梯度。尽管签名的梯度值是基于SPIKE的表示的挑战，但我们通过将梯度信号分为正和负流来解决这一问题。复合神经元以随机尖峰传播的形式编码信息，并将反向传播的权重更新转换为时间和空间上局部离散的STDP类似STDP的Spike Concike更新，使其与硬件友好的电阻式处理单元（RPU）兼容。此外，我们的方法使用足够长的尖峰训练来接近BP ANN基线。最后，我们表明，可以通过强制执行胜利者的抑制性横向连接来实现软磁体交叉渗透损失函数。我们的SNN通过与MNIST，时尚和扩展的MNIST数据集的ANN相当的性能来表现出极好的概括。因此，SSNN-BP可以使BP与纯粹基于尖峰的神经形态硬件兼容。

数字虚假信息的传播（又称“假新闻”）可以说是互联网上最重要的威胁之一，它可能造成大规模的个人和社会伤害。虚假新闻攻击的敏感性取决于互联网用户在阅读后是否认为虚假新闻文章/摘要是合法的。在本文中，我们试图通过神经认知方法来深入了解用户对以文本为中心的假新闻攻击的敏感性。我们通过脑电图调查了与假/真实新闻有关的神经基础。我们与人类用户进行实验，以彻底调查用户对假/真实新闻的认知处理和认知处理。我们分析了不同类别新闻文章的假/真实新闻检测任务相关的神经活动。我们的结果表明，在人脑处理假新闻与真实新闻的方式上可能没有统计学意义或自动可推断的差异，而当人们受到（真实/假）新闻与安息状态甚至之间的差异时，会观察到明显的差异一些不同类别的假新闻。这一神经认知发现可能有助于证明用户对假新闻攻击的敏感性，这也从行为分析中得到了证实。换句话说，假新闻文章似乎与行为和神经领域的真实新闻文章几乎没有区别。我们的作品旨在剖析假新闻攻击的基本神经现象，并通过人类生物学的极限解释了用户对这些攻击的敏感性。我们认为，对于研究人员和从业者来说，这可能是一个显着的见解楷模