局部性的好处是石灰的主要前提之一，这是解释黑盒机器学习模型的最突出方法之一。这种强调依赖于一个假设，即我们在本地观察实例附近的越多，黑框模型变得越简单，并且我们可以用线性替代物模拟它越准确。尽管如此，我们的发现似乎是合乎逻辑的，表明，借助石灰的当前设计，当解释过于本地时，即当带宽参数$ \ sigma $趋于零时，替代模型可能会退化。基于此观察，本文的贡献是双重的。首先，我们研究带宽和培训附近对石灰解释的忠诚度和语义的影响。其次，基于我们的发现，我们提出了\史莱姆，这是一种调和忠诚度和位置的石灰的扩展。
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The management of cattle over a huge area is still a challenging problem in the farming sector. With evolution in technology, Unmanned aerial vehicles (UAVs) with consumer level digital cameras are becoming a popular alternative to manual animal censuses for livestock estimation since they are less risky and expensive.This paper evaluated and compared the cutting-edge object detection algorithms, YOLOv7,RetinaNet with ResNet50 backbone, RetinaNet with EfficientNet and mask RCNN. It aims to improve the occlusion problem that is to detect hidden cattle from a huge dataset captured by drones using deep learning algorithms for accurate cattle detection. Experimental results showed YOLOv7 was superior with precision of 0.612 when compared to the other two algorithms. The proposed method proved superior to the usual competing algorithms for cow face detection, especially in very difficult cases.
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We propose an efficient and generative augmentation approach to solve the inadequacy concern of underwater debris data for visual detection. We use cycleGAN as a data augmentation technique to convert openly available, abundant data of terrestrial plastic to underwater-style images. Prior works just focus on augmenting or enhancing existing data, which moreover adds bias to the dataset. Compared to our technique, which devises variation, transforming additional in-air plastic data to the marine background. We also propose a novel architecture for underwater debris detection using an attention mechanism. Our method helps to focus only on relevant instances of the image, thereby enhancing the detector performance, which is highly obliged while detecting the marine debris using Autonomous Underwater Vehicle (AUV). We perform extensive experiments for marine debris detection using our approach. Quantitative and qualitative results demonstrate the potential of our framework that significantly outperforms the state-of-the-art methods.
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检测障碍对于安全有效的自动驾驶至关重要。为此，我们提出了NVRadarnet，这是一种深神经网络（DNN），它使用汽车雷达传感器检测动态障碍物和可驱动的自由空间。该网络利用从多个雷达传感器的时间积累的数据来检测动态障碍，并在自上而下的鸟类视图（BEV）中计算其方向。该网络还可以回归可驱动的自由空间，以检测未分类的障碍。我们的DNN是第一个使用稀疏雷达信号的同类DNN，以实时从雷达数据实时执行障碍物和自由空间检测。在实际的自动驾驶场景中，该网络已成功地用于我们的自动驾驶汽车。该网络在嵌入式GPU上的运行速度快于实时时间，并且在地理区域显示出良好的概括。
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许多应用程序需要神经网络的鲁棒性或理想的不变性，以使输入数据的某些转换。最常见的是，通过使用对抗性培训或定义包括设计所需不变性的网络体系结构来解决此要求。在这项工作中，我们提出了一种方法，使网络体系结构通过基于固定标准从（可能连续的）轨道中选择一个元素，从而使网络体系结构相对于小组操作证明是不变的。简而言之，我们打算在将数据馈送到实际网络之前“撤消”任何可能的转换。此外，我们凭经验分析了通过训练或体系结构结合不变性的不同方法的特性，并在鲁棒性和计算效率方面证明了我们方法的优势。特别是，我们研究了图像旋转（可以持续到离散化工件）以及3D点云分类的可证明的方向和缩放不变性方面的鲁棒性。
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在良好的弹药条件下，车辆检测准确性相当准确，但在弱光条件下容易受到检测准确性不佳。弱光和眩光的组合效果或尾灯的眩光导致最新的对象检测模型更有可能错过车辆检测。但是，热红外图像对照明的变化是可靠的，并且基于热辐射。最近，生成对抗网络（GAN）已在图像域传输任务中广泛使用。最先进的GAN型号试图通过将红外图像转换为白天的RGB图像来提高夜间车辆检测准确性。但是，与白天条件相比，在夜间条件下，这些模型在夜间条件下表现不佳。因此，这项研究试图通过提出三种不同的方法来缓解这一缺点，该方法基于两个不同级别的GAN模型的组合，试图减少白天和夜间红外图像之间的特征分布差距。通过使用最新的对象检测模型测试模型，可以完成定量分析以比较提出模型的性能与最新模型的性能。定量和定性分析都表明，所提出的模型在夜间条件下的最新车辆检测模型优于最先进的GAN模型，显示了所提出的模型的功效。
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在COVID-19大流行期间，在COVID-19诊断的紧急环境中进行的大量成像量导致临床CXR获取的差异很大。在所使用的CXR投影，添加图像注释以及临床图像的旋转程度和旋转程度中可以看到这种变化。图像分析社区试图通过开发自动化的CoVID-19诊断算法来减轻大流行期间过度拉伸放射学部门的负担，该诊断算法是CXR成像的输入。已利用大量公开的CXR数据集来改善CoVID-19诊断的深度学习算法。然而，公开可用数据集中临床可获得的CXR的可变质量可能会对算法性能产生深远的影响。 COVID-19可以通过图像标签等图像上的非动物特征的算法来推断诊断。这些成像快捷方式可能是数据集特定的，并限制了AI系统的概括性。因此，了解和纠正CXR图像中的关键潜在偏差是CXR图像分析之前的重要第一步。在这项研究中，我们提出了一种简单有效的逐步方法，以预处理Covid-19胸部X射线数据集以消除不希望的偏见。我们进行消融研究以显示每个单个步骤的影响。结果表明，使用我们提出的管道可以将基线共证检测算法的精度提高到13％。
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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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对从FFPE组织块制备的载玻片上切割的染色组织的光学显微镜检查是组织诊断的金标准。此外，任何病理学家的诊断能力和专业知识都取决于他们在常见和稀有变体形态上的直接经验。最近，深度学习方法已被用来成功显示此类任务的高度准确性。但是，获得专家级注释的图像是一项昂贵且耗时的任务，人为合成的组织学图像可能会非常有益。在这里，我们提出了一种方法，不仅可以生成组织学图像，从而重现普通疾病的诊断形态特征，而且还提供了产生新的和罕见形态的用户能力。我们的方法涉及开发一种生成的对抗网络模型，该模型综合了由类标签约束的病理图像。我们研究了该框架合成现实的前列腺和结肠组织图像的能力，并评估了这些图像在增强机器学习方法的诊断能力以及通过一组经验丰富的解剖病理学家的可用性方面的实用性。我们的框架生成的合成数据在训练深度学习模型中进行了类似于实际数据进行诊断。病理学家无法区分真实图像和合成图像，并显示出相似的前列腺癌分级的观察者间一致性。我们扩展了从结肠活检中显着复杂图像的方法，并表明也可以再现了此类组织中的复杂微环境。最后，我们介绍了用户通过简单的语义标签标记来生成深层组织学图像的能力。
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从图灵（Turing）在1950年的开创性工作开始，人工智能提出，图灵机可以模拟意识。这意味着宇宙是计算机上的模拟的所有事物的潜在理论，该理论引出了一个问题，即我们是否可以证明自己存在于模拟中。在这项工作中，我们构建了一个相对模型的计算模型，其中可计算\ textIt {local}计算机由经典的图灵计算机模拟。我们表明，其全局模拟器的本地计算机计算\ textbf {仿真属性}的问题与停止问题相同。然后，我们表明，计算全局模拟器积累的时间，空间或误差是模拟属性，因此是不可决定的。这些仿真属性在相对模型中产生了特殊的相对论效应，我们用来构建相对教会的 - 杜特施奇论文，其中全球经典的图灵机器为本地机器计算具有与恒定时间的局部计算复杂性的量子力学，在我们的宇宙中经验丰富。
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