如今，随着发现的OSS漏洞的数量，开源软件（OSS）漏洞管理流程随着时间的流逝而增加。监视漏洞固定提交是防止脆弱性开发的标准过程的一部分。但是，由于可能有大量的审查，手动检测漏洞固定的犯罪是耗时的。最近，已经提出了许多技术来自动检测使用机器学习的漏洞固定提交。这些解决方案要么：（1）不使用深度学习，或（2）仅对有限的信息来源使用深度学习。本文提出了藤条，该工具利用了更丰富的信息来源，包括提交消息，代码更改和针对漏洞固定的提交分类的报告。我们的实验结果表明，在F1得分方面，沃尔维尔剂的表现优于最先进的基线。 Vulcurator工具可在https://github.com/ntgiang71096/vfdetector和https://zenodo.org/record/7034132#.yw3mn-xbzdi上公开获得。

构建静态呼叫图需要在健全和精度之间进行权衡。不幸的是，用于构建呼叫图的程序分析技术通常不精确。为了解决这个问题，研究人员最近提出了通过机器学习为静态分析构建的后处理呼叫图所授权的呼叫图。机器学习模型的构建是为了通过在随机森林分类器中提取结构特征来捕获呼叫图中的信息。然后，它消除了预测为误报的边缘。尽管机器学习模型显示了改进，但它们仍然受到限制，因为它们不考虑源代码语义，因此通常无法有效地区分真实和误报。在本文中，我们提出了一种新颖的呼叫图修剪技术AutoRoprouner，用于通过统计语义和结构分析消除呼叫图中的假阳性。给定一个由传统静态分析工具构建的呼叫图，AutoProuner采用基于变压器的方法来捕获呼叫者与呼叫图中每个边缘相关的呼叫者和Callee函数之间的语义关系。为此，AutoProuner微型调节模型是在大型语料库上预先训练的代码模型，以根据其语义的描述表示源代码。接下来，该模型用于从与呼叫图中的每个边缘相关的功能中提取语义特征。 AutoProuner使用这些语义功能以及从呼叫图提取的结构特征通过馈送前向神经网络分类。我们在现实世界程序的基准数据集上进行的经验评估表明，AutoProuner的表现优于最先进的基线，从而改善了F量级，在识别静态呼叫图中识别错误阳性边缘方面，高达13％。

图表神经网络（GNNS）最近被呈现为用于图形结构数据的强大框架。它们已应用于许多问题，如知识图分析，社交网络推荐，甚至Covid19检测和疫苗发展。然而，与其他深度神经网络（例如馈送前进神经网络（FFNN））不同，诸如验证和性质推论的诸多分析存在，可能是由于GNN的动态行为，这可以采用任意图形作为输入，而仅采用固定大小的FFNN数值vecors作为输入。本文提出了一种通过将它们转换为FFNNS并重用现有的FFNN分析来分析GNN的方法。我们讨论各种设计，以确保转化的可扩展性和准确性。我们在节点分类的研究案例上说明了我们的方法。我们认为，我们的方法开启了了解和分析GNN的新研究方向。

In this paper, we propose a novel technique, namely INVALIDATOR, to automatically assess the correctness of APR-generated patches via semantic and syntactic reasoning. INVALIDATOR reasons about program semantic via program invariants while it also captures program syntax via language semantic learned from large code corpus using the pre-trained language model. Given a buggy program and the developer-patched program, INVALIDATOR infers likely invariants on both programs. Then, INVALIDATOR determines that a APR-generated patch overfits if: (1) it violates correct specifications or (2) maintains errors behaviors of the original buggy program. In case our approach fails to determine an overfitting patch based on invariants, INVALIDATOR utilizes a trained model from labeled patches to assess patch correctness based on program syntax. The benefit of INVALIDATOR is three-fold. First, INVALIDATOR is able to leverage both semantic and syntactic reasoning to enhance its discriminant capability. Second, INVALIDATOR does not require new test cases to be generated but instead only relies on the current test suite and uses invariant inference to generalize the behaviors of a program. Third, INVALIDATOR is fully automated. We have conducted our experiments on a dataset of 885 patches generated on real-world programs in Defects4J. Experiment results show that INVALIDATOR correctly classified 79% overfitting patches, accounting for 23% more overfitting patches being detected by the best baseline. INVALIDATOR also substantially outperforms the best baselines by 14% and 19% in terms of Accuracy and F-Measure, respectively.

Pre-trained language models, despite their rapid advancements powered by scale, still fall short of robust commonsense capabilities. And yet, scale appears to be the winning recipe; after all, the largest models seem to have acquired the largest amount of commonsense capabilities. Or is it? In this paper, we investigate the possibility of a seemingly impossible match: can smaller language models with dismal commonsense capabilities (i.e., GPT-2), ever win over models that are orders of magnitude larger and better (i.e., GPT-3), if the smaller models are powered with novel commonsense distillation algorithms? The key intellectual question we ask here is whether it is possible, if at all, to design a learning algorithm that does not benefit from scale, yet leads to a competitive level of commonsense acquisition. In this work, we study the generative models of commonsense knowledge, focusing on the task of generating generics, statements of commonsense facts about everyday concepts, e.g., birds can fly. We introduce a novel commonsense distillation framework, I2D2, that loosely follows the Symbolic Knowledge Distillation of West et al. but breaks the dependence on the extreme-scale models as the teacher model by two innovations: (1) the novel adaptation of NeuroLogic Decoding to enhance the generation quality of the weak, off-the-shelf language models, and (2) self-imitation learning to iteratively learn from the model's own enhanced commonsense acquisition capabilities. Empirical results suggest that scale is not the only way, as novel algorithms can be a promising alternative. Moreover, our study leads to a new corpus of generics, Gen-A-Tomic, that is of the largest and highest quality available to date.

Air pollution is an emerging problem that needs to be solved especially in developed and developing countries. In Vietnam, air pollution is also a concerning issue in big cities such as Hanoi and Ho Chi Minh cities where air pollution comes mostly from vehicles such as cars and motorbikes. In order to tackle the problem, the paper focuses on developing a solution that can estimate the emitted PM2.5 pollutants by counting the number of vehicles in the traffic. We first investigated among the recent object detection models and developed our own traffic surveillance system. The observed traffic density showed a similar trend to the measured PM2.5 with a certain lagging in time, suggesting a relation between traffic density and PM2.5. We further express this relationship with a mathematical model which can estimate the PM2.5 value based on the observed traffic density. The estimated result showed a great correlation with the measured PM2.5 plots in the urban area context.

成功的人工智能系统通常需要大量标记的数据来从文档图像中提取信息。在本文中，我们研究了改善人工智能系统在理解文档图像中的性能的问题，尤其是在培训数据受到限制的情况下。我们通过使用加强学习提出一种新颖的填充方法来解决问题。我们的方法将信息提取模型视为策略网络，并使用策略梯度培训来更新模型，以最大程度地提高补充传统跨凝结损失的综合奖励功能。我们使用标签和专家反馈在四个数据集上进行的实验表明，我们的填充机制始终提高最先进的信息提取器的性能，尤其是在小型培训数据制度中。

在不同的运动模式之间切换（例如，楼梯上升/下降，坡道上升/下降）时，动力的假肢腿必须预见用户的意图。许多数据驱动的分类技术已经证明了预测用户意图的有希望的结果，但是这些意图预测模型对新主题的表现仍然不受欢迎。在其他域（例如，图像分类）中，通过从大型数据集（即预训练的模型）中使用先前学习的功能，然后将此学模型转移到可用的新任务中，可以提高转移学习的精度。在本文中，我们开发了一个基于人类运动数据集的内部受试者（受试者）和主体间（主体独立）验证的深卷卷神经网络。然后，我们使用剩下的主题中的一小部分（10％）将转移学习应用于主题独立的模型。我们比较了这三个模型的性能。我们的结果表明，转移学习（TL）模型的表现优于主题无关（IND）模型，并且与主题依赖性（DEP）模型（DEP错误：0.74 $ \ pm $ 0.002％，IND错误：11.59 $ \ \ PM $ 0.076％，TL错误：3.57 $ \ pm $ 0.02％，有10％的数据）。此外，正如预期的那样，随着剩余主题的更多数据的可用性，转移学习精度会提高。我们还通过各种传感器配置评估了意图预测系统的性能，这些传感器配置可能会在假肢应用程序中可用。我们的结果表明，假体的大腿IMU足以预测实践中的运动意图。

无人驾驶汽车（UAV）在许多领域都受雇于摄影，紧急，娱乐，国防，农业，林业，采矿和建筑。在过去的十年中，无人机技术在许多施工项目阶段中找到了应用程序，从现场映射，进度监控，建筑物检查，损坏评估和材料交付等等。尽管已经对无人机在各种施工相关的过程中的优势进行了广泛的研究，但关于提高任务能力和效率的无人机协作的研究仍然很少。本文提出了一种基于塔格狩猎游戏和粒子群优化（PSO）的多个无人机的新合作路径计划算法。首先，定义了每个无人机的成本函数，并包含多个目标和约束。然后，开发了无人机游戏框架，以将多功能路径计划制定到寻找回报优势均衡的问题。接下来，提出了基于PSO的算法来获得无人机的最佳路径。由三个无人机检查的大型建筑工地的仿真结果表明，在检查任务期间，提出的算法在为无人机形成的可行和高效飞行路径生成可行，高效的飞行路径上的有效性。

如今，越来越多的人被诊断出患有心血管疾病（CVD），这是全球死亡的主要原因。鉴定这些心脏问题的金标准是通过心电图（ECG）。标准的12铅ECG广泛用于临床实践和当前的大多数研究。但是，使用较少的铅可以使ECG更加普遍，因为它可以与便携式或可穿戴设备集成。本文介绍了两种新型技术，以提高当前深度学习系统的3铅ECG分类的性能，从而与使用标准12铅ECG训练的模型相提并论。具体而言，我们提出了一种以心跳回归数量的形式的多任务学习方案，以及将患者人口统计数据整合到系统中的有效机制。随着这两个进步，我们在两个大规模的ECG数据集（即Chapman和CPSC-2018）上以F1分数为0.9796和0.8140的分类性能，这些数据分别超过了当前最新的ECG分类方法，该方法超过了当前的ECG分类方法。甚至那些接受了12条铅数据的培训。为了鼓励进一步开发，我们的源代码可在https://github.com/lhkhiem28/lightx3ecg上公开获得。