传感器节点（SNS）的部署总是在无线传感器网络（WSN）的系统性能中起决定性作用。在这项工作中，我们提出了一种实用异构WSN的最佳部署方法，该方法可以深入了解可靠性和部署成本之间的权衡。具体而言，这项工作旨在提供SNS的最佳部署，以最大程度地提高覆盖率和连接学位，同时最大程度地减少整体部署成本。此外，这项工作充分考虑了SNS的异质性（即差异化的传感范围和部署成本）和三维（3-D）部署方案。这是一个多目标优化问题，非凸，多模态和NP-HARD。为了解决它，我们开发了一种新型的基于群体的多目标优化算法，称为竞争性多目标海洋掠食者算法（CMOMPA），其性能通过与十种其他多个多目标优化的全面比较实验验证算法。计算结果表明，在收敛性和准确性方面，CMOMPA优于他人，并且在多模式多目标优化问题上表现出卓越的性能。还进行了足够的模拟来评估基于CMOMPA的最佳SNS部署方法的有效性。结果表明，优化的部署可以平衡部署成本，感知可靠性和网络可靠性之间的权衡平衡。源代码可在https://github.com/inet-wzu/cmompa上找到。

随着阿里巴巴的业务在各种行业中扩大世界各地，对大数据云计算平台的服务质量和可靠性施加了更高的标准，这构成了阿里巴巴云的基础设施。然而，由于系统架构复杂，这些平台中的根本原因分析是非微不足道的。在本文中，我们提出了一个根本原因分析框架，称为Cloudrca，它利用包括关键绩效指标（KPI），日志以及拓扑的异构多源数据，并通过最先进的异常提取重要特征检测和日志分析技术。然后在知识通知的分层贝叶斯网络（KHBN）模型中使用工程化特征，以推断出高精度和效率的根本原因。消融研究和综合实验比较表明，与现有框架，Cloudrca 1相比，Cloudrca 1）始终如一地优于不同云系统的F1分数的现有方法; 2）由于KHBN的层次结构，可以处理新颖的根本原因; 3）相对于算法配置更强大地执行; 4）在数据和特征尺寸中更有利地缩放。实验还表明，可以采用跨平台转移学习机制来进一步提高10％以上的准确性。 Cloudrca已被整合到阿里巴巴云的诊断系统中，并在三个典型的云计算平台中使用，包括MaxCompute，实时计算和Hologres。它节省了站点可靠性工程师（SRES）在过去的十二个月内解决故障的时间超过20美元，并且显着提高了服务可靠性。

严重的急性呼吸综合征冠状病毒2（SARS-COV-2）导致持续的大流行感染了21900万人的10/19/21，死亡率为3.6％。自然选择可以产生有利的突变，具有改善的健身优势;然而，所识别的冠状病毒可能是冰山的尖端，并且可能会随着时间的推移出现潜在的致命变体（VOC）。理解可能导致功能或免疫逃逸的新出现VOC和预测突变的模式是迫切需要的。在这里，我们开发了Phylotransformer，一种基于变压器的辨别模型，其与多头自我关注机制接合以模拟可能导致病毒生殖优势的基因突变。为了识别每个输入序列的元件之间的复杂依赖性，Phylotransformer利用高级建模技术，包括从Performer的正交随机特征方法（Hibl +）以及来自双向编码器表示的屏蔽语言模型（MLM）的新颖快速关注变压器（伯特）。从全球倡议检索的1,765,297次遗传序列培训，从全球范围内检测到所有流感数据（GISAID）数据库。首先，我们使用广泛的基线模型比较了新型突变和新颖组合的预测准确性;我们发现，这种具有统计显着性的每个基线方法都优势了。其次，我们检查了受体结合基序（RBM）的每个核苷酸中的突变预测，我们发现我们的预测是精确和准确的。第三，我们预测了N-糖基化位点的修饰，以鉴定与在病毒进化期间可能有利的改变的糖基化相关的突变。我们预计Phylotransformer可以引导积极的疫苗设计，以有效靶向未来SARS-COV-2变体。

在本文中，我们专注于人群本地化任务，这是人群分析的关键主题。大多数基于回归的方法都利用卷积神经网络（CNN）回归密度图，该密度图无法准确地定位在极度密集的场景中，这两个至关重要的原因是：1）密度图由一系列模糊的高斯斑点组成，2）密度图的致密区域中存在严重的重叠。为了解决这个问题，我们为人群本地化任务提出了一个新颖的焦点反向变换（FIDT）图。与密度图相比，FIDT地图准确地描述了人们的位置，而不会在密集区域重叠。基于FIDT地图，得出了局部Maxima-detection-Strategy（LMDS），以有效地为每个人提取中心点。此外，我们引入了独立的SSIM（I-SSIM）损失，以使模型倾向于学习局部结构信息，从而更好地识别局部最大值。广泛的实验表明，提出的方法报告在六个人群数据集和一个车辆数据集上的最先进的本地化性能。此外，我们发现所提出的方法在负面和极密密集的场景上显示出优异的鲁棒性，这进一步验证了FIDT地图的有效性。该代码和模型将在https://github.com/dk-liang/fidtm上找到。

Latent factor model estimation typically relies on either using domain knowledge to manually pick several observed covariates as factor proxies, or purely conducting multivariate analysis such as principal component analysis. However, the former approach may suffer from the bias while the latter can not incorporate additional information. We propose to bridge these two approaches while allowing the number of factor proxies to diverge, and hence make the latent factor model estimation robust, flexible, and statistically more accurate. As a bonus, the number of factors is also allowed to grow. At the heart of our method is a penalized reduced rank regression to combine information. To further deal with heavy-tailed data, a computationally attractive penalized robust reduced rank regression method is proposed. We establish faster rates of convergence compared with the benchmark. Extensive simulations and real examples are used to illustrate the advantages.

Faced with the threat of identity leakage during voice data publishing, users are engaged in a privacy-utility dilemma when enjoying convenient voice services. Existing studies employ direct modification or text-based re-synthesis to de-identify users' voices, but resulting in inconsistent audibility in the presence of human participants. In this paper, we propose a voice de-identification system, which uses adversarial examples to balance the privacy and utility of voice services. Instead of typical additive examples inducing perceivable distortions, we design a novel convolutional adversarial example that modulates perturbations into real-world room impulse responses. Benefit from this, our system could preserve user identity from exposure by Automatic Speaker Identification (ASI) while remaining the voice perceptual quality for non-intrusive de-identification. Moreover, our system learns a compact speaker distribution through a conditional variational auto-encoder to sample diverse target embeddings on demand. Combining diverse target generation and input-specific perturbation construction, our system enables any-to-any identify transformation for adaptive de-identification. Experimental results show that our system could achieve 98% and 79% successful de-identification on mainstream ASIs and commercial systems with an objective Mel cepstral distortion of 4.31dB and a subjective mean opinion score of 4.48.

Spectral clustering is an effective methodology for unsupervised learning. Most traditional spectral clustering algorithms involve a separate two-step procedure and apply the transformed new representations for the final clustering results. Recently, much progress has been made to utilize the non-negative feature property in real-world data and to jointly learn the representation and clustering results. However, to our knowledge, no previous work considers a unified model that incorporates the important multi-view information with those properties, which severely limits the performance of existing methods. In this paper, we formulate a novel clustering model, which exploits the non-negative feature property and, more importantly, incorporates the multi-view information into a unified joint learning framework: the unified multi-view orthonormal non-negative graph based clustering framework (Umv-ONGC). Then, we derive an effective three-stage iterative solution for the proposed model and provide analytic solutions for the three sub-problems from the three stages. We also explore, for the first time, the multi-model non-negative graph-based approach to clustering data based on deep features. Extensive experiments on three benchmark data sets demonstrate the effectiveness of the proposed method.

深度神经网络（DNN）已在脑病变检测和分割中广泛采用。但是，在2D MRI切片中定位小病变是具有挑战性的，需要在3D上下文聚集的粒度和计算复杂性之间取得平衡。在本文中，我们提出了一种新型的视角变压器，以增强MRI特征的提取，以进行更准确的肿瘤检测。首先，所提出的变压器在3D脑扫描中收获了不同位置之间的远程相关性。其次，变压器将一堆切片功能堆叠为多个2D视图，并增强这些特征的视图，该功能大致以有效的方式实现了3D相关计算。第三，我们将提出的变压器模块部署在变压器主链中，该模块可以有效地检测到脑损伤周围的2D区域。实验结果表明，我们提出的观看式变压器在具有挑战性的大脑MRI数据集上对大脑病变检测表现良好。

由顺序训练和元训练阶段组成的两阶段训练范式已广泛用于当前的几次学习（FSL）研究。这些方法中的许多方法都使用自我监督的学习和对比度学习来实现新的最新结果。但是，在FSL培训范式的两个阶段，对比度学习的潜力仍未得到充分利用。在本文中，我们提出了一个新颖的基于学习的框架，该框架将对比度学习无缝地整合到两个阶段中，以提高少量分类的性能。在预训练阶段，我们提出了特征向量与特征映射和特征映射与特征映射的形式的自我监督对比损失，该图形与特征映射使用全局和本地信息来学习良好的初始表示形式。在元训练阶段，我们提出了一种跨视图的情节训练机制，以对同一情节的两个不同视图进行最近的质心分类，并采用基于它们的距离尺度对比度损失。这两种策略迫使模型克服观点之间的偏见并促进表示形式的可转让性。在三个基准数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法可以实现竞争成果。

气道分割对于检查，诊断和预后的肺部疾病至关重要，而其手动描述则不当。为了减轻这种耗时且潜在的主观手动程序，研究人员提出了从计算机断层扫描（CT）图像自动分割气道的方法。但是，一些小型气道分支（例如，支气管和终末支气管）显着加剧了通过机器学习模型的自动分割难度。特别是，气道分支中体素值和严重的数据失衡的方差使计算模块容易导致不连续和假阴性预测。注意机制表明了分割复杂结构的能力，而模糊逻辑可以减少特征表示的不确定性。因此，由模糊注意力层给出的深度注意力网络和模糊理论的整合应该是升级的解决方案。本文提出了一种有效的气道分割方法，包括一个新型的模糊注意力神经网络和全面的损失函数，以增强气道分割的空间连续性。深层模糊集由特征图中的一组体素和可学习的高斯成员功能制定。与现有的注意机制不同，所提出的特异性模糊注意力解决了不同渠道中异质特征的问题。此外，提出了一种新的评估指标来评估气道结构的连续性和完整性。该方法的效率已通过在包括精确的09和LIDC数据集在内的开放数据集上进行测试，以及我们的内部Covid-19和纤维化肺病数据集证明了这一建议的效率。