大脑计算机界面（BCI）具有解决许多大脑信号分析局限性，精神障碍分辨率以及通过神经控制的植入物恢复缺失的肢体功能的巨大潜力。但是，尚无单一可用，并且存在安全的日常生活使用情况。大多数拟议的植入物都有多个实施问题，例如感染危害和散热，这限制了它们的可用性，并使通过法规和质量控制生产更具挑战性。无线植入物不需要颅骨慢性伤口。但是，当前植入物芯片内部的复杂聚类神经元识别算法消耗了大量功率和带宽，从而导致更高的散热问题并排出植入物的电池。尖峰分类是侵入性BCI芯片的核心单位，在功耗，准确性和区域中起着重要作用。因此，在这项研究中，我们提出了一个低功率自适应的简化VLSI体系结构，“ Zydeco风格”，用于BCI Spike Sorting，在最坏情况下，计算上的计算较差，其精度较高，高达93.5％。该体系结构使用带有外部物联网医疗ICU设备的低功率蓝牙无线通信模块。在Verilog中实现并模拟了所提出的架构。此外，我们正在提出植入概念设计。

了解人类的行为和监测心理健康对于维持社区和社会的安全至关重要。由于不受控制的心理健康，由于心理健康期间，由于心理健康的大流行期间的心理健康问题有所增加，因此对心理问题的早期发现至关重要。如今，智能虚拟个人助理（IVA）的使用已在全球范围内增加。个人使用声音来控制这些设备以满足请求并获得不同的服务。本文提出了一种基于封闭式复发性神经网络和卷积神经网络的新型深度学习模型，以了解人类的情感从语音中，以改善其IVA服务并监控其心理健康。

行动检测和公共交通安全是安全社区和更好社会的关键方面。使用不同的监视摄像机监视智能城市中的交通流量可以在识别事故和提醒急救人员中发挥重要作用。计算机视觉任务中的动作识别（AR）的利用为视频监视，医学成像和数字信号处理中的高精度应用做出了贡献。本文提出了一项密集的审查，重点是智能城市的事故检测和自动运输系统中的行动识别。在本文中，我们专注于使用各种交通视频捕获来源的AR系统，例如交通交叉点上的静态监视摄像头，高速公路监控摄像头，无人机摄像头和仪表板。通过这篇综述，我们确定了AR中用于自动运输和事故检测的主要技术，分类法和算法。我们还检查了AR任务中使用的数据集，并识别数据集的数据集和功能的主要来源。本文提供了潜在的研究方向，以开发和整合为自动驾驶汽车和公共交通安全系统的事故检测系统，通过警告紧急人员和执法部门，如果道路事故发生道路事故，以最大程度地减少事故报告中的人为错误，并对受害者提供自发的反应。

The Internet of Senses (IoS) holds the promise of flawless telepresence-style communication for all human `receptors' and therefore blurs the difference of virtual and real environments. We commence by highlighting the compelling use cases empowered by the IoS and also the key network requirements. We then elaborate on how the emerging semantic communications and Artificial Intelligence (AI)/Machine Learning (ML) paradigms along with 6G technologies may satisfy the requirements of IoS use cases. On one hand, semantic communications can be applied for extracting meaningful and significant information and hence efficiently exploit the resources and for harnessing a priori information at the receiver to satisfy IoS requirements. On the other hand, AI/ML facilitates frugal network resource management by making use of the enormous amount of data generated in IoS edge nodes and devices, as well as by optimizing the IoS performance via intelligent agents. However, the intelligent agents deployed at the edge are not completely aware of each others' decisions and the environments of each other, hence they operate in a partially rather than fully observable environment. Therefore, we present a case study of Partially Observable Markov Decision Processes (POMDP) for improving the User Equipment (UE) throughput and energy consumption, as they are imperative for IoS use cases, using Reinforcement Learning for astutely activating and deactivating the component carriers in carrier aggregation. Finally, we outline the challenges and open issues of IoS implementations and employing semantic communications, edge intelligence as well as learning under partial observability in the IoS context.

Misinformation spread over social media has become an undeniable infodemic. However, not all spreading claims are made equal. If propagated, some claims can be destructive, not only on the individual level, but to organizations and even countries. Detecting claims that should be prioritized for fact-checking is considered the first step to fight against spread of fake news. With training data limited to a handful of languages, developing supervised models to tackle the problem over lower-resource languages is currently infeasible. Therefore, our work aims to investigate whether we can use existing datasets to train models for predicting worthiness of verification of claims in tweets in other languages. We present a systematic comparative study of six approaches for cross-lingual check-worthiness estimation across pairs of five diverse languages with the help of Multilingual BERT (mBERT) model. We run our experiments using a state-of-the-art multilingual Twitter dataset. Our results show that for some language pairs, zero-shot cross-lingual transfer is possible and can perform as good as monolingual models that are trained on the target language. We also show that in some languages, this approach outperforms (or at least is comparable to) state-of-the-art models.

自然语言处理的最新进展在文本分析和语言理解模型中产生了许多令人兴奋的发展。但是，这些模型也可以用于跟踪人们，引起严重的隐私问题。在这项工作中，我们调查了个人可以在使用社交媒体平台时避免被这些模型检测到的事情。我们将调查在两项曝光危险任务，立场检测和地理标记中进行。我们探索了各种用于修改文本的简单技术，例如用显着词，​​释义和添加虚拟社交媒体帖子插入错别字。我们的实验表明，基于BERT的模型的性能因错别字而被罚款以进行立场检测，但不受释义的影响。此外，我们发现错别字对最先进的地理参考模型的影响最小，因为它们对社交网络的依赖增加了。但是，我们表明用户可以通过与不同的用户互动来欺骗这些模型，从而将其绩效降低了近50％。

视觉世界可以以稀疏相互作用的不同实体来嘲笑。在动态视觉场景中发现这种组合结构已被证明对端到端的计算机视觉方法有挑战，除非提供明确的实例级别的监督。利用运动提示的基于老虎机的模型最近在学习代表，细分和跟踪对象的情况下没有直接监督显示了巨大的希望，但是它们仍然无法扩展到复杂的现实世界多对象视频。为了弥合这一差距，我们从人类发展中汲取灵感，并假设以深度信号形式的场景几何形状的信息可以促进以对象为中心的学习。我们介绍了一种以对象为中心的视频模型SAVI ++，该模型经过训练，可以预测基于插槽的视频表示的深度信号。通过进一步利用模型缩放的最佳实践，我们能够训练SAVI ++以细分使用移动摄像机记录的复杂动态场景，其中包含在自然主义背景上具有不同外观的静态和移动对象，而无需进行分割监督。最后，我们证明，通过使用从LIDAR获得的稀疏深度信号，Savi ++能够从真实World Waymo Open DataSet中的视频中学习新兴对象细分和跟踪。

索赔检测和验证对于新闻认识至关重要，并且已成为有前途的技术，以减轻新闻中的错误信息。然而，大多数现有的工作侧重于索赔句子的分析，同时俯瞰关键背景属性，例如索引者，声称对象和连接到索赔的其他知识。在这项工作中，我们提供了新闻本，新的基准，了解新闻领域的知识意识索赔检测。我们重新定义了索赔探测问题，包括提取与索赔相关的附加背景属性，并发布529索赔由103个新闻文章提示。此外，报讯人旨在在新兴场景中索取索赔检测系统，包括不少培训数据的看不见的主题。最后，我们对这款新基准测试提供了对各种零射和及时的基础基准的全面评估。

以对象为中心的表示是通过提供柔性抽象可以在可以建立的灵活性抽象来实现更系统的推广的有希望的途径。最近的简单2D和3D数据集的工作表明，具有对象的归纳偏差的模型可以学习段，并代表单独的数据的统计结构中的有意义对象，而无需任何监督。然而，尽管使用越来越复杂的感应偏差（例如，用于场景的尺寸或3D几何形状），但这种完全无监督的方法仍然无法扩展到不同的现实数据。在本文中，我们采取了弱监督的方法，并专注于如何使用光流的形式的视频数据的时间动态，2）调节在简单的对象位置上的模型可以用于启用分段和跟踪对象在明显更现实的合成数据中。我们介绍了一个顺序扩展，以便引入我们训练的推出，我们训练用于预测现实看的合成场景的光流，并显示调节该模型的初始状态在一小组提示，例如第一帧中的物体的质量中心，是足以显着改善实例分割。这些福利超出了新型对象，新颖背景和更长的视频序列的培训分配。我们还发现，在推论期间可以使用这种初始状态调节作为对特定物体或物体部分的型号查询模型，这可能会为一系列弱监管方法铺平，并允许更有效的互动训练有素的型号。