希尔萨是孟加拉国的国家鱼。孟加拉国通过出口这条鱼赚了很多外币。不幸的是，最近几天，一些肆无忌惮的商人正在销售假的HILSA鱼类来获得利润。沙丁鱼和撒丁岛是市场上最销售的希尔萨。孟加拉国政府机构，即孟加拉国食品安全管理局表示，这些假希腊鱼类含有高水平的镉和铅，这对人类有害。在这项研究中，我们提出了一种可以容易地识别原始HILSA鱼和假HILSA鱼的方法。基于在线文学上的研究，我们是第一个识别原始HILSA鱼的研究。我们收集了超过16,000个原装和假冒Hilsa鱼的图像。要对这些图像进行分类，我们使用了几种基于深度学习的模型。然后，在它们之间比较了性能。在这些模型中，Densenet201实现了97.02％的最高精度。

Sparse matrix representations are ubiquitous in computational science and machine learning, leading to significant reductions in compute time, in comparison to dense representation, for problems that have local connectivity. The adoption of sparse representation in leading ML frameworks such as PyTorch is incomplete, however, with support for both automatic differentiation and GPU acceleration missing. In this work, we present an implementation of a CSR-based sparse matrix wrapper for PyTorch with CUDA acceleration for basic matrix operations, as well as automatic differentiability. We also present several applications of the resulting sparse kernels to optimization problems, demonstrating ease of implementation and performance measurements versus their dense counterparts.

我们研究了使用社交媒体数据预测加密货币未来表现的问题。我们提出了一个新模型，以根据与社交媒体帖子的互动来衡量用户与社交媒体讨论的主题的参与。该模型克服了以前的卷和基于情感的方法的局限性。我们使用此模型来估计2019年至2021年之间使用来自加密货币存在的第一个月的数据在2019年至2021年之间创建的48个加密货币的参与系数。我们发现加密货币的未来回报取决于参与系数。参与系数太低或太高的加密货币的回报较低。低参与系数表明缺乏兴趣，而高参与系数信号是人工活动，这可能来自自动化的bot。我们测量了加密货币的机器人柱数量，并发现通常，具有更多机器人柱的加密货币的未来回报较低。尽管未来的回报取决于机器人活动和参与系数，但依赖性对于参与系数最强，尤其是对于短期收益。我们显示，以超过固定阈值的参与系数选择加密货币的简单投资策略在几个月的固定时间内表现良好。

我们提出了一种自动方法，以根据从视频中提取的面部标志来估算自我报告的疼痛。对于每个视频序列，我们将面部分解为四个不同的区域，并通过使用这些区域的地标对面部运动的动态进行建模来衡量疼痛强度。基于革兰氏矩阵的公式用于代表固定等级的对称正极半明确矩阵Riemannian歧管上的地标轨迹。曲线拟合算法用于平滑轨迹，并执行时间对齐以计算歧管上的轨迹之间的相似性。然后对支持矢量回归分类器进行训练，以编码与自我报告的疼痛强度测量一致的疼痛强度水平。最后，进行每个区域的估计后期融合以获得最终的预测疼痛水平。提出的方法将在两个公开可用的数据集上进行评估，即UNBCMCMASTER肩部疼痛档案和Biovid热疼痛数据集。我们使用不同的测试协议将我们的方法与两个数据集的最新方法进行了比较，以显示所提出的方法的竞争力。

我们考虑在平均场比赛中在线加强学习。与现有作品相反，我们通过开发一种使用通用代理的单个样本路径来估算均值场和最佳策略的算法来减轻对均值甲骨文的需求。我们称此沙盒学习为其，因为它可以用作在多代理非合作环境中运行的任何代理商的温暖启动。我们采用了两种时间尺度的方法，在该方法中，平均场的在线固定点递归在较慢的时间表上运行，并与通用代理更快的时间范围内的控制策略更新同时进行。在足够的勘探条件下，我们提供有限的样本收敛保证，从平均场和控制策略融合到平均场平衡方面。沙盒学习算法的样本复杂性为$ \ Mathcal {o}（\ epsilon^{ - 4}）$。最后，我们从经验上证明了沙盒学习算法在交通拥堵游戏中的有效性。

Insects are the most important global pollinator of crops and play a key role in maintaining the sustainability of natural ecosystems. Insect pollination monitoring and management are therefore essential for improving crop production and food security. Computer vision facilitated pollinator monitoring can intensify data collection over what is feasible using manual approaches. The new data it generates may provide a detailed understanding of insect distributions and facilitate fine-grained analysis sufficient to predict their pollination efficacy and underpin precision pollination. Current computer vision facilitated insect tracking in complex outdoor environments is restricted in spatial coverage and often constrained to a single insect species. This limits its relevance to agriculture. Therefore, in this article we introduce a novel system to facilitate markerless data capture for insect counting, insect motion tracking, behaviour analysis and pollination prediction across large agricultural areas. Our system is comprised of edge computing multi-point video recording, offline automated multispecies insect counting, tracking and behavioural analysis. We implement and test our system on a commercial berry farm to demonstrate its capabilities. Our system successfully tracked four insect varieties, at nine monitoring stations within polytunnels, obtaining an F-score above 0.8 for each variety. The system enabled calculation of key metrics to assess the relative pollination impact of each insect variety. With this technological advancement, detailed, ongoing data collection for precision pollination becomes achievable. This is important to inform growers and apiarists managing crop pollination, as it allows data-driven decisions to be made to improve food production and food security.

2019年12月，一个名为Covid-19的新型病毒导致了迄今为止的巨大因果关系。与新的冠状病毒的战斗在西班牙语流感后令人振奋和恐怖。虽然前线医生和医学研究人员在控制高度典型病毒的传播方面取得了重大进展，但技术也证明了在战斗中的重要性。此外，许多医疗应用中已采用人工智能，以诊断许多疾病，甚至陷入困境的经验丰富的医生。因此，本调查纸探讨了提议的方法，可以提前援助医生和研究人员，廉价的疾病诊断方法。大多数发展中国家难以使用传统方式进行测试，但机器和深度学习可以采用显着的方式。另一方面，对不同类型的医学图像的访问已经激励了研究人员。结果，提出了一种庞大的技术数量。本文首先详细调了人工智能域中传统方法的背景知识。在此之后，我们会收集常用的数据集及其用例日期。此外，我们还显示了采用深入学习的机器学习的研究人员的百分比。因此，我们对这种情况进行了彻底的分析。最后，在研究挑战中，我们详细阐述了Covid-19研究中面临的问题，我们解决了我们的理解，以建立一个明亮健康的环境。

配子等合作驾驶系统，依靠沟通和信息交换，为每个特工创造情境感知。因此，控制部件的设计和性能与通信部件性能紧密耦合。车辆之间的信息流可以显着影响排的动态。因此，排列的性能和稳定性不仅取决于车辆的控制器，还取决于信息流拓扑（IFT）。 IFT可能导致某些排特性的限制，即稳定性和可扩展性。蜂窝载体 - 一切（C-V2X）已成为支持连接和自动化车辆应用的主要通信技术之一。由于数据包丢失，无线通道会创建随机链路中断和网络拓扑的变化。在本文中，我们使用一阶马尔可夫模型模拟车辆之间的通信链路，以捕获每个链路的普遍时间相关性。这些模型通过在系统设计阶段期间的通信链路更好地近似来实现性能评估。我们的方法是使用实​​验中的数据来使用马尔可夫链的分组间隙（IPG）和连续IPG状态的过渡概率矩阵来模拟分组间隙（IPG）。使用基于各种不同车辆密度和通信率的经验数据来源的模型从高保真模拟中收集训练数据。利用IPG模型，我们分析了一家车辆的平均方形稳定性，标准共识协议调整了理想的通信，并比较不同情景的性能下降。

A total of 605 eligible respondents took part in this survey (population size 1630046161 and required sample size 591) with an age range of 18 to 100. A large proportion of the respondents are aged less than 50 (82%) and male (62.15%). The majority of the respondents live in urban areas (60.83%). A total of 61.16% (370/605) of the respondents were willing to accept/take the COVID-19 vaccine. Among the accepted group, only 35.14% showed the willingness to take the COVID-19 vaccine immediately, while 64.86% would delay the vaccination until they are confirmed about the vaccine s efficacy and safety or COVID-19 becomes deadlier in Bangladesh. The regression results showed age, gender, location (urban/rural), level of education, income, perceived risk of being infected with COVID-19 in the future, perceived severity of infection, having previous vaccination experience after age 18, having higher knowledge about COVID-19 and vaccination were significantly associated with the acceptance of COVID-19 vaccines. The research reported a high prevalence of COVID-19 vaccine refusal and hesitancy in Bangladesh.