基于机器学习的室内定位引起了学院和行业的越来越多的关注，因为可以从参考数据中提取有意义的信息。许多研究人员正在使用受监督，半监督和无监督的机器学习模型来减少定位错误并为最终用户提供可靠的解决方案。在本文中，我们通过结合卷积神经网络（CNN），长期记忆（LSTM）和生成对抗网络（GAN）来提出一种新的体系结构，以增加训练数据并提高位置准确性。在17个公共数据集中对受监督和无监督模型的建议组合进行了测试，从而对其性能进行了广泛的分析。结果，超过70％的定位误差已减少。
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从户外移动到现代城市的室内生活方式越来越越来越大。大型购物中心，室内运动综合体，工厂和仓库的出现正在加速这种趋势。在这种环境中，室内本地化成为必要的服务之一，并且要部署的室内定位系统应该足够可扩展，以覆盖这些室内设施的预期扩展。室内定位最经济和实用的方法之一是Wi-Fi指纹识别，它使用移动设备（例如智能手机）利用广泛部署的Wi-Fi网络，而无需任何修改现有基础架构。传统的Wi-Fi指纹窗格依赖于复杂的数据预/后处理和耗时的手动参数调整。在本文中，我们使用Wi-Fi指纹识别基于经常性神经网络（RNN）提出了基于经常性神经网络（RNN）的分层多建筑和多层室内定位，无需复杂的数据预/后处理并且参数调谐较少。所提出的方案中的RNN以一般到特定的一个（例如，建筑物 - >楼层 - >位置）以顺序方式估计位置，以利用多建筑物和多层环境中定位的分层性质。 ujiindoorloc数据集的实验结果表明，所提出的方案分别估计建筑物和地板，分别具有100％和95.24％的精度，并提供了8.62米的三维定位误差，这优于现有的基于神经网络的基于深度基于神经网络的方案。
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近年来，WiFi成为在室内找到一个人或设备的主要信息来源。将RSSI值作为具有已知位置的参考测量值（称为WiFi指纹打印），通常用于文献中出现的各种定位方法和算法中。但是，测量给定的WiFi指纹组之间的空间距离受到选择为地理空间距离建模的信号距离函数的选择。在这项研究中，作者提出了对机器学习的利用，以改善指纹之间的地理空间距离的估计。这项研究检查了从13个不同的开放数据集收集的数据，以提供广泛的表示，目的是用于任何室内环境中的通用模型。提出的新方法通过通过功能选择过程来检查一组常用的信号距离指标来提取数据特征，该过程包括特征分析和遗传算法。为了证明该研究的输出是独立的，所有模型均在培训和验证阶段在先前排除的数据集上进行了测试。最后，使用各种评估指标比较了各种机器学习算法，包括能够将测试床扩展到现实世界未经请求的数据集的能力。
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鉴于无线频谱的有限性和对无线通信最近的技术突破产生的频谱使用不断增加的需求，干扰问题仍在继续持续存在。尽管最近解决干涉问题的进步，但干扰仍然呈现出有效使用频谱的挑战。这部分是由于Wi-Fi的无许可和管理共享乐队使用的升高，长期演进（LTE）未许可（LTE-U），LTE许可辅助访问（LAA），5G NR等机会主义频谱访问解决方案。因此，需要对干扰稳健的有效频谱使用方案的需求从未如此重要。在过去，通过使用避免技术以及非AI缓解方法（例如，自适应滤波器）来解决问题的大多数解决方案。非AI技术的关键缺陷是需要提取或开发信号特征的域专业知识，例如CycrationArity，带宽和干扰信号的调制。最近，研究人员已成功探索了AI / ML的物理（PHY）层技术，尤其是深度学习，可减少或补偿干扰信号，而不是简单地避免它。 ML基于ML的方法的潜在思想是学习来自数据的干扰或干扰特性，从而使需要对抑制干扰的域专业知识进行侧联。在本文中，我们审查了广泛的技术，这些技术已经深入了解抑制干扰。我们为干扰抑制中许多不同类型的深度学习技术提供比较和指导。此外，我们突出了在干扰抑制中成功采用深度学习的挑战和潜在的未来研究方向。
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第五代（5G）网络和超越设想巨大的东西互联网（物联网）推出，以支持延长现实（XR），增强/虚拟现实（AR / VR），工业自动化，自主驾驶和智能所有带来的破坏性应用一起占用射频（RF）频谱的大规模和多样化的IOT设备。随着频谱嘎嘎和吞吐量挑战，这种大规模的无线设备暴露了前所未有的威胁表面。 RF指纹识别是预约的作为候选技术，可以与加密和零信任安全措施相结合，以确保无线网络中的数据隐私，机密性和完整性。在未来的通信网络中，在这项工作中，在未来的通信网络中的相关性，我们对RF指纹识别方法进行了全面的调查，从传统观点到最近的基于深度学习（DL）的算法。现有的调查大多专注于无线指纹方法的受限制呈现，然而，许多方面仍然是不可能的。然而，在这项工作中，我们通过解决信号智能（SIGINT），应用程序，相关DL算法，RF指纹技术的系统文献综述来缓解这一点，跨越过去二十年的RF指纹技术的系统文献综述，对数据集和潜在研究途径的讨论 - 必须以百科全书的方式阐明读者的必要条件。
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指纹证据在识别个人的刑事调查中起着重要作用。尽管已经提出了各种指纹分类和特征提取的技术，但指纹的自动指纹识别仍处于最早的阶段。传统\ textIt {自动指纹识别系统}（AFIS）的性能取决于有效的小小的点，并且仍然需要人类的专家协助在功能提取和识别阶段。基于这种动机，我们提出了一种基于生成对抗网络和一声学习技术（FIGO）的指纹识别方法。我们的解决方案包含两个组件：指纹增强层和指纹识别层。首先，我们提出了一个PIX2PIX模型，将低质量的指纹图像转换为直接在指纹增强层中的Pixel的高水平的指纹图像像素。通过提出的增强算法，指纹识别模型的性能得到了显着提高。此外，我们通过观察指纹设备的识别精度来开发基于Gabor过滤器的另一种现有解决方案，作为与建议模型进行比较的基准。实验结果表明，我们提出的PIX2PIX模型比指纹识别的基线方法具有更好的支持。其次，我们使用单次学习方法在指纹识别过程中构建一个完全自动化的指纹特征提取模型。两个具有共享权重和参数的双卷积神经网络（CNN）用于在此过程中获得特征向量。使用提出的方法，我们证明只能以高精度从一个培训样本中学习必要的信息。
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当前的融合定位系统主要基于过滤算法，例如卡尔曼过滤或粒子过滤。但是，实际应用方案的系统复杂性通常很高，例如行人惯性导航系统中的噪声建模或指纹匹配和定位算法中的环境噪声建模。为了解决这个问题，本文提出了一个基于深度学习的融合定位系统，并提出了一种转移学习策略，以改善具有不同分布的样本的神经网络模型的性能。结果表明，在整个地板方案中，融合网络的平均定位精度为0.506米。转移学习的实验结果表明，惯性导航定位步骤大小和不同行人的旋转角的估计精度可以平均提高53.3％，可以将不同设备的蓝牙定位精度提高33.4％，并且融合可以提高。可以提高31.6％。
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轴承是容易出乎意料断层的旋转机的重要组成部分之一。因此，轴承诊断和状况监测对于降低众多行业的运营成本和停机时间至关重要。在各种生产条件下，轴承可以在一系列载荷和速度下进行操作，这会导致与每种故障类型相关的不同振动模式。正常数据很足够，因为系统通常在所需条件下工作。另一方面，故障数据很少见，在许多情况下，没有记录故障类别的数据。访问故障数据对于开发数据驱动的故障诊断工具至关重要，该工具可以提高操作的性能和安全性。为此，引入了基于条件生成对抗网络（CGAN）的新型算法。该算法对任何实际故障条件的正常和故障数据进行培训，从目标条件的正常数据中生成故障数据。所提出的方法在现实世界中的数据集上进行了验证，并为不同条件生成故障数据。实施了几种最先进的分类器和可视化模型，以评估合成数据的质量。结果证明了所提出的算法的功效。
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低成本毫米波（MMWAVE）通信和雷达设备的商业可用性开始提高消费市场中这种技术的渗透，为第五代（5G）的大规模和致密的部署铺平了道路（5G） - 而且以及6G网络。同时，普遍存在MMWAVE访问将使设备定位和无设备的感测，以前所未有的精度，特别是对于Sub-6 GHz商业级设备。本文使用MMWAVE通信和雷达设备在基于设备的定位和无设备感应中进行了现有技术的调查，重点是室内部署。我们首先概述关于MMWAVE信号传播和系统设计的关键概念。然后，我们提供了MMWaves启用的本地化和感应方法和算法的详细说明。我们考虑了在我们的分析中的几个方面，包括每个工作的主要目标，技术和性能，每个研究是否达到了一定程度的实现，并且该硬件平台用于此目的。我们通过讨论消费者级设备的更好算法，密集部署的数据融合方法以及机器学习方法的受过教育应用是有前途，相关和及时的研究方向的结论。
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数据苛刻机器学习方法的扩散旨在利用基于规则的方法来扩大培训数据集的大小的方法的必要性。本文提出的指纹增强方案在线符合此概念，旨在增加用于训练定位模型的指纹数据集。该方法利用了以空间接近记录的指纹，以便执行指纹增强，从而创建结合原始特征的新指纹。构成新的增强指纹的建议方法是受到遗传算法的交叉和突变运算符的启发。 Proxyfaug方法旨在通过引入基于规则的，随机接近的指纹增强方法来提高指纹数据集的可实现定位精度。使用公共数据集在室外Sigfox设置中评估Proxyfaug的性能。在使用增强数据集的情况下，在中位误差和6％的中位误差和6％的最佳表现发布的定位方法得到了40％。结果分析表明，下误差四分位数的系统和显着性能改善，如中间误差的令人印象深刻的提高所示。
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在本文中，我们介绍了一种生成的对抗性网络（GaN）机器学习模型，用于在空间域中插入不规则分布的测量，以构造平滑的射频图（RFMAP），然后使用深神经网络进行定位。在空间，时间和频域中监控无线频谱将成为促进超出-5G和6G通信技术的动态频谱访问（DSA）的关键特性。本地化，无线信号检测和频谱策略制作是分布式频谱感测的几个应用程序将发挥重要作用。无线发射器的检测和定位是在大谱和空间区域中非常具有挑战性的任务。为了构建平滑的RFMAP数据库，需要大量测量，这可能非常昂贵且耗时。一种帮助实现这些系统的一种方法是在给定区域中收集有限的局部测量，然后将测量值插入以构造数据库。文献中的当前方法采用信道建模来构建射频图，其缺乏用于精确定位的粒度，而我们所提出的方法重建了新的广义RFMAP。将本地化结果与传统信道模型进行了呈现和比较。
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物联网技术的开发使各种传感器可以集成到移动设备中。基于传感器数据的人类活动识别（HAR）已成为机器学习和无处不在计算领域的积极研究主题。但是，由于人类活动的频率不一致，人类活动数据集中的每个活动的数据量都会失衡。考虑到有限的传感器资源和手动标记的传感器数据的高成本，人类活动识别面临着高度不平衡的活动数据集的挑战。在本文中，我们建议平衡传感器数据生成的对抗网络（BSDGAN），以生成少数人类活动的传感器数据。所提出的BSDGAN由生成器模型和鉴别模型组成。考虑到人类活动数据集的极端失衡，使用自动编码器来初始化BSDGAN的训练过程，并确保可以学习每个活动的数据特征。生成的活动数据与原始数据集结合在一起，以平衡人类活动类别的活动数据量。我们在两个公开可用的人类活动数据集WISDM和UNIMIB上部署了多个人类活动识别模型。实验结果表明，提出的BSDGAN可以有效地捕获真实人类活动传感器数据的数据特征，并生成逼真的合成传感器数据。同时，平衡的活动数据集可以有效地帮助活动识别模型提高识别精度。
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这项研究建议使用生成模型（GAN）来增强欧洲裔欧洲裔数据集用于土地使用和土地覆盖（LULC）分类任务。我们使用DCGAN和WGAN-GP为数据集中的每个类生成图像。然后，我们探讨了在每种情况下将原始数据集增加约10％的效果对模型性能。GAN体系结构的选择似乎对模型性能没有明显的影响。然而，几何增强和GAN生成图像的结合改善了基线结果。我们的研究表明，GANS的增强可以改善卫星图像上深层分类模型的普遍性。
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随着深度学习生成模型的最新进展，它在时间序列领域的出色表现并没有花费很长时间。用于与时间序列合作的深度神经网络在很大程度上取决于培训中使用的数据集的广度和一致性。这些类型的特征通常在现实世界中不丰富，在现实世界中，它们通常受到限制，并且通常具有必须保证的隐私限制。因此，一种有效的方法是通过添加噪声或排列并生成新的合成数据来使用\ gls {da}技术增加数据数。它正在系统地审查该领域的当前最新技术，以概述所有可用的算法，并提出对最相关研究的分类法。将评估不同变体的效率；作为过程的重要组成部分，将分析评估性能的不同指标以及有关每个模型的主要问题。这项研究的最终目的是摘要摘要，这些领域的进化和性能会产生更好的结果，以指导该领域的未来研究人员。
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在离岸部门以及科学界在水下行动方面的迅速发展，水下车辆变得更加复杂。值得注意的是，许多水下任务，包括对海底基础设施的评估，都是在自动水下车辆（AUV）的帮助下进行的。最近在人工智能（AI）方面取得了突破，尤其是深度学习（DL）模型和应用，这些模型和应用在各种领域都广泛使用，包括空中无人驾驶汽车，自动驾驶汽车导航和其他应用。但是，由于难以获得特定应用的水下数据集，它们在水下应用中并不普遍。从这个意义上讲，当前的研究利用DL领域的最新进步来构建从实验室环境中捕获的物品照片产生的定制数据集。通过将收集到的图像与包含水下环境的照片相结合，将生成的对抗网络（GAN）用于将实验室对象数据集转化为水下域。这些发现证明了创建这样的数据集的可行性，因为与现实世界的水下船体船体图像相比，所得图像与真实的水下环境非常相似。因此，水下环境的人工数据集可以克服因对实际水下图像的有限访问而引起的困难，并用于通过水下对象图像分类和检测来增强水下操作。
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以时间序列形式出现的信号测量是医疗机学习应用中使用的最常见数据类型之一。这样的数据集的大小通常很小，收集和注释昂贵，并且可能涉及隐私问题，这阻碍了我们培训用于生物医学应用的大型，最先进的深度学习模型的能力。对于时间序列数据，我们可以用来扩展数据集大小的数据增强策略套件受到维护信号的基本属性的限制。生成对抗网络（GAN）可以用作另一种数据增强工具。在本文中，我们提出了TTS-CGAN，这是一种基于变压器的条件GAN模型，可以在现有的多级数据集上进行训练，并生成特定于类的合成时间序列序列的任意长度。我们详细介绍了模型架构和设计策略。由我们的模型生成的合成序列与真实的序列无法区分，可以用来补充或替换相同类型的真实信号，从而实现了数据增强的目标。为了评估生成的数据的质量，我们修改小波相干度量指标，以比较两组信号之间的相似性，还可以进行案例研究，其中使用合成和真实数据的混合来训练深度学习模型用于序列分类。与其他可视化技术和定性评估方法一起，我们证明TTS-CGAN生成的合成数据类似于真实数据，并且我们的模型的性能优于为时间序列数据生成而构建的其他最先进的GAN模型。
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手写数字识别（HDR）是光学特征识别（OCR）领域中最具挑战性的任务之一。不管语言如何，HDR都存在一些固有的挑战，这主要是由于个人跨个人的写作风格的变化，编写媒介和环境的变化，无法在反复编写任何数字等时保持相同的笔触。除此之外，特定语言数字的结构复杂性可能会导致HDR的模棱两可。多年来，研究人员开发了许多离线和在线HDR管道，其中不同的图像处理技术与传统的机器学习（ML）基于基于的和/或基于深度学习（DL）的体系结构相结合。尽管文献中存在有关HDR的广泛审查研究的证据，例如：英语，阿拉伯语，印度，法尔西，中文等，但几乎没有对孟加拉人HDR（BHDR）的调查，这缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究，而这些调查缺乏对孟加拉语HDR（BHDR）的研究。挑战，基础识别过程以及可能的未来方向。在本文中，已经分析了孟加拉语手写数字的特征和固有的歧义，以及二十年来最先进的数据集的全面见解和离线BHDR的方法。此外，还详细讨论了一些涉及BHDR的现实应用特定研究。本文还将作为对离线BHDR背后科学感兴趣的研究人员的汇编，煽动了对相关研究的新途径的探索，这可能会进一步导致在不同应用领域对孟加拉语手写数字进行更好的离线认识。
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系外行星的检测为发现新的可居住世界的发现打开了大门，并帮助我们了解行星的形成方式。 NASA的目的是寻找类似地球的宜居行星，推出了开普勒太空望远镜及其后续任务K2。观察能力的进步增加了可用于研究的新鲜数据的范围，并且手动处理它们既耗时又困难。机器学习和深度学习技术可以极大地帮助降低人类以经济和公正的方式处理这些系外行星计划的现代工具所产生的大量数据的努力。但是，应注意精确地检测所有系外行星，同时最大程度地减少对非外界星星的错误分类。在本文中，我们利用了两种生成对抗网络的变体，即半监督的生成对抗网络和辅助分类器生成对抗网络，在K2数据中检测传播系外行星。我们发现，这些模型的用法可能有助于用系外行星的恒星分类。我们的两种技术都能够在测试数据上以召回和精度为1.00的光曲线分类。我们的半监督技术有益于解决创建标签数据集的繁琐任务。
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“轨迹”是指由地理空间中的移动物体产生的迹线，通常由一系列按时间顺序排列的点表示，其中每个点由地理空间坐标集和时间戳组成。位置感应和无线通信技术的快速进步使我们能够收集和存储大量的轨迹数据。因此，许多研究人员使用轨迹数据来分析各种移动物体的移动性。在本文中，我们专注于“城市车辆轨迹”，这是指城市交通网络中车辆的轨迹，我们专注于“城市车辆轨迹分析”。城市车辆轨迹分析提供了前所未有的机会，可以了解城市交通网络中的车辆运动模式，包括以用户为中心的旅行经验和系统范围的时空模式。城市车辆轨迹数据的时空特征在结构上相互关联，因此，许多先前的研究人员使用了各种方法来理解这种结构。特别是，由于其强大的函数近似和特征表示能力，深度学习模型是由于许多研究人员的注意。因此，本文的目的是开发基于深度学习的城市车辆轨迹分析模型，以更好地了解城市交通网络的移动模式。特别是，本文重点介绍了两项研究主题，具有很高的必要性，重要性和适用性：下一个位置预测，以及合成轨迹生成。在这项研究中，我们向城市车辆轨迹分析提供了各种新型模型，使用深度学习。
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这是一门专门针对STEM学生开发的介绍性机器学习课程。我们的目标是为有兴趣的读者提供基础知识，以在自己的项目中使用机器学习，并将自己熟悉术语作为进一步阅读相关文献的基础。在这些讲义中，我们讨论受监督，无监督和强化学习。注释从没有神经网络的机器学习方法的说明开始，例如原理分析，T-SNE，聚类以及线性回归和线性分类器。我们继续介绍基本和先进的神经网络结构，例如密集的进料和常规神经网络，经常性的神经网络，受限的玻尔兹曼机器，（变性）自动编码器，生成的对抗性网络。讨论了潜在空间表示的解释性问题，并使用梦和对抗性攻击的例子。最后一部分致力于加强学习，我们在其中介绍了价值功能和政策学习的基本概念。
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