预测不同托卡马克人的破坏是要克服的巨大障碍。未来的Tokamaks在高性能排放时几乎无法忍受中断。很少有高性能的破坏排放几乎无法构成丰富的训练集，这使得当前数据驱动的方法难以获得可接受的结果。能够将在一个Tokamak训练的中断预测模型转移到另一种训练的机器学习方法以解决该问题。关键是一个包含特征提取器的破坏预测模型，该模型能够在Tokamak诊断数据中提取常见的破坏前体痕迹，并具有可转移的破坏分类器。基于上面的问题，该论文首先提出了专门针对Tokamaks上的普通诊断中的破坏前体特征而设计的深融合功能提取器，该特征是根据当前已知的破坏前体，为可转移模型提供了有希望的基础。通过与J-Text上的手动特征提取进行比较，可以证明融合功能提取器。基于在J-TEXT上训练的功能提取器，将中断预测模型转移到East数据中，仅来自East实验的20次放电。该性能与经过1896年出院的模型相当。从其他模型培训方案之间的比较，转移学习表明了其在预测不同托卡马克人的破坏方面的潜力。

近年来，破坏预测取得了迅速的进展，尤其是在机器学习（ML）的方法中。理解为什么预测因子使某个预测与未来Tokamak破坏预测指标的预测准确性一样至关重要。大多数破坏预测因素的目的是准确性或跨机能力。但是，如果可以解释中断预测模型，则可以说明为什么某些样品被归类为中断前体。这使我们能够说出传入的破坏类型，并使我们深入了解破坏机制。本文根据J-TEXT上的物理引导特征提取（IDP-PGFE）设计了一种称为可解释的破坏预测变量的破坏预测变量。通过提取物理引导的特征有效地改善了模型的预测性能。需要高性能模型来确保解释结果的有效性。 IDP-PGFE的可解释性研究提供了对J-Text破坏的理解，并且通常与现有的破坏理解一致。 IDP-PGFE已被应用于破坏，因为在J文本上的密度极限实验的密度不断增加。 PGFE的时间演变具有贡献，表明ECRH的应用触发了辐射引起的破坏，从而降低了破坏时的密度。虽然RMP的应用确实提高了J文本中的密度极限。解释性研究指导了RMP不仅会影响MHD不稳定性，而且还会影响辐射轮廓的密度极限破坏的物理机制，从而延迟了密度极限的破坏。

分布式声音传感器（DAS）是有效的设备，在许多应用区域中广泛使用，用于记录各种事件的信号，这些事件沿光纤沿光纤沿着非常高的空间分辨率。为了正确地检测和识别记录的事件，具有高计算需求的高级信号处理算法至关重要。卷积神经网络是提取空间信息的高功能工具，非常适合DAS中的事件识别应用。长期术语内存（LSTM）是处理顺序数据的有效仪器。在这项研究中，我们提出了一种多输入的多输出，两个阶段特征提取方法，该方法将这些神经网络体系结构的能力与转移学习的能力结合在一起，以将压电传感器应用于光纤上的振动进行分类。首先，我们从相位-OTDR记录中提取了差幅度和相位信息，并将它们存储在时间空间数据矩阵中。然后，我们在第一阶段使用了最先进的预训练的CNN作为特征提取器。在第二阶段，我们使用LSTMS进一步分析了CNN提取的特征。最后，我们使用密集层来对提取的特征进行分类。为了观察使用的CNN体​​系结构的效果，我们通过五个最先进的预训练模型（VGG-16，Resnet-50，Densenet-121，Mobilenet和Inception-V3）测试了模型。结果表明，在我们的框架中使用VGG-16体系结构可以在50个培训中获得100％的分类精度，并在我们的相位数据集中获得最佳结果。这项研究的结果表明，与LSTM结合的预训练的CNN非常适合分析差分振幅和相位信息，在时间空间数据矩阵中表示，这对于DAS应用中的事件识别操作很有希望。

交通速度预测是许多有价值应用程序的关键，由于其各种影响因素，它也是一项具有挑战性的任务。最近的工作试图通过各种混合模型获得更多信息，从而提高了预测准确性。但是，这些方法的空间信息采集方案存在两级分化问题。建模很简单，但包含很少的空间信息，或者建模是完整的，但缺乏灵活性。为了基于确保灵活性引入更多空间信息，本文提出了IRNET（可转让的交叉点重建网络）。首先，本文将相交重建为与相同结构的虚拟交集，从而简化了道路网络的拓扑结构。然后，将空间信息细分为交叉信息和交通流向的序列信息，并通过各种模型获得时空特征。第三，一种自我发项机制用于融合时空特征以进行预测。在与基线的比较实验中，不仅预测效应，而且转移性能具有明显的优势。

随着深度学习技术的快速发展和计算能力的提高，深度学习已广泛应用于高光谱图像（HSI）分类领域。通常，深度学习模型通常包含许多可训练参数，并且需要大量标记的样品来实现最佳性能。然而，关于HSI分类，由于手动标记的难度和耗时的性质，大量标记的样本通常难以获取。因此，许多研究工作侧重于建立一个少数标记样本的HSI分类的深层学习模型。在本文中，我们专注于这一主题，并对相关文献提供系统审查。具体而言，本文的贡献是双重的。首先，相关方法的研究进展根据学习范式分类，包括转移学习，积极学习和少量学习。其次，已经进行了许多具有各种最先进的方法的实验，总结了结果以揭示潜在的研究方向。更重要的是，虽然深度学习模型（通常需要足够的标记样本）和具有少量标记样本的HSI场景之间存在巨大差距，但是通过深度学习融合，可以很好地表征小样本集的问题方法和相关技术，如转移学习和轻量级模型。为了再现性，可以在HTTPS://github.com/shuguoj/hsi-classification中找到纸张中评估的方法的源代码.git。

作为自然现象的地震，历史上不断造成伤害和人类生活的损失。地震预测是任何社会计划的重要方面，可以增加公共准备，并在很大程度上减少损坏。然而，由于地震的随机特征以及实现了地震预测的有效和可靠模型的挑战，迄今为止努力一直不足，需要新的方法来解决这个问题。本文意识到​​这些问题，提出了一种基于注意机制（AM），卷积神经网络（CNN）和双向长短期存储器（BILSTM）模型的新型预测方法，其可以预测数量和最大幅度中国大陆各地区的地震为基于该地区的地震目录。该模型利用LSTM和CNN具有注意机制，以更好地关注有效的地震特性并产生更准确的预测。首先，将零阶保持技术应用于地震数据上的预处理，使得模型的输入数据更适当。其次，为了有效地使用空间信息并减少输入数据的维度，CNN用于捕获地震数据之间的空间依赖性。第三，使用Bi-LSTM层来捕获时间依赖性。第四，引入了AM层以突出其重要的特征来实现更好的预测性能。结果表明，该方法具有比其他预测方法更好的性能和概括能力。

Time Series Classification (TSC) is an important and challenging problem in data mining. With the increase of time series data availability, hundreds of TSC algorithms have been proposed. Among these methods, only a few have considered Deep Neural Networks (DNNs) to perform this task. This is surprising as deep learning has seen very successful applications in the last years. DNNs have indeed revolutionized the field of computer vision especially with the advent of novel deeper architectures such as Residual and Convolutional Neural Networks. Apart from images, sequential data such as text and audio can also be processed with DNNs to reach state-of-the-art performance for document classification and speech recognition. In this article, we study the current state-ofthe-art performance of deep learning algorithms for TSC by presenting an empirical study of the most recent DNN architectures for TSC. We give an overview of the most successful deep learning applications in various time series domains under a unified taxonomy of DNNs for TSC. We also provide an open source deep learning framework to the TSC community where we implemented each of the compared approaches and evaluated them on a univariate TSC benchmark (the UCR/UEA archive) and 12 multivariate time series datasets. By training 8,730 deep learning models on 97 time series datasets, we propose the most exhaustive study of DNNs for TSC to date.

近年来，在运输电气化方面取得了重大进展。作为主要的储能设备，锂离子电池（LIB）已受到广泛关注。准确地预测健康状况（SOH）不仅可以缓解用户对电池寿命的焦虑，而且还可以为电池管理提供重要信息。本文提出了一种基于视觉变压器（VIT）模型的SOH的预测方法。首先，预定义电压范围的离散充电数据用作输入数据矩阵。然后，电池的循环特征是由VIT捕获的，可以获得可以获得全局特征，并且通过将循环特征与完整连接（FC）层相结合来获得SOH。同时，引入了转移学习（TL），并根据目标任务电池的早期周期数据进一步微调基于源任务电池训练的预测模型，以提供准确的预测。实验表明，与现有的深度学习方法相比，我们的方法可以获得更好的特征表达，从而可以实现更好的预测效果和传递效果。

REED继电器是功能测试的基本组成部分，与电子产品的成功质量检查密切相关。为了为REED继电器提供准确的剩余使用寿命（RUL）估计，根据以下三个考虑，提出了具有降解模式聚类的混合深度学习网络。首先，对于REED继电器，观察到多种降解行为，因此提供了基于动态的$ K $ -MEANS聚类，以区分彼此的退化模式。其次，尽管适当的功能选择具有重要意义，但很少有研究可以指导选择。提出的方法建议进行操作规则，以实施轻松实施。第三，提出了用于剩余使用寿命估计的神经网络（RULNET），以解决卷积神经网络（CNN）在捕获顺序数据的时间信息中的弱点，该信息在卷积操作的高级特征表示后结合了时间相关能力。通过这种方式，lulnet的三种变体由健康指标，具有自组织地图的功能或具有曲线拟合的功能构建。最终，将提出的混合模型与典型的基线模型（包括CNN和长期记忆网络（LSTM））进行了比较，该模型通过具有两个不同不同降级方式的实用REED继电器数据集进行了比较。两种降解案例的结果表明，所提出的方法在索引均方根误差方面优于CNN和LSTM。

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。

Wind power forecasting helps with the planning for the power systems by contributing to having a higher level of certainty in decision-making. Due to the randomness inherent to meteorological events (e.g., wind speeds), making highly accurate long-term predictions for wind power can be extremely difficult. One approach to remedy this challenge is to utilize weather information from multiple points across a geographical grid to obtain a holistic view of the wind patterns, along with temporal information from the previous power outputs of the wind farms. Our proposed CNN-RNN architecture combines convolutional neural networks (CNNs) and recurrent neural networks (RNNs) to extract spatial and temporal information from multi-dimensional input data to make day-ahead predictions. In this regard, our method incorporates an ultra-wide learning view, combining data from multiple numerical weather prediction models, wind farms, and geographical locations. Additionally, we experiment with global forecasting approaches to understand the impact of training the same model over the datasets obtained from multiple different wind farms, and we employ a method where spatial information extracted from convolutional layers is passed to a tree ensemble (e.g., Light Gradient Boosting Machine (LGBM)) instead of fully connected layers. The results show that our proposed CNN-RNN architecture outperforms other models such as LGBM, Extra Tree regressor and linear regression when trained globally, but fails to replicate such performance when trained individually on each farm. We also observe that passing the spatial information from CNN to LGBM improves its performance, providing further evidence of CNN's spatial feature extraction capabilities.

现有的源单元手机识别方法缺乏源设备的长期特征表征，从而导致与源单元相关特征的不准确表示，从而导致识别精度不足。在本文中，我们提出了一种基于时空表示学习的源细胞手机识别方法，其中包括两个主要部分：提取顺序高斯平均矩阵特征和基于时空表示学习的识别模型的构建。在特征提取部分中，基于对记录源信号的时间序列表示的分析，我们通过使用高斯混合模型对数据分布的灵敏度提取具有长期和短期表示能力的顺序高斯平均矩阵。在模型构建部分中，我们设计了一个结构化的时空表示网络C3D-BILSTM，以充分表征时空信息，结合3D卷积网络和双向长期短期记忆网络，用于短期光谱信息和长期的长期记忆网络波动信息表示学习，并通过融合记录源信号的时空特征信息来准确识别细胞手机。该方法的平均准确性为99.03％的封闭设置识别在CCNU \ _Mobile数据集中的45个手机识别，而在小样本尺寸实验中的平均识别率为98.18％，识别性能优于现有的最新目前的识别性能方法。实验结果表明，该方法在多级细胞手机识别中表现出出色的识别性能。

粒子加速器是复杂的设施，可产生大量的结构化数据，并具有明确的优化目标以及精确定义的控制要求。因此，它们自然适合数据驱动的研究方法。来自传感器和监视加速器形式的多元时间序列的数据。在加速器控制和诊断方面，快速的先发制人方法是高度首选的，数据驱动的时间序列预测方法的应用尤其有希望。这篇综述提出了时间序列预测问题，并总结了现有模型，并在各个科学领域的应用中进行了应用。引入了粒子加速器领域中的几次和将来的尝试。预测到粒子加速器的时间序列的应用显示出令人鼓舞的结果和更广泛使用的希望，现有的问题（例如数据一致性和兼容性）已开始解决。

Time series anomaly detection has applications in a wide range of research fields and applications, including manufacturing and healthcare. The presence of anomalies can indicate novel or unexpected events, such as production faults, system defects, or heart fluttering, and is therefore of particular interest. The large size and complex patterns of time series have led researchers to develop specialised deep learning models for detecting anomalous patterns. This survey focuses on providing structured and comprehensive state-of-the-art time series anomaly detection models through the use of deep learning. It providing a taxonomy based on the factors that divide anomaly detection models into different categories. Aside from describing the basic anomaly detection technique for each category, the advantages and limitations are also discussed. Furthermore, this study includes examples of deep anomaly detection in time series across various application domains in recent years. It finally summarises open issues in research and challenges faced while adopting deep anomaly detection models.

非侵入性负载监控（NILM）是将总功率消耗分为单个子组件的任务。多年来，已经合并了信号处理和机器学习算法以实现这一目标。关于最先进的方法，进行了许多出版物和广泛的研究工作，以涉及最先进的方法。科学界最初使用机器学习工具的尼尔姆问题制定和描述的最初兴趣已经转变为更实用的尼尔姆。如今，我们正处于成熟的尼尔姆时期，在现实生活中的应用程序方案中尝试使用尼尔姆。因此，算法的复杂性，可转移性，可靠性，实用性和普遍的信任度是主要的关注问题。这篇评论缩小了早期未成熟的尼尔姆时代与成熟的差距。特别是，本文仅对住宅电器的尼尔姆方法提供了全面的文献综述。本文分析，总结并介绍了大量最近发表的学术文章的结果。此外，本文讨论了这些方法的亮点，并介绍了研究人员应考虑的研究困境，以应用尼尔姆方法。最后，我们表明需要将传统分类模型转移到一个实用且值得信赖的框架中。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

The stock market prediction has been a traditional yet complex problem researched within diverse research areas and application domains due to its non-linear, highly volatile and complex nature. Existing surveys on stock market prediction often focus on traditional machine learning methods instead of deep learning methods. Deep learning has dominated many domains, gained much success and popularity in recent years in stock market prediction. This motivates us to provide a structured and comprehensive overview of the research on stock market prediction focusing on deep learning techniques. We present four elaborated subtasks of stock market prediction and propose a novel taxonomy to summarize the state-of-the-art models based on deep neural networks from 2011 to 2022. In addition, we also provide detailed statistics on the datasets and evaluation metrics commonly used in the stock market. Finally, we highlight some open issues and point out several future directions by sharing some new perspectives on stock market prediction.

海洋生态系统及其鱼类栖息地越来越重要，因为它们在提供有价值的食物来源和保护效果方面的重要作用。由于它们的偏僻且难以接近自然，因此通常使用水下摄像头对海洋环境和鱼类栖息地进行监测。这些相机产生了大量数字数据，这些数据无法通过当前的手动处理方法有效地分析，这些方法涉及人类观察者。 DL是一种尖端的AI技术，在分析视觉数据时表现出了前所未有的性能。尽管它应用于无数领域，但仍在探索其在水下鱼类栖息地监测中的使用。在本文中，我们提供了一个涵盖DL的关键概念的教程，该教程可帮助读者了解对DL的工作原理的高级理解。该教程还解释了一个逐步的程序，讲述了如何为诸如水下鱼类监测等挑战性应用开发DL算法。此外，我们还提供了针对鱼类栖息地监测的关键深度学习技术的全面调查，包括分类，计数，定位和细分。此外，我们对水下鱼类数据集进行了公开调查，并比较水下鱼类监测域中的各种DL技术。我们还讨论了鱼类栖息地加工深度学习的新兴领域的一些挑战和机遇。本文是为了作为希望掌握对DL的高级了解，通过遵循我们的分步教程而为其应用开发的海洋科学家的教程，并了解如何发展其研究，以促进他们的研究。努力。同时，它适用于希望调查基于DL的最先进方法的计算机科学家，以进行鱼类栖息地监测。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

通过深度学习（DL）大大扩展了数据驱动故障诊断模型的范围。然而，经典卷积和反复化结构具有计算效率和特征表示的缺陷，而基于注意机制的最新变压器架构尚未应用于该字段。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖的时变电片（TFT）模型，其灵感来自序列加工的香草变压器大规模成功。特别是，我们设计了一个新的笨蛋和编码器模块，以从振动信号的时频表示（TFR）中提取有效抽象。在此基础上，本文提出了一种基于时变电片的新的端到端故障诊断框架。通过轴承实验数据集的案例研究，我们构建了最佳变压器结构并验证了其故障诊断性能。与基准模型和其他最先进的方法相比，证明了所提出的方法的优越性。