基于运输的指标和相关嵌入（转换）最近已用于模拟存在非线性结构或变化的信号类。在本文中，我们研究了具有广义的瓦斯汀度量的时间序列数据的测量特性，以及与它们在嵌入空间中签名的累积分布变换有关的几何形状。此外，我们展示了如何理解这种几何特征可以为某些时间序列分类器提供可解释性，并成为更强大的分类器的灵感。

本文使用签名的累积分布变换（SCDT）提出了一种新的端到端信号分类方法。我们采用基于运输的生成模型来定义分类问题。然后，我们利用SCDT的数学属性来使问题更容易在变换域中，并使用SCDT域中的最接近局部子空间（NLS）搜索算法求解未知样本的类。实验表明，所提出的方法提供了高精度的分类结果，同时又有数据效率，对分布样本的强大稳定性以及相对于深度学习端到端分类方法的计算复杂性而具有竞争力。在Python语言中的实现将其作为软件包Pytranskit（https://github.com/rohdelab/pytranskit）的一部分集成。

深度卷积神经网络（CNNS）广泛地被认为是最先进的通用端到端图像分类系统。然而，当训练数据受到限制时，它们众所周知，他们需要渲染方法计算得昂贵并且并不总是有效的数据增强策略。而不是使用数据增强策略来编码在机器学习中通常在机器学习中进行的修正，而我们建议通过利用氡累积分配变换（R-CDT）的某些数学属性来数学上增强切片 - Wasserstein空间中最近的子空间分类模型。最近引入的图像变换。我们证明，对于特定类型的学习问题，我们的数学解决方案在分类精度和计算复杂性方面具有深度CNN的数据增强，并且在有限的训练数据设置下特别有效。该方法简单，有效，计算高效，不迭代，不需要调整参数。实现我们的方法的Python代码可在https://github.com/rohdelab/mathemation_augmentation中获得。我们的方法是作为软件包Pytranskit的一部分，可在https://github.com/rohdelab/pytranskit中获得。

Automatic medical image classification is a very important field where the use of AI has the potential to have a real social impact. However, there are still many challenges that act as obstacles to making practically effective solutions. One of those is the fact that most of the medical imaging datasets have a class imbalance problem. This leads to the fact that existing AI techniques, particularly neural network-based deep-learning methodologies, often perform poorly in such scenarios. Thus this makes this area an interesting and active research focus for researchers. In this study, we propose a novel loss function to train neural network models to mitigate this critical issue in this important field. Through rigorous experiments on three independently collected datasets of three different medical imaging domains, we empirically show that our proposed loss function consistently performs well with an improvement between 2%-10% macro f1 when compared to the baseline models. We hope that our work will precipitate new research toward a more generalized approach to medical image classification.

Network intrusion detection systems (NIDSs) play an important role in computer network security. There are several detection mechanisms where anomaly-based automated detection outperforms others significantly. Amid the sophistication and growing number of attacks, dealing with large amounts of data is a recognized issue in the development of anomaly-based NIDS. However, do current models meet the needs of today's networks in terms of required accuracy and dependability? In this research, we propose a new hybrid model that combines machine learning and deep learning to increase detection rates while securing dependability. Our proposed method ensures efficient pre-processing by combining SMOTE for data balancing and XGBoost for feature selection. We compared our developed method to various machine learning and deep learning algorithms to find a more efficient algorithm to implement in the pipeline. Furthermore, we chose the most effective model for network intrusion based on a set of benchmarked performance analysis criteria. Our method produces excellent results when tested on two datasets, KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, with an accuracy of 99.99% and 100% for KDDCUP'99 and CIC-MalMem-2022, respectively, and no overfitting or Type-1 and Type-2 issues.

在这个时代，作为医疗的主要重点，这一时刻已经到来了。尽管令人印象深刻，但已经开发出来检测疾病的多种技术。此时，有一些类型的疾病COVID-19，正常烟，偏头痛，肺病，心脏病，肾脏疾病，糖尿病，胃病，胃病，胃病，骨骼疾病，自闭症是非常常见的疾病。在此分析中，我们根据疾病的症状进行了分析疾病症状的预测。我们研究了一系列症状，并接受了人们的调查以完成任务。已经采用了几种分类算法来训练模型。此外，使用性能评估矩阵来衡量模型的性能。最后，我们发现零件分类器超过了其他分类器。

语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。

窃是声称自己是其他人，没有任何适当信用和引用的人。本文是一份调查论文，代表了一些很棒的研究论文及其对窃工作的比较。如今，窃成为自然语言处理领域中最有趣，最关键的研究点之一。我们回顾了一些基于不同类型的窃检测及其模型和算法的旧研究论文，并比较了这些论文的准确性。有几种方法可以使用不同的语言检测。有一些算法可以检测窃。类似，语料库，CL-CNG，LSI，Levenshtein距离等。我们分析了这些论文，并了解到它们使用了不同类型的算法来检测窃。在实验这些论文之后，我们得到了一些算法为检测pla窃提供了更好的输出和准确性。我们将对有关窃的一些论文进行审查，并将讨论其模型的利弊。我们还展示了一种提出的窃方法方法，该方法基于感知分离，单词分离并根据同义词制作句子并与任何来源进行比较。

全球世界正在穿越大流行形势，这是一个灾难性的呼吸综合征爆发被认为是Covid-19。这是212个国家的全球威胁，即人们每天都会遇到强大的情况。相反，成千上万的受感染的人居住丰富的山脉。心理健康也受到全球冠状病毒情况的影响。由于这种情况，在线消息来源使普通人在任何议程中分享他们的意见。如受影响的新闻相关的积极和消极，财务问题，国家和家庭危机，缺乏进出口盈利系统等。不同的情况是最近在任何地方的时尚新闻。因此，在瞬间内产生了大量的文本，在次大陆领域，与其他国家的情况相同，以及文本的人民意见和情况也是相同的，但语言是不同的。本文提出了一些具体的投入以及来自个别来源的孟加拉文本评论，可以确保插图的目标，即机器学习结果能够建立辅助系统。意见挖掘辅助系统可能以可能的所有语言偏好有影响。据我们所知，文章预测了Covid-19问题上的Bangla输入文本，提出了ML算法和深度学习模型分析还通过比较分析检查未来可达性。比较分析规定了关于文本预测精度的报告与ML算法和79％以及深度学习模型以及79％的报告。

深度学习模型通过从训练的数据集学习来提供图像处理的令人难以置信的结果。菠菜是一种含有维生素和营养素的叶蔬菜。在我们的研究中，已经使用了一种可以自动识别菠菜的深度学习方法，并且该方法具有总共五种菠菜的数据集，其中包含3785个图像。四种卷积神经网络（CNN）模型用于对我们的菠菜进行分类。这些模型为图像分类提供更准确的结果。在应用这些模型之前，存在一些预处理图像数据。为了预处理数据，需要发生一些方法。那些是RGB转换，过滤，调整大小和重新划分和分类。应用这些方法后，图像数据被预处理并准备好在分类器算法中使用。这些分类器的准确性在98.68％至99.79％之间。在这些模型中，VGG16实现了99.79％的最高精度。