图形自动编码器在嵌入基于图的数据集方面有效。大多数图形自动编码器体系结构都具有较浅的深度，这些深度限制了它们捕获由多支架隔开的节点之间有意义关系的能力。在本文中，我们提出了残留的变分图自动编码器Resvgae，这是一种具有多个残差模块的深度变分图自动编码器模型。我们表明，我们的多个残差模块，具有残差连接的卷积层，提高了图自动编码器的平均精度。实验结果表明，与其他最先进的方法相比，我们提出的剩余模块的模型优于没有残留模块的模型，并获得了相似的结果。
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这项工作总结了2022年2022年国际生物识别联合会议（IJCB 2022）的IJCB被遮挡的面部识别竞赛（IJCB-OCFR-2022）。OCFR-2022从学术界吸引了总共3支参与的团队。最终，提交了六个有效的意见书，然后由组织者评估。在严重的面部阻塞面前，举行了竞争是为了应对面部识别的挑战。参与者可以自由使用任何培训数据，并且通过使用众所周知的数据集构成面部图像的部分来构建测试数据。提交的解决方案提出了创新，并以所考虑的基线表现出色。这项竞争的主要输出是具有挑战性，现实，多样化且公开可用的遮挡面部识别基准，并具有明确的评估协议。
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本文分析了有限状态马尔可夫决策过程（MDPS），其不确定参数在紧凑的集合中，并通过基于集合的固定点理论从可靠的MDP产生重新检查。我们将Bellman和政策评估运营商概括为在价值功能空间合同的运营商，并将其表示为\ Emph {Value Operators}。我们将这些值运算符概括为在价值函数集的空间集上，并将其表示为\ emph {基于集合的值运算符}。我们证明，这些基于集合的价值运算符是紧凑型值函数集空间中的收缩。利用集合理论的洞察力，我们将Bellman运算符的矩形条件从经典稳健的MDP文献到\ emph {CONTAMENT条件}的矩形条件，用于通用价值操作员，该算法较弱，可以应用于较大的参数 - 不确定的MDPS集以及动态编程和强化学习中的承包运营商。我们证明，矩形条件和遏制条件都足够确保基于设定的值运算符的固定点集包含其自身的至高无上的元素。对于不确定的MDP参数的凸和紧凑型集，我们显示了经典的鲁棒值函数与基于集合的Bellman运算符的固定点集的最高点之间的等效性。在紧凑型集合中动态更改的MDP参数下，我们证明了值迭代的集合收敛结果，否则可能不会收敛到单个值函数。
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在本文中，我们通过根据属性值对对象进行分类，将粗糙拓扑和核心概括为数值数据。讨论了寻找数值数据核心的新方法。然后进行测量，以查找属性是否在核心中给出。这种寻找核心的新方法用于减少属性。通过使用机器学习算法对其进行测试和比较。最后，还提供了将数据转换为相关数据并找到核心的算法和代码。
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恶意软件系列的分类对于全面了解他们如何感染设备，计算机或系统的全面了解至关重要。因此，恶意软件识别使安全研究人员和事件响应者能够采取防止恶意软件的预防措施并加速缓解。由于这些序列代表恶意软件的行为，恶意软件由恶意软件制作的API呼叫序列是广泛利用的机器和深度学习模型的特征。但是，传统的机器和深度学习模型仍然无法捕获API呼叫之间的序列关系。另一方面，基于变压器的模型作为整体过程序列，并且由于多针注意机制和位置嵌入而学习API调用之间的关系。我们的实验表明，具有一个变压器块层的变压器模型超越了广泛使用的基础架构，LSTM。此外，伯特或犬，预先训练的变压器模型，在根据评估指标，F1分数和AUC分数分类高度不平衡恶意软件系列方面表现优于分类高度不平衡的恶意软件系列。此外，拟议的基于袋的随机变压器森林（RTF），伯特或犬的集合，已经达到了四个数据集中的三个，特别是最先进的F1 - 在一个常用的基准数据集中得分为0.6149。
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