The essential variety is an algebraic subvariety of dimension $5$ in real projective space $\mathbb{R}\mathrm{P}^{8}$ which encodes the relative pose of two calibrated pinhole cameras. The $5$-point algorithm in computer vision computes the real points in the intersection of the essential variety with a linear space of codimension $5$. The degree of the essential variety is $10$, so this intersection consists of 10 complex points in general. We compute the expected number of real intersection points when the linear space is random. We focus on two probability distributions for linear spaces. The first distribution is invariant under the action of the orthogonal group $\mathrm{O}(9)$ acting on linear spaces in $\mathbb{R}\mathrm{P}^{8}$. In this case, the expected number of real intersection points is equal to $4$. The second distribution is motivated from computer vision and is defined by choosing 5 point correspondences in the image planes $\mathbb{R}\mathrm{P}^2\times \mathbb{R}\mathrm{P}^2$ uniformly at random. A Monte Carlo computation suggests that with high probability the expected value lies in the interval $(3.95 - 0.05,\ 3.95 + 0.05)$.
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情感分析是NLP中研究最广泛的应用程序之一，但大多数工作都集中在具有大量数据的语言上。我们介绍了尼日利亚的四种口语最广泛的语言（Hausa，Igbo，Nigerian-Pidgin和Yor \'ub \'a）的第一个大规模的人类通知的Twitter情感数据集，该数据集由大约30,000个注释的推文组成（以及每种语言的大约30,000个）（以及14,000尼日利亚猎人），其中包括大量的代码混合推文。我们提出了文本收集，过滤，处理和标记方法，使我们能够为这些低资源语言创建数据集。我们评估了数据集上的预训练模型和转移策略。我们发现特定于语言的模型和语言适应性芬通常表现最好。我们将数据集，训练的模型，情感词典和代码释放到激励措施中，以代表性不足的语言进行情感分析。
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保护指纹数据库对抗攻击者非常重要，以防止虚假接受率或假拒绝率。区分指纹图像的关键特性是利用这些不同类型的指纹图像的特征。本文的目的是执行指纹图像的分类。
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许多语言对资源低，这意味着可用并行数据的金额和/或质量不足以训练可以达到可接受的准确性标准的神经机器翻译（NMT）。许多作品探索了在任何一种或两种语言中使用易于使用的单晶体数据来提高低，甚至高资源语言的翻译模型的标准。此类作品中最成功的之一是使用目标语言单格式数据的翻译来增加培训数据的量。已经显示了在可用并行数据上培训的后向模型的质量，以确定反平移方法的性能。尽管如此，在标准后退翻译中只有前向模型得到改善。以前的研究提出了一种迭代的反转换方法，用于改进两种迭代的模型。但与传统的背翻译不同，它依赖于目标和源单格式数据。因此，这项工作提出了一种新颖的方法，其使向后和前向模型能够通过分别通过自学习和后翻的混合来从单声道目标数据中受益。实验结果表明，在英国德国低资源神经电脑翻译中传统的背翻译方法的提出方法的优势。我们还提出了一种迭代自学习方法，优于迭代背翻译，同时仅依赖于单机目标数据并要求培训更少的模型。
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