由于能够产生与实际数据的显着统计相似性的高质量数据，生成的对抗性网络（GANS）最近在AI社区中引起了相当大的关注。从根本上，GaN是在训练中以越野方式训练的两个神经网络之间的游戏，以达到零和纳什均衡轮廓。尽管在过去几年中在GAN完成了改进，但仍有几个问题仍有待解决。本文评论了GANS游戏理论方面的文献，并解决了游戏理论模型如何应对生成模型的特殊挑战，提高GAN的表现。我们首先提出一些预备，包括基本GaN模型和一些博弈论背景。然后，我们将分类系统将最先进的解决方案分为三个主要类别：修改的游戏模型，修改的架构和修改的学习方法。分类基于通过文献中提出的游戏理论方法对基本GaN模型进行的修改。然后，我们探讨每个类别的目标，并讨论每个类别的最新作品。最后，我们讨论了这一领域的剩余挑战，并提出了未来的研究方向。

Based on WHO statistics, many individuals are suffering from visual problems, and their number is increasing yearly. One of the most critical needs they have is the ability to navigate safely, which is why researchers are trying to create and improve various navigation systems. This paper provides a navigation concept based on the visual slam and Yolo concepts using monocular cameras. Using the ORB-SLAM algorithm, our concept creates a map from a predefined route that a blind person most uses. Since visually impaired people are curious about their environment and, of course, to guide them properly, obstacle detection has been added to the system. As mentioned earlier, safe navigation is vital for visually impaired people, so our concept has a path-following part. This part consists of three steps: obstacle distance estimation, path deviation detection, and next-step prediction, done by monocular cameras.

National Association of Securities Dealers Automated Quotations(NASDAQ) is an American stock exchange based. It is one of the most valuable stock economic indices in the world and is located in New York City \cite{pagano2008quality}. The volatility of the stock market and the influence of economic indicators such as crude oil, gold, and the dollar in the stock market, and NASDAQ shares are also affected and have a volatile and chaotic nature \cite{firouzjaee2022lstm}.In this article, we have examined the effect of oil, dollar, gold, and the volatility of the stock market in the economic market, and then we have also examined the effect of these indicators on NASDAQ stocks. Then we started to analyze the impact of the feedback on the past prices of NASDAQ stocks and its impact on the current price. Using PCA and Linear Regression algorithm, we have designed an optimal dynamic learning experience for modeling these stocks. The results obtained from the quantitative analysis are consistent with the results of the qualitative analysis of economic studies, and the modeling done with the optimal dynamic experience of machine learning justifies the current price of NASDAQ shares.

Deep learning-based object detection is a powerful approach for detecting faulty insulators in power lines. This involves training an object detection model from scratch, or fine tuning a model that is pre-trained on benchmark computer vision datasets. This approach works well with a large number of insulator images, but can result in unreliable models in the low data regime. The current literature mainly focuses on detecting the presence or absence of insulator caps, which is a relatively easy detection task, and does not consider detection of finer faults such as flashed and broken disks. In this article, we formulate three object detection tasks for insulator and asset inspection from aerial images, focusing on incipient faults in disks. We curate a large reference dataset of insulator images that can be used to learn robust features for detecting healthy and faulty insulators. We study the advantage of using this dataset in the low target data regime by pre-training on the reference dataset followed by fine-tuning on the target dataset. The results suggest that object detection models can be used to detect faults in insulators at a much incipient stage, and that transfer learning adds value depending on the type of object detection model. We identify key factors that dictate performance in the low data-regime and outline potential approaches to improve the state-of-the-art.

图像重新定位旨在更改图像大小，同时保留重要内容并最大程度地减少明显的扭曲。但是，先前的图像重新定位方法创建了遭受工件和扭曲的输出。此外，大多数以前的作品都尝试同时重新定位输入图像的背景和前景。同时调整前景和背景会导致对象的长宽比的变化。纵横比的变化对于人类对象并不理想。我们提出了一种克服这些问题的重新定位方法。提出的方法包括以下步骤。首先，一种涂上方法使用输入图像和前景对象的二进制掩码来生成背景图像，而无需任何前景对象。其次，接缝雕刻方法将背景图像调整到目标大小。然后，一种超分辨率方法增加了输入图像质量，然后提取前景对象。最后，将重定位的背景和提取的超级分辨对象馈入粒子群优化算法（PSO）中。 PSO算法使用审美质量评估作为其目标函数，以确定将对象放置在背景中的最佳位置和大小。我们使用图像质量评估和美学质量评估措施来显示我们与流行的图像重新定位技术相比的优越结果。

为了克服多个对象跟踪任务中的挑战，最近的算法将交互线索与运动和外观特征一起使用。这些算法使用图形神经网络或变压器来提取导致高计算成本的交互功能。在本文中，提出了一种基于几何特征的新型交互提示，旨在检测遮挡和重新识别计算成本低的丢失目标。此外，在大多数算法中，摄像机运动被认为可以忽略不计，这是一个强有力的假设，并不总是正确的，并且导致目标转换或目标不匹配。在本文中，提出了一种测量相机运动和删除其效果的方法，可有效地降低相机运动对跟踪的影响。该算法在MOT17和MOT20数据集上进行了评估，并在MOT20上实现了MOT17的最先进性能和可比较的结果。该代码也可以公开使用。

已知DNN容易受到所谓的对抗攻击的攻击，这些攻击操纵输入以引起不正确的结果，这可能对攻击者有益或对受害者造成损害。最近的作品提出了近似计算，作为针对机器学习攻击的防御机制。我们表明，这些方法虽然成功地用于一系列投入，但不足以解决更强大，高信任的对抗性攻击。为了解决这个问题，我们提出了DNNShield，这是一种硬件加速防御，可使响应的强度适应对抗性输入的信心。我们的方法依赖于DNN模型的动态和随机稀疏来有效地实现推理近似值，并通过对近似误差进行细粒度控制。与检测对抗输入相比，DNNShield使用稀疏推理的输出分布特征。当应用于RESNET50时，我们显示出86％的对抗检测率为86％，这超过了最先进的接近状态的检测率，开销较低。我们演示了软件/硬件加速的FPGA原型，该原型降低了DNNShield相对于仅软件CPU和GPU实现的性能影响。

在本文中，我们提出了用于求解非线性微分方程（NDE）的神经网络的物理知情训练（PIAT）。众所周知，神经网络的标准培训会导致非平滑函数。对抗训练（AT）是针对对抗攻击的既定防御机制，这也可能有助于使解决方案平滑。 AT包括通过扰动增强训练迷你批量，使网络输出不匹配所需的输出对手。与正式AT仅依靠培训数据不同，在这里，我们使用对抗网络体系结构中的自动差异来以非线性微分方程的形式编码管理物理定律。我们将PIAT与PIAT进行了比较，以指示我们方法在求解多达10个维度方面的有效性。此外，我们提出了重量衰减和高斯平滑，以证明PIAT的优势。代码存储库可从https://github.com/rohban-lab/piat获得。

在本文中，我们介绍了超模块化$ \ mf $ -Diverences，并为它们提供了三个应用程序：（i）我们在基于超模型$ \ MF $ - 基于独立随机变量的尾部引入了Sanov的上限。分歧并表明我们的广义萨诺夫（Sanov）严格改善了普通的界限，（ii）我们考虑了有损耗的压缩问题，该问题研究了给定失真和代码长度的一组可实现的速率。我们使用互助$ \ mf $ - 信息扩展了利率 - 延伸函数，并使用超模块化$ \ mf $ -Diverences在有限的区块长度方面提供了新的，严格的更好的界限，并且（iii）我们提供了连接具有有限输入/输出共同$ \ mf $的算法的概括误差和广义率延伸问题。该连接使我们能够使用速率函数的下限来限制学习算法的概括误差。我们的界限是基于对利率延伸函数的新下限，该函数（对于某些示例）严格改善了以前最著名的界限。此外，使用超模块化$ \ mf $ -Divergences来减少问题的尺寸并获得单字母界限。

根据诊断各种疾病的胸部X射线图像的可观增长，以及收集广泛的数据集，使用深神经网络进行了自动诊断程序，已经占据了专家的思想。计算机视觉中的大多数可用方法都使用CNN主链来获得分类问题的高精度。然而，最近的研究表明，在NLP中成为事实上方法的变压器也可以优于许多基于CNN的模型。本文提出了一个基于SWIN变压器的多标签分类深模型，作为实现最新诊断分类的骨干。它利用了头部体系结构来利用多层感知器（也称为MLP）。我们评估了我们的模型，该模型称为“ Chest X-Ray14”，最广泛，最大的X射线数据集之一，该数据集由30,000多名14例著名胸部疾病的患者组成100,000多个额叶/背景图像。我们的模型已经用几个数量的MLP层用于头部设置，每个模型都在所有类别上都达到了竞争性的AUC分数。胸部X射线14的全面实验表明，与以前的SOTA平均AUC为0.799相比，三层头的平均AUC得分为0.810，其平均AUC得分为0.810。我们建议对现有方法进行公平基准测试的实验设置，该设置可以用作未来研究的基础。最后，我们通过确认所提出的方法参与胸部的病理相关区域，从而跟进了结果。