随着信用卡交易量的增长，欺诈百分比也在上升，包括机构打击和补偿受害者的间接费用。将机器学习用于金融部门可以更有效地保护欺诈和其他经济犯罪。经过适当训练的机器学习分类器有助于主动欺诈检测，改善利益相关者的信任和对非法交易的鲁棒性。但是，由于欺诈数据的极为不平衡的性质以及准确，完全完全确定欺诈行为的挑战，以创建金标准的地面真相，因此基于机器学习的欺诈检测算法的设计是具有挑战性和缓慢的。此外，没有基准或标准分类器评估指标来衡量和识别更好的性能分类器，从而使研究人员处于黑暗状态。在这项工作中，我们建立了一个理论基础，以模拟人类注释错误和现实世界欺诈检测数据集中典型的极端失衡。通过对假设分类器进行经验实验，并具有近似于流行的现实世界信用卡欺诈数据集的合成数据分布，我们模拟了人类注释错误和极端失衡，以观察流行的机器学习分类器评估矩阵的行为。我们证明，按照特定顺序，合并的F1分数和G均值是典型不平衡欺诈检测模型分类的最佳评估指标。
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交通灯检测对于自动驾驶汽车在城市地区安全导航至关重要。公开可用的交通灯数据集不足以开发用于检测提供重要导航信息的遥远交通信号灯的算法。我们介绍了一个新颖的基准交通灯数据集，该数据集使用一对涵盖城市和半城市道路的狭窄角度和广角摄像机捕获。我们提供1032张训练图像和813个同步图像对进行测试。此外，我们提供同步视频对进行定性分析。该数据集包括第1920 $ \ times $ 1080的分辨率图像，覆盖10个不同类别。此外，我们提出了一种用于结合两个相机输出的后处理算法。结果表明，与使用单个相机框架的传统方法相比，我们的技术可以在速度和准确性之间取得平衡。
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智能物联网环境（iiote）由可以协作执行半自动的IOT应用的异构装置，其示例包括高度自动化的制造单元或自主交互收获机器。能量效率是这种边缘环境中的关键，因为它们通常基于由无线和电池运行设备组成的基础设施，例如电子拖拉机，无人机，自动引导车辆（AGV）S和机器人。总能源消耗从多种技术技术汲取贡献，使得能够实现边缘计算和通信，分布式学习以及分布式分区和智能合同。本文提供了本技术的最先进的概述，并说明了它们的功能和性能，特别关注资源，延迟，隐私和能源消耗之间的权衡。最后，本文提供了一种在节能IIOTE和路线图中集成这些能力技术的愿景，以解决开放的研究挑战
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合作的感知在将车辆的感知范围扩展到超出其视线之外至关重要。然而，在有限的通信资源下交换原始感官数据是不可行的。为了实现有效的合作感知，车辆需要解决以下基本问题：需要共享哪些感官数据？，在哪个分辨率？，以及哪个车辆？为了回答这个问题，在本文中，提出了一种新颖的框架来允许加强学习（RL）基于车辆关联，资源块（RB）分配和通过利用基于四叉的点的协作感知消息（CPM）的内容选择云压缩机制。此外，引入了联合的RL方法，以便在跨车辆上加速训练过程。仿真结果表明，RL代理能够有效地学习车辆关联，RB分配和消息内容选择，同时在接收的感官信息方面最大化车辆的满足。结果还表明，与非联邦方法相比，联邦RL改善了培训过程，可以在与非联邦方法相同的时间内实现更好的政策。
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