无监督的域适应性（UDA）已成为数据驱动故障诊断的关键解决方案，以解决域移动，其中模型在不断变化的环境中表现不佳。但是，在不断变化的环境的领域，UDA在适应新的域时往往不佳，这是一个被称为灾难性遗忘的问题。为了解决此限制，我们介绍了Everadapt框架，该框架专为动态环境中的连续模型适应而设计 ...

由于其现实世界的应用和研究意义，人们的搜索引起了人们的关注。人搜索旨在在具有广泛应用的场景图像的画廊中找到一个调查人员，例如犯罪分子搜索，多机票跟踪，失踪人员搜索等 ...

轴突暗物质搜索的灵敏度取决于信号窗口，这是由于轴突暗物质的速度分散而产生的。由于信号窗口的比率约为标准晕和大流动轴线之间的6500，因此每个轴线暗物质搜索通常使用具有不同频率分辨率带宽（RBW）的单独数据采集（DAQ）通道。在这项工作中，我们演示了涵盖标准光环，潮汐流以及使用DAQ通道的大流量的Axion暗物质搜索，该搜索是从单个高分辨率RBW开始的，而无需牺牲DAQ效率，其中DAQ过程包括在线快 ...

近年来，Deepfakes（DFS）被用于恶意目的，例如个人模仿，错误信息传播以及艺术家的风格模仿，引发了有关道德和安全问题的疑问。但是，现有的调查重点是用于单个模式的被动DF检测方法的准确性，例如图像，视频或音频。这项全面的调查探讨了多种方式的被动方法，包括图像，视频，音频和多模式域，并将我们的讨论扩展到超出检测准确性，包括概括，鲁棒性，属性和解释性 ...

在本文中，我们将在三个维度上开发一个不合格的“ crouzeix-raviart”类型有限元的家庭。它们由\ Mathbb {n} $ in Simplicial有限元网格中的最大程度$ p \的本地多项式组成，而在相邻的简单上施加了某些跳跃条件。我们将证明这些有限元素的先验估计值 ...

序列提供了一种非常通用的表示和处理信息的方式。这种强大的抽象使序列建模位于现代深度学习应用的中心，从而激发了从变形金刚到经常性网络的众多体系结构。尽管这种零散的发展产生了强大的模型，但它使我们没有一个统一的框架来了解他们的基本相似之处并解释其有效性 ...

精确子图匹配的经典问题返回了与给定查询图同构的大规模数据图中的那些子图，该图在许多现实世界中的社交网络分析，知识图，在语义网络，书目网络挖掘等许多现实世界中的重要性越来越重要。在本文中，我们提出了一个新颖而有效的图形神经网络（GNN）基于基于嵌入的路径嵌入框架（GNN-PE），该框架允许有效的精确亚图匹配而无需引入错误的解雇。与传统的基于GNN的图形嵌入不同，仅产生近似子图匹配结果，在本文中，我们 ...

近年来，多机构增强学习（MARL）在受欢迎程度上爆炸。已经开发了许多方法，但可以分为三种主要类型：集中式培训和执行（CTE），分散执行的集中培训（CTDE）以及分散的培训和执行（DTE）。 CTDE方法是最常见的，因为他们可以在培训期间使用集中信息，但要以分散的方式执行 - 在执行过程中仅使用该代理商可用的信息 ...