回归测试是软件开发中的关键测试技术，验证应用程序在任何代码更改、增强或修复后仍能正确运行。它在敏捷方法中至关重要，确保每次更新后系统运行顺畅。回归测试有助于确保功能完整性、验证旧代码、促进平稳发布、保持兼容性和加快缺陷识别。计算回归测试的投资回报率（ROI）有助于量化软件开发中投入的时间和财务资源的价值。回归测试存在资源分配、测试覆盖、结果准确性和管理等风险，但通过认识和积极应对这些风险，可以优化回归测试流程，提高软件质量和可靠性。

本文提出了一种基于图像序列的实时框架，利用时空DenseNet模型识别和预测城市交通中行人的意图。实验结果表明，该方法在准确性和实时性上优于其他基线，平均精度达到84.76%。研究还探讨了多种模型和数据集，并提出了Urban-PIP数据集，以提高自动驾驶系统中行人行为预测的准确性和安全性。

本文研究了量子核方法（QKMs）在分类和回归任务中的应用，针对Fidelity量子核（FQKs）和投影量子核（PQKs）进行了系统比较。通过对超过20,000个模型的全面评估，揭示了超参数对模型性能的重要性，推动对有效QKMs机制的理解和通用模式的发现。

本文研究了深度学习系统中的对抗攻击，提出了多种攻击方法及防御策略。研究发现，PWWS攻击在文本分类中表现优异，新提出的字符级白盒攻击方法在成功率和编辑距离上优于以往方法。同时，探讨了人类生成对抗样本的有效性及其在自然语言处理中的应用。

本研究关注单幅图像反射去除（SIRR）的问题，从真实反射对的收集流程和真实反射位置的感知两个角度进行研究。设计了适应广泛真实世界反射场景的反射对收集流程，并创建了大规模高质量的反射数据集。通过最大反射滤波器（MaxRF）明确表征图像对中的反射位置，并设计了反射位置感知的级联框架，实现了优越性能。

对 ChatGPT 和其他生成人工智能模型（GAI）存在的潜在偏见在高等教育机构（HEIs）中的应用进行了伦理问题的讨论和相关研究的范围审查，结果表明，虽然存在对大型语言模型（LLMs）和 GAI 的潜在偏见的意识，但多数文章只在表面上接触到 “偏见”...

该研究使用深度卷积神经网络进行二分类和多类别分类，通过重新加权的损失函数解决了类别不平衡问题，提高了分类准确率。同时，提出了一种新的重新加权的逻辑回归损失函数，有望成为与softmax损失函数相竞争的有效方法。

Matrix是一个写作社区，主张分享真实的产品体验和有实用价值的经验。数字时代加剧了无聊和焦虑，人们对痛苦的恐惧和忍受程度下降。数字秩序废除了某些时间感知形式，导致痛苦的消失。痛苦是真实的，与世界的关联和自我有关，也是转变的机会。在妥协社会中，人们可以选择不妥协，但这条路充满痛苦。倚靠在痛苦中，面对现实，让痛苦成为锻炼自己的事物。在成年人的世界中，倚靠在痛苦中，让整个世界变成试炼场。