9. 无需模型的强化学习
深度强化学习是在不需要领域知识的不可控环境中学习策略的一种有效的方法。
不幸的是，由于样本的低效率，深度强化学习的应用主要集中在模拟环境中。
在这项工作中，研究人员证明了机器学习算法和库的最新进展与精心调整的机器人控制器相结合，在现实世界中只需20分钟就能学会四足动物的运动。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.07860
代码链接：https://github.com/ikostrikov/walk_in_the_park
研究人员在几个室内和室外的地形上评估了该方法，这些地形对于经典的基于模型的控制器来说是具有挑战性的，观察到机器人能够在所有这些地形上持续学习行走步态，文中也在一个模拟环境中评估了该设计决策。
10. 物联网攻击检测
现代车辆，包括自动驾驶车辆和联网车辆，通过与其他车辆、智能设备和基础设施的连接和通信，逐渐包含了越来越多的功能。
但车联网（IoV）日益增长的连接性也增加了对网络攻击的脆弱性。
为了保护物联网系统免受网络威胁，有研究使用机器学习（ML）方法开发了能够识别恶意网络攻击的入侵检测系统（IDS）。
为了准确地检测物联网网络中的各种类型的攻击，研究人员提出了一个全新的集成IDS框架，取名为为领导者类和信心决策集成（Leader Class and Confidence Decision Ensemble, LCCDE）。
论文链接：https://arxiv.org/abs/2208.03399
代码链接：https://github.com/Western-OC2-Lab/Intrusion-Detection-System-Using-Machine-Learning
通过在三种最先进的ML算法（XGBoost、LightGBM和CatBoost）中为每一类或每一种攻击类型确定表现最好的ML模型。
然后利用具有预测置信度值的类领袖模型，对各种类型的网络攻击的检测做出准确的决定。
在两个公共物联网安全数据集（Car-Hacking和CICIDS2017数据集）上的实验证明了所提出的LCCDE对车辆内部和外部网络的入侵检测的有效性。
推特排名前十的研究
