由于其弱监督性，多个实例学习（MIL）在许多现实生活中的机器学习应用中都获得了受欢迎程度。但是，解释MIL滞后的相应努力，通常仅限于提出对特定预测至关重要的袋子的实例。在本文中，我们通过引入Protomil，这是一种新型的自我解释的MIL方法，该方法受到基于案例的推理过程的启发，该方法是基于案例的推理过程，该方法在视觉原型上运行。由于将原型特征纳入对象描述中，Protomil空前加入了模型的准确性和细粒度的可解释性，我们在五个公认的MIL数据集上进行了实验。
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Despite recent advancements in tabular language model research, real-world applications are still challenging. In industry, there is an abundance of tables found in spreadsheets, but acquisition of substantial amounts of labels is expensive, since only experts can annotate the often highly technical and domain-specific tables. Active learning could potentially reduce labeling costs, however, so far there are no works related to active learning in conjunction with tabular language models. In this paper we investigate different acquisition functions in a real-world industrial tabular language model use case for sub-cell named entity recognition. Our results show that cell-level acquisition functions with built-in diversity can significantly reduce the labeling effort, while enforced table diversity is detrimental. We further see open fundamental questions concerning computational efficiency and the perspective of human annotators.
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一组解决方案中的多元化已成为进化计算社区中的热门研究主题。事实证明，它有益于以多种方式优化问题，例如计算一套高质量的解决方案并获得不完美建模的鲁棒性。在文献中，我们首次适应了现实世界中的组合问题的进化多样性优化，即患者的入学计划。我们引入了一种进化算法，以在每种溶液质量的一组解决方案中实现结构多样性。我们还引入了一个突变操作员，偏向于多样性最大化。最后，我们通过模拟证明了多样性对上述问题的重要性。
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最近，已经开发了不同的进化计算方法，该方法为给定优化问题生成了一组高质量的解决方案。许多研究都认为多样性1）是探索行为空间（质量多样性）或2）以增加解决方案的结构差异（进化多样性优化）的平均值。在这项研究中，我们引入了一种共同进化算法，以同时探索多组分旅行小偷问题的两个空间。结果表明，与文献的基线进化多样性算法相比，共同进化算法具有明显更高多样性的能力。
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胎儿镜检查激光光凝是一种广泛采用的方法，用于治疗双胞胎输血综合征（TTTS）。该过程涉及光凝病理吻合术以调节双胞胎之间的血液交换。由于观点有限，胎儿镜的可操作性差，可见性差和照明的可变性，因此该程序尤其具有挑战性。这些挑战可能导致手术时间增加和消融不完全。计算机辅助干预措施（CAI）可以通过识别场景中的关键结构并通过视频马赛克来扩展胎儿镜观景领域，从而为外科医生提供决策支持和背景意识。由于缺乏设计，开发和测试CAI算法的高质量数据，该领域的研究受到了阻碍。通过作为MICCAI2021内窥镜视觉挑战组织的胎儿镜胎盘胎盘分割和注册（FETREG2021）挑战，我们发布了第一个Largescale Multencentre TTTS数据集，用于开发广义和可靠的语义分割和视频摩擦质量algorithms。对于这一挑战，我们发布了一个2060张图像的数据集，该数据集是从18个体内TTTS胎儿镜检查程序和18个简短视频剪辑的船只，工具，胎儿和背景类别的像素通道。七个团队参与了这一挑战，他们的模型性能在一个看不见的测试数据集中评估了658个从6个胎儿镜程序和6个短剪辑的图像的图像。这项挑战为创建通用解决方案提供了用于胎儿镜面场景的理解和摩西式解决方案的机会。在本文中，我们介绍了FETREG2021挑战的发现，以及报告TTTS胎儿镜检查中CAI的详细文献综述。通过这一挑战，它的分析和多中心胎儿镜数据的发布，我们为该领域的未来研究提供了基准。
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某人如何分配时间对他们的健康和福祉很重要。在本文中，我们展示了如何通过优化时间使用时间来使用进化算法来促进健康和福祉。根据来自大型人群儿童队列的数据，我们设计健身功能来解释健康结果并引入可行时间计划的限制。然后，我们研究了进化算法的性能，以优化具有不同日期结构的假设儿童的四个个人健康结果的时间使用。随着四个健康结果正在争夺时间分配，我们研究如何以多目标优化问题的形式同时优化多个健康结果。我们使用进化多目标算法优化了一周的时间使用计划，并指出在不同的健康结果方面可以实现的权衡。
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联合学习可以从多中心数据中构建共享模型，同时在本地存储培训数据以进行隐私。在本文中，我们提出了使用联合学习方法进行基于深度学习的模型的评估（称为CXR-FL），用于胸部X射线图像分析。我们研究了联合学习参数对中央模型性能的影响。此外，我们表明，与完整图像相比，如果对肺部分割的感兴趣区域进行培训，则分类模型的性能较差。但是，将分类模型的重点放在肺区域上可能会改善推理期间的病理解释性。我们还发现联合学习有助于维持模型的普遍性。预先训练的权重和代码可在（https://github.com/sanoscience/cxr-fl）上公开获得。
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Active Directory是Windows域网络的默认安全管理系统。我们研究了捍卫Active Directory样式攻击图的最短路径边缘互补问题。问题是一个后卫和一个攻击者之间的Stackelberg游戏。攻击图包含一个目标节点和多个条目节点。攻击者的输入节点由自然选择。后卫选择阻止一套由预算限制的边缘。然后攻击者选择最短的未阻止的攻击路径。防御者旨在最大化攻击者的预期最短路径长度，在那里占据进入节点的期望。我们观察到实际的Active Directory攻击图具有小的最大攻击路径长度，并且在结构上靠近树木。我们首先表明即使最大攻击路径长度是常数，问题仍然是W [1] $ - 对后卫预算很难。具有小的最大攻击路径长度和小预算不足以设计固定参数算法。如果我们进一步假设进入节点的数量很小，则我们推导了一个固定参数的易解算法。然后，我们通过利用树状特征来提出另外两个固定参数算法。一个是基于树分解，需要小树宽度。另一个假设少量分割节点（具有多个出流边缘的节点）。最后，最后一次算法被转换为基于图形的基于卷积神经网络的启发式，它比具有更多分裂节点的更大的图表。
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2019年，英国的移民和庇护室的上部法庭驳回了基于其他差异的生物识别系统产出的决定。在生物识别数据库中发现了庇护所寻求者的指纹，这与上诉人的账户相矛盾。法庭发现这一证据明确透明，否认庇护索赔。如今，生物识别系统的扩散正在围绕其政治，社会和道德意义塑造公众辩论。然而，虽然对移动控制的种族式使用这种技术的担忧一直在上升，但对生物识别行业的投资和创新正在增加大幅增加。此外，生物识别技术最近也已经采用了公平，以减轻生物识别学的偏见和歧视。然而，算法公平不能在破损或预期目的的情况下分配正义，这是为了区分，例如在边境部署的生物识别。在本文中，我们提供了最近关于生物识别公平性辩论的批判性阅读，并展示了其在机器学习和关键边界研究的公平研究中的局限性。在以前的公平演示中，我们证明了生物识别公平标准是数学上的互斥。然后，纸张继续验证说明公平的生物识别系统，通过从先前的作品中再现实验。最后，我们通过在边境的辩论中讨论生物识别性的公平性的政治。我们声称偏见和错误率对公民和寻求庇护者产生了不同的影响。公平已经在生物识别学室内黯然失色，专注于算法的人口偏见和伦理话语，而不是检查这些系统如何重现历史和政治不公正。
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在真实世界优化中，常见的是面对几个次级问题，互动和形成主要问题。子问题之间存在依赖性，使得不可能通过专注于一个组件来解决这样的问题。旅行小偷问题〜（TTP）属于此类别，由旅行销售人员问题〜（TSP）和背包问题〜（KP）形成。在本文中，我们通过优质多样性〜（QD）方法研究了TSP和KP的依赖性。 QD算法提供强大的工具，不仅可以获得高质量解决方案，还提供了在行为空间中的高性能解决方案的分布。我们使用众所周知的TSP和KP搜索操作员介绍基于Map-Elite的进化算法，将TSP和KP得分作为行为描述符。之后，我们进行全面的实验研究，表明使用应用于TTP的QD方法的有用性。首先，我们提供有关TSP / KP行为空间中高质量TTP解决方案的见解。之后，我们表明，通过使用我们的QD方法可以获得更好的TTP解决方案，并显示它可以改善用于在文献中基准测试的广泛TTP实例的最佳已知解决方案。
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