Purpose: Traffic volume in empty container depots has been highly volatile due to external factors. Forecasting the expected container truck traffic along with having a dynamic module to foresee the future workload plays a critical role in improving the work efficiency. This paper studies the relevant literature and designs a forecasting model addressing the aforementioned issues. Methodology: The paper develops a forecasting model to predict hourly work and traffic volume of container trucks in an empty container depot using a Bayesian Neural Network based model. Furthermore, the paper experiments with datasets with different characteristics to assess the model's forecasting range for various data sources. Findings: The real data of an empty container depot is utilized to develop a forecasting model and to later verify the capabilities of the model. The findings show the performance validity of the model and provide the groundwork to build an effective traffic and workload planning system for the empty container depot in question. Originality: This paper proposes a Bayesian deep learning-based forecasting model for traffic and workload of an empty container depot using real-world data. This designed and implemented forecasting model offers a solution with which every actor in the container truck transportation benefits from the optimized workload.

Artificial life is a research field studying what processes and properties define life, based on a multidisciplinary approach spanning the physical, natural and computational sciences. Artificial life aims to foster a comprehensive study of life beyond "life as we know it" and towards "life as it could be", with theoretical, synthetic and empirical models of the fundamental properties of living systems. While still a relatively young field, artificial life has flourished as an environment for researchers with different backgrounds, welcoming ideas and contributions from a wide range of subjects. Hybrid Life is an attempt to bring attention to some of the most recent developments within the artificial life community, rooted in more traditional artificial life studies but looking at new challenges emerging from interactions with other fields. In particular, Hybrid Life focuses on three complementary themes: 1) theories of systems and agents, 2) hybrid augmentation, with augmented architectures combining living and artificial systems, and 3) hybrid interactions among artificial and biological systems. After discussing some of the major sources of inspiration for these themes, we will focus on an overview of the works that appeared in Hybrid Life special sessions, hosted by the annual Artificial Life Conference between 2018 and 2022.

Mechanistic cardiac electrophysiology models allow for personalized simulations of the electrical activity in the heart and the ensuing electrocardiogram (ECG) on the body surface. As such, synthetic signals possess known ground truth labels of the underlying disease and can be employed for validation of machine learning ECG analysis tools in addition to clinical signals. Recently, synthetic ECGs were used to enrich sparse clinical data or even replace them completely during training leading to improved performance on real-world clinical test data. We thus generated a novel synthetic database comprising a total of 16,900 12 lead ECGs based on electrophysiological simulations equally distributed into healthy control and 7 pathology classes. The pathological case of myocardial infraction had 6 sub-classes. A comparison of extracted features between the virtual cohort and a publicly available clinical ECG database demonstrated that the synthetic signals represent clinical ECGs for healthy and pathological subpopulations with high fidelity. The ECG database is split into training, validation, and test folds for development and objective assessment of novel machine learning algorithms.

心室心动过速（VT）可能是全世界425万人心脏死亡的原因之一。治疗方法是导管消融，以使异常触发区域失活。为了促进和加快消融过程中的定位，我们提出了基于卷积神经网络（CNN）的两种新型定位技术。与现有方法相反，例如使用ECG成像，我们的方法被设计为独立于患者特异性的几何形状，直接适用于表面ECG信号，同时还提供了二元透射位置。一种方法输出排名的替代解决方案。可以在通用或患者的几何形状上可视化结果。对CNN进行了仅包含模拟数据的数据集培训，并在模拟和临床测试数据上进行了评估。在模拟数据上，中值测试误差低于3mm。临床数据上的中位定位误差低至32mm。在所有临床病例中，多达82％的透壁位置被正确检测到。使用排名的替代溶液，在临床数据上，前3个中值误差下降到20mm。这些结果证明了原理证明使用CNN来定位激活源，而无需固有的患者特定的几何信息。此外，提供多种解决方案可以帮助医生在多个可能的位置中找到实际激活源。通过进一步的优化，这些方法具有加快临床干预措施的高潜力。因此，他们可以降低程序风险并改善VT患者的结局。

随着非二元人在西方社会的关注越来越多，性别对语言的策略开始摆脱二进制（仅女性/男性）性别概念。然而，到目前为止，几乎没有任何将这些身份考虑到机器翻译模型中的方法。缺乏对此类技术的社会技术意义的理解，可能会进一步再现压迫和贴标记的语言机制。在本文中，我们描述了关于性别对语言和语言技术研讨会的方法和结果，该研讨会由Tu Wien，St.P \“ Olten UAS，FH UAS，FH校园Wien和Vienna大学的十位研究人员领导和组织并于2021年秋季在维也纳举行。邀请了广泛的利益集团及其代表确保可以整体处理该主题。因此，我们的目的是包括翻译人员，机器翻译专家和非二元个人（如社区专家”）在平等的基础上。我们的分析表明，机器翻译中的性别需要高度的上下文敏感性，因此，这种技术的开发人员需要在仍在社会谈判中的过程中谨慎地定位自己，并且灵活的方法似乎最适合目前。然后，我们说明了从性别面对语言技术领域的结果遵循的步骤，以便技术发展可以充分地排列U P具有社会进步。 - [德语摘要由Arxiv Admins手动添加]

这项工作介绍了用于户外机器人技术的视觉跨视图定位。给定一个地面颜色图像和包含本地周围环境的卫星贴片，任务是确定地面摄像头在卫星贴片中的位置。相关工作解决了用于射程传感器（LIDAR，RADAR）的此任务，但对于视觉，仅作为初始跨视图图像检索步骤之后的次要回归步骤。由于还可以通过任何粗糙的本地化（例如，从GPS/GNSS，时间过滤）检索局部卫星贴片，因此我们删除图像检索目标并仅关注度量定位。我们设计了一种具有密集的卫星描述符的新型网络体系结构，在瓶颈处与相似性匹配（而不是图像检索中的输出）以及一个密集的空间分布作为输出，以捕获多模式的定位歧义。我们将使用全局图像描述符的最新回归基线进行比较。关于最近提出的活力和牛津机器人数据集的定量和定性实验结果验证了我们的设计。产生的概率与定位精度相关，甚至可以在未知的方向时大致估计地面摄像头的标题。总体而言，与最先进的面积相比，我们的方法将中值度量定位误差降低了51％，37％和28％，而在同一区域，整个区域和整个时间之间分别概括。

缺陷增加了建筑项目的成本和持续时间。自动缺陷检测将减少文档工作，这是降低延迟建筑项目的缺陷风险所必需的。由于混凝土是一种广泛使用的建筑材料，因此这项工作着重于检测蜂窝，这是混凝土结构的实质缺陷，甚至可能影响结构完整性。首先，比较图像是从网络上刮下来或从实际实践中获得的。结果表明，Web图像仅代表蜂窝的选择，并且不会捕获完整的差异。其次，对MASK R-CNN和EFIDENENET-B0进行了培训，用于评估实例分割和基于斑块的分类，分别达到47.7％的精度和34.2％的召回率以及68.5％的精度和55.7％的召回率。尽管这些模型的性能不足以完全自动化缺陷检测，但这些模型可用于积极学习中，集成到缺陷文档系统中。总之，CNN可以帮助检测混凝土中的蜂窝。

在这项工作中，我们提出了一种具有里程碑意义的检索方法，该方法利用了全球和本地功能。暹罗网络用于全球功能提取和度量学习，该网络对具有里程碑意义的搜索进行了初步排名。我们利用暹罗体系结构的提取特征图作为本地描述符，然后使用本地描述符之间的余弦相似性进一步完善搜索结果。我们对Google Landmark数据集进行了更深入的分析，该数据集用于评估，并增加数据集以处理各种类内差异。此外，我们进行了几项实验，以比较转移学习和度量学习的影响以及使用其他局部描述符的实验。我们表明，使用本地功能的重新排列可以改善搜索结果。我们认为，使用余弦相似性的拟议的本地特征提取是一种简单的方法，可以扩展到许多其他检索任务。

算法决策支持（AD）在社会各个领域的各种不同背景和结构中逐渐使用，影响了许多人的生活。它的使用引发了有关问责制，透明度和责任的问题。我们的文章旨在概述与组织环境中与广告，责任和决策相关的中心问题，并确定开放的问题和研究差距。此外，我们描述了一套准则和一种补充数字工具，以协助从业者在组织环境中介绍广告时绘制责任。 - 算法替代决策（算法决策支持，广告），越来越多地用于各种环境和结构，并影响了许多社会领域中许多人的生活。您的使用提出了一些问题，包括会计，透明度和责任。在以后，我们必须就有关广告，责任和决策 - 在组织环境中制定的最重要问题进行一个\“ Uberblick \”，并展示一些开放的问题和研究。实践是我们制定的指南，包括数字工具，这应该有助于帮助用户：尤其是在组织环境中使用广告时的位置和责任分配。

轨迹预测是成功的人类机器人相互作用的必不可少的任务，例如在自动驾驶中。在这项工作中，我们解决了使用移动摄像机在第一人称视图设置中预测未来行人轨迹的问题。为此，我们提出了一种新型的基于动作的对比学习损失，该损失利用行人行动信息来改善学习的轨迹嵌入。这一新损失背后的基本思想是，在特征空间中，执行相同行动的行人的轨迹比具有明显不同动作的行人的轨迹更接近彼此。换句话说，我们认为有关行人行动的行为信息会影响他们的未来轨迹。此外，我们为轨迹引入了一种新型的采样策略，能够有效地增加负面和阳性对比样品。使用训练有素的条件变异自动编码器（CVAE）生成其他合成轨迹样品，该样品是为轨迹预测开发的几种模型的核心。结果表明，我们提出的对比框架采用了有关行人行为的上下文信息，即有效的行动，并学习了更好的轨迹表示。因此，将所提出的对比框架集成在轨迹预测模型中可以改善其结果，并在三个轨迹预测基准上胜过最先进的方法[31，32，26]。