我们提出了一种无监督的域适应（UDA）方法，用于白质超强度（WMH）分割，其使用具有不确定性依赖标签改进的自我训练（果馅乳头）。最近被引入自我培训作为UDA的高效方法，这是基于自我产生的伪标签。但是，伪标签可能非常嘈杂，因此模型性能恶化。我们建议预测伪标签的不确定性，并将其整合在培训过程中，以不确定性导向的损失功能来突出以高确定性突出标签。通过在伪标签生成中结合现有方法的分割输出，进一步改善了馅馅乳头片，其显示为WMH分割的高稳健性。在我们的实验中，我们评估具有标准U-Net和具有更高接受领域的修改网络的批发力。我们的结果在数据集中的WMH分割展示了标准自我训练方面的恒星的显着改善。
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我们研究了设计AI代理商的问题，该代理可以学习有效地与潜在的次优伴侣有效合作，同时无法访问联合奖励功能。这个问题被建模为合作焦论双代理马尔可夫决策过程。我们假设仅在游戏的Stackelberg制定中的两个代理中的第一个控制，其中第二代理正在作用，以便在鉴于第一代理的政策给出预期的效用。第一个代理人应该如何尽快学习联合奖励功能，因此联合政策尽可能接近最佳？在本文中，我们分析了如何在这一交互式的两个代理方案中获得对奖励函数的知识。我们展示当学习代理的策略对转换函数有显着影响时，可以有效地学习奖励功能。
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通过联合学习培训的机器学习模型的收敛速度受到异构数据分区的显着影响，甚至在没有中央服务器的完全分散的设置中。在本文中，我们表明，通过仔细设计潜在的通信拓扑，可以显着降低标签分布偏斜的影响，这是一种重要的数据异质性。我们呈现D-Cliques，一种新颖的拓扑，其通过在稀疏互连的批分中分组节点来减少梯度偏压，使得Clique中的标签分布代表全局标签分布。我们还展示了如何调整分散的SGD的更新，以获得不偏的渐变，并利用D-Cliques实现有效的动量。我们对MNIST和CIFAR10的广泛实证评估表明，我们的方法提供了类似的收敛速度作为完全连接的拓扑，这提供了数据异构设置中的最佳收敛性，并且在边缘和消息的数量下显着降低。在1000节点拓扑中，D-Cliques需要98％的边缘和96％的总信息，在跨越群体中使用小世界拓扑的进一步获得。
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通常，根据某些固有的价值衡量标准，绩效是定义的。相反，我们考虑一个个人的价值为\ emph {相对}的设置：当决策者（DM）选择一组从人口中的个人来最大化预期效用时，自然考虑\ emph {预期的边际贡献}（每个人的emc）。我们表明，这个概念满足了这种环境公平性的公理定义。我们还表明，对于某些政策结构，这种公平概念与最大化的预期效用保持一致，而对于线性实用程序功能，它与Shapley值相同。但是，对于某些自然政策，例如选择具有一组特定属性的个人的政策（例如，大学入学的足够高考试成绩），精英级和公用事业最大化之间存在权衡。我们根据挪威大学的大学录取和成果，分析了限制对政策对效用和公平性的影响。
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