The number of standardized policy documents regarding climate policy and their publication frequency is significantly increasing. The documents are long and tedious for manual analysis, especially for policy experts, lawmakers, and citizens who lack access or domain expertise to utilize data analytics tools. Potential consequences of such a situation include reduced citizen governance and involvement in climate policies and an overall surge in analytics costs, rendering less accessibility for the public. In this work, we use a Latent Dirichlet Allocation-based pipeline for the automatic summarization and analysis of 10-years of national energy and climate plans (NECPs) for the period from 2021 to 2030, established by 27 Member States of the European Union. We focus on analyzing policy framing, the language used to describe specific issues, to detect essential nuances in the way governments frame their climate policies and achieve climate goals. The methods leverage topic modeling and clustering for the comparative analysis of policy documents across different countries. It allows for easier integration in potential user-friendly applications for the development of theories and processes of climate policy. This would further lead to better citizen governance and engagement over climate policies and public policy research.

本文介绍了有关开发的原型的研究，以服务公共政策设计的定量研究。政治学的这种子学科着重于确定参与者，之间的关系以及在健康，环境，经济和其他政策方面可以使用的工具。我们的系统旨在自动化收集法律文件，用机构语法注释它们的过程，并使用超图来分析关键实体之间的相互关系。我们的系统经过了《联合国教科文组织公约》的保护，以保护2003年的无形文化遗产，这是一份法律文件，该文件规定了确保文化遗产的国际关系的基本方面。

Deep learning models are being increasingly applied to imbalanced data in high stakes fields such as medicine, autonomous driving, and intelligence analysis. Imbalanced data compounds the black-box nature of deep networks because the relationships between classes may be highly skewed and unclear. This can reduce trust by model users and hamper the progress of developers of imbalanced learning algorithms. Existing methods that investigate imbalanced data complexity are geared toward binary classification, shallow learning models and low dimensional data. In addition, current eXplainable Artificial Intelligence (XAI) techniques mainly focus on converting opaque deep learning models into simpler models (e.g., decision trees) or mapping predictions for specific instances to inputs, instead of examining global data properties and complexities. Therefore, there is a need for a framework that is tailored to modern deep networks, that incorporates large, high dimensional, multi-class datasets, and uncovers data complexities commonly found in imbalanced data (e.g., class overlap, sub-concepts, and outlier instances). We propose a set of techniques that can be used by both deep learning model users to identify, visualize and understand class prototypes, sub-concepts and outlier instances; and by imbalanced learning algorithm developers to detect features and class exemplars that are key to model performance. Our framework also identifies instances that reside on the border of class decision boundaries, which can carry highly discriminative information. Unlike many existing XAI techniques which map model decisions to gray-scale pixel locations, we use saliency through back-propagation to identify and aggregate image color bands across entire classes. Our framework is publicly available at \url{https://github.com/dd1github/XAI_for_Imbalanced_Learning}

我们考虑了一个新颖的表述，即主动射击分类（AFSC）的问题，其目的是对标签预算非常限制的小规定，最初未标记的数据集进行分类。这个问题可以看作是与经典的跨托管少数射击分类（TFSC）的竞争对手范式，因为这两种方法都适用于相似的条件。我们首先提出了一种结合统计推断的方法，以及一种非常适合该框架的原始两级积极学习策略。然后，我们从TFSC领域调整了几个标准视觉基准。我们的实验表明，AFSC的潜在优势可能是很大的，与最先进的TFSC方法相比，对于同一标签预算，平均加权准确性高达10％。我们认为，这种新的范式可能会导致数据筛选学习设置的新发展和标准。

通过磁共振成像（MRI）评估肿瘤负担对于评估胶质母细胞瘤的治疗反应至关重要。由于疾病的高异质性和复杂性，该评估的性能很复杂，并且与高变异性相关。在这项工作中，我们解决了这个问题，并提出了一条深度学习管道，用于对胶质母细胞瘤患者进行全自动的端到端分析。我们的方法同时确定了肿瘤的子区域，包括第一步的肿瘤，周围肿瘤和手术腔，然后计算出遵循神经符号学（RANO）标准的当前响应评估的体积和双相测量。此外，我们引入了严格的手动注释过程，其随后是人类专家描绘肿瘤子区域的，并捕获其分割的信心，后来在训练深度学习模型时被使用。我们广泛的实验研究的结果超过了760次术前和504例从公共数据库获得的神经胶质瘤后患者（2021 - 2020年在19个地点获得）和临床治疗试验（47和69个地点，可用于公共数据库（在19个地点获得）（47和69个地点）术前/术后患者，2009-2011）并以彻底的定量，定性和统计分析进行了备份，表明我们的管道在手动描述时间的一部分中对术前和术后MRI进行了准确的分割（最高20比人更快。二维和体积测量与专家放射科医生非常吻合，我们表明RANO测量并不总是足以量化肿瘤负担。

部分标签学习是一种弱监督的学习，每个培训实例都对应于一组候选标签，其中只有一个是正确的。在本文中，我们介绍了一种针对此问题的新型概率方法，与现有方法相比，该方法至少具有三个优势：它简化了训练过程，改善了性能并可以应用于任何深层体系结构。对人工和现实世界数据集进行的实验表明，诺言的表现优于现有方法。

机器学习（ML）在渲染影响社会各个群体的决策中起着越来越重要的作用。 ML模型为刑事司法的决定，银行业中的信贷延长以及公司的招聘做法提供了信息。这提出了模型公平性的要求，这表明自动化的决策对于受保护特征（例如，性别，种族或年龄）通常是公平的，这些特征通常在数据中代表性不足。我们假设这个代表性不足的问题是数据学习不平衡问题的必然性。此类不平衡通常反映在两个类别和受保护的功能中。例如，一个班级（那些获得信用的班级）对于另一个班级（未获得信用的人）可能会过分代表，而特定组（女性）（女性）的代表性可能与另一组（男性）有关。相对于受保护组的算法公平性的关键要素是同时减少了基础培训数据中的类和受保护的群体失衡，这促进了模型准确性和公平性的提高。我们通过展示这些领域中的关键概念如何重叠和相互补充，讨论弥合失衡学习和群体公平的重要性；并提出了一种新颖的过采样算法，即公平的过采样，该算法既解决偏斜的类别分布和受保护的特征。我们的方法：（i）可以用作标准ML算法的有效预处理算法，以共同解决不平衡和群体权益； （ii）可以与公平感知的学习算法结合使用，以提高其对不同水平不平衡水平的稳健性。此外，我们迈出了一步，将公平和不平衡学习之间的差距与新的公平实用程序之间的差距弥合，从而将平衡的准确性与公平性结合在一起。

深度学习模型记住培训数据，这损害了他们推广到代表性不足的课程的能力。我们从经验上研究了卷积神经网络对图像数据不平衡数据的内部表示，并测量了训练和测试集中模型特征嵌入之间的概括差距，这表明该差距对于少数类别的差异更大。这个洞察力使我们能够为不平衡数据设计有效的三相CNN培训框架。该框架涉及训练网络端到端的数据不平衡数据以学习准确的功能嵌入，在学习的嵌入式空间中执行数据增强以平衡火车分布，并在嵌入式平衡的培训数据上微调分类器头。我们建议在培训框架中使用广泛的过采样（EOS）作为数据增强技术。 EOS形成合成训练实例，作为少数族类样本与其最近的敌人之间的凸组合，以减少概括差距。提出的框架提高了与不平衡学习中常用的领先成本敏感和重新采样方法的准确性。此外，它比标准数据预处理方法（例如SMOTE和基于GAN的过采样）更有效，因为它需要更少的参数和更少的训练时间。

深度神经网络具有令人印象深刻的性能，但是他们无法可靠地估计其预测信心，从而限制了其在高风险领域中的适用性。我们表明，应用多标签的一VS损失揭示了分类的歧义并降低了模型的过度自信。引入的Slova（单标签One-Vs-All）模型重新定义了单个标签情况的典型单VS-ALL预测概率，其中只有一个类是正确的答案。仅当单个类具有很高的概率并且其他概率可忽略不计时，提议的分类器才有信心。与典型的SoftMax函数不同，如果所有其他类的概率都很小，Slova自然会检测到分布的样本。该模型还通过指数校准进行了微调，这使我们能够与模型精度准确地对齐置信分数。我们在三个任务上验证我们的方法。首先，我们证明了斯洛伐克与最先进的分布校准具有竞争力。其次，在数据集偏移下，斯洛伐克的性能很强。最后，我们的方法在检测到分布样品的检测方面表现出色。因此，斯洛伐克是一种工具，可以在需要不确定性建模的各种应用中使用。

我们引入了一个新的培训范式，该范围对神经网络参数空间进行间隔约束以控制遗忘。当代持续学习（CL）方法从一系列数据流有效地培训神经网络，同时减少灾难性遗忘的负面影响，但它们不能提供任何确保的确保网络性能不会随着时间的流逝而无法控制地恶化。在这项工作中，我们展示了如何通过将模型的持续学习作为其参数空间的持续收缩来遗忘。为此，我们提出了Hypertrectangle训练，这是一种新的训练方法，其中每个任务都由参数空间中的超矩形表示，完全包含在先前任务的超矩形中。这种配方将NP-HARD CL问题降低到多项式时间，同时提供了完全防止遗忘的弹性。我们通过开发Intercontinet（间隔持续学习）算法来验证我们的主张，该算法利用间隔算术来有效地将参数区域建模为高矩形。通过实验结果，我们表明我们的方法在不连续的学习设置中表现良好，而无需存储以前的任务中的数据。