在由家用电器，电动汽车和太阳能电池板等各种设备组成的分散家庭能源系统中，最终用户可以更深入地研究该系统的细节，并进一步实现能源可持续性，如果向它们提供了有关电能消耗的数据和设备粒度的生产。但是，该领域中的许多数据库都是从其他域中孤立的，包括仅与能源有关的信息。这可能会导致每个设备能源使用的信息损失（\ textit {例如{例如}天气）。同时，许多这些数据集已在计算建模技术（例如机器学习模型）中广泛使用。尽管这种计算方法仅通过仅专注于数据集的局部视图来实现极高的准确性和性能，但不能保证模型可靠性，因为当考虑到信息遗漏时，此类模型非常容易受到数据输入波动的影响。本文通过在家庭能源系统的基础上检查语义Web方法来解决智能能源系统领域的数据隔离问题。我们提供了一种基于本体的方法，用于在系统中的设备级分辨率下管理分散数据。结果，与每个设备相关的数据的范围可以在整个网络中以可互操作的方式轻松扩展，并且只要根据W3C标准组织数据，就可以从网络中获得其他信息，例如天气。 。
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2021-11-11
我们研究了对知识图中链路预测任务的知识图形嵌入（KGE）模型产生数据中毒攻击的问题。为了毒害KGE模型，我们建议利用他们通过知识图中的对称性，反演和构图等关系模式捕获的归纳能力。具体而言，为了降低模型对目标事实的预测信心，建议改善模型对一系列诱饵事实的预测信心。因此，我们通过不同的推理模式来制作对逆势的添加能够改善模型对诱饵事实上的预测信心。我们的实验表明，拟议的中毒攻击在四个KGE模型上倾斜的最先进的基座，用于两个公共数据集。我们还发现基于对称模式的攻击遍历了所有模型 - 数据集合，指示KGE模型对此模式的灵敏度。
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尽管使用知识图形嵌入式（KGE），但对于可能会扰乱其预期行为的安全漏洞很少。我们研究了对KGE模型进行链路预测的数据中毒攻击。这些攻击在训练时间进行工艺对抗性添加或删除，以在测试时间造型失败。要选择对抗性删除，我们建议使用来自可解释的机器学习的模型 - 无人实例归因方法，该模型 - 无可争议的机器学习，该模型算法识别对神经模型对测试实例的预测最大的培训实例。我们使用这些有影响力的三元组作为对抗性缺失。我们进一步提出了一种启发式方法，以取代各种有影响力的三倍的两个实体中的一个以产生对抗性添加。我们的实验表明，该拟议的策略优于KGE模型的最先进的数据中毒攻击，并通过基线的攻击达到62％，提高MRR降级。
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With water quality management processes, identifying and interpreting relationships between features, such as location and weather variable tuples, and water quality variables, such as levels of bacteria, is key to gaining insights and identifying areas where interventions should be made. There is a need for a search process to identify the locations and types of phenomena that are influencing water quality and a need to explain why the quality is being affected and which factors are most relevant. This paper addresses both of these issues through the development of a process for collecting data for features that represent a variety of variables over a spatial region, which are used for training and inference, and analysing the performance of the features using the model and Shapley values. Shapley values originated in cooperative game theory and can be used to aid in the interpretation of machine learning results. Evaluations are performed using several machine learning algorithms and water quality data from the Dublin Grand Canal basin.
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We present a way to create small yet difficult model counting instances. Our generator is highly parameterizable: the number of variables of the instances it produces, as well as their number of clauses and the number of literals in each clause, can all be set to any value. Our instances have been tested on state of the art model counters, against other difficult model counting instances, in the Model Counting Competition. The smallest unsolved instances of the competition, both in terms of number of variables and number of clauses, were ours. We also observe a peak of difficulty when fixing the number of variables and varying the number of clauses, in both random instances and instances built by our generator. Using these results, we predict the parameter values for which the hardest to count instances will occur.
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ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。
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来自类似的心脏磁共振（CMR）图像的3D运动估计对于评估心脏功能和心血管疾病的诊断很重要。以前的大多数方法都侧重于估计完整图像空间中的像素 - /体素运动场，这忽略了运动估计主要是相关且在感兴趣的对象中有用的事实，例如心脏。在这项工作中，我们将心脏建模为3D几何网格，并提出了一种新型的基于深度学习的方法，该方法可以从2D短轴和长轴CMR图像中估算心脏网格的3D运动。通过开发可区分的网格到图像射击器，该方法能够利用2D多视图CMR图像的解剖形状信息进行3D运动估计。 Rasterizer的不同性使我们能够训练该方法最终到端。提出方法的一个优点是，通过跟踪每个顶点的运动，它可以保持时间帧之间3D网格的顶点对应关系，这对于对网格上心脏功能的定量评估很重要。我们评估了从英国生物银行研究获得的CMR图像的建议方法。实验结果表明，所提出的方法在定量和定性上都优于常规和基于学习的心脏运动跟踪方法。
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星际对象（ISO），与太阳相结合的无重力的天文对象，可能是原始材料的代表，在理解系外星系中无价。然而，由于其倾斜度通常很高和相对速度的限制性较差，因此，使用常规的人类在循环方法中探索ISO非常具有挑战性。本文介绍了神经汇聚 - 一个基于深度学习的指导和控制框架，用于遇到任何快速移动的对象，包括ISO，稳健，准确和实时自主。它在指导策略之上使用最小规范跟踪控制，该指南策略由频谱归一化的深神经网络建模，在该策略策略中，其超级参数通过新引入的损耗函数调节，直接惩罚了状态轨迹跟踪错误。我们严格地表明，即使在ISO探索的挑战性案例中，神经汇聚也提供了1）在预期的航天器递送误差上的高概率指数构成； 2）关于模型预测控制的解决方案的有限最优差距，这两者都是必不可少的，尤其是对于如此关键的空间任务。在数值模拟中，证明神经汇聚可以达到99％具有现实状态不确定性的ISO候选者的终末交付误差小于0.2 km，同时保留足以实现实时实施的计算效率。
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从电影心脏磁共振（CMR）成像中恢复心脏的3D运动可以评估区域心肌功能，对于理解和分析心血管疾病很重要。但是，3D心脏运动估计是具有挑战性的，因为获得的Cine CMR图像通常是2D切片，它限制了对整个平面运动的准确估计。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的多视图运动估计网络（Mulvimotion），该网络集成了以短轴和长轴平面获取的2D Cine CMR图像，以学习心脏的一致性3D运动场。在提出的方法中，构建了一个混合2D/3D网络，以通过从多视图图像中学习融合表示形式来生成密集的3D运动场。为了确保运动估计在3D中保持一致，在训练过程中引入了形状正则化模块，其中利用了来自多视图图像的形状信息，以提供3D运动估计的弱监督。我们对来自英国生物银行研究的580名受试者的2D Cine CMR图像进行了广泛评估，用于左心室心肌的3D运动跟踪。实验结果表明，该方法在定量和定性上优于竞争方法。
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急诊科（EDS）的表现对于任何医疗保健系统都非常重要，因为它们是许多患者的入口处。但是，除其他因素外，患者敏锐度水平和访问患者的相应治疗要求的变异性对决策者构成了重大挑战。平衡患者的等待时间首先是由医生与所有敏锐度水平的总长度相处的，对于维持所有患者的可接受的操作表现至关重要。为了解决这些要求在为患者分配空闲资源时，过去提出了几种方法，包括累积的优先排队（APQ）方法。 APQ方法在系统和敏锐度水平方面将优先评分线性分配给患者。因此，选择决策基于一个简单的系统表示，该表示作为选择功能的输入。本文研究了基于机器学习（ML）的患者选择方法的潜力。它假设对于大量的培训数据，包括多种不同的系统状态，（接近）最佳分配可以通过（启发式）优化器计算出关于所选的性能指标，并旨在模仿此类最佳行为。应用于新情况。因此，它结合了系统的全面状态表示和复杂的非线性选择函数。拟议方法的动机是，高质量的选择决策可能取决于描述ED当前状态的各种因素，而不仅限于等待时间，而这些因素可以由ML模型捕获和利用。结果表明，所提出的方法显着优于大多数评估设置的APQ方法
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