在过去的几年中，围绕种族类人体机器人的有问题实践的讨论已经上升。为了彻底理解机器人在人类机器人互动（HRI）社区中如何理解机器人的“性别” - 即如何被操纵，在哪些环境中以及其对人们的看法和人们产生哪些影响的影响，为基础建立基础。与机器人的互动 - 我们对文献进行了范围的评论。我们确定了553篇与我们从5个不同数据库中检索的评论相关的论文。审查论文的最终样本包括2005年至2021年之间的35篇论文，其中涉及3902名参与者。在本文中，我们通过报告有关其性别的目标和假设的信息（即操纵性别的定义和理由），对机器人的“性别”（即性别提示和操纵检查），对性别的定义和理由进行彻底总结这些论文。 （例如，参与者的人口统计学，受雇的机器人）及其结果（即主要和互动效应）。该评论表明，机器人的“性别”不会影响HRI的关键构建，例如可爱和接受，而是对刻板印象产生最强烈的影响。我们利用社会机器人技术和性别研究中的不同认识论背景来提供有关审查结果的全面跨学科观点，并提出了在HRI领域前进的方法。
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有限的公开数据可以支持恶意软件分析技术的研究。特别是，几乎没有由杜鹃/斗篷等丰富的沙盒生成的公开可用数据集。使用动态沙箱的好处是对目标机中文件执行的逼真模拟并获得该执行日志。机器可以被恶意软件感染，因此很有可能在执行日志中捕获恶意行为，从而使研究人员可以详细研究这种行为。尽管随后对日志信息的分析在工业网络安全后端被广泛介绍，但据我们所知，仅在学术界投入了有限的努力，以使用最先进的技术提高此类日志分析功能。我们使此示例数据集可用来支持设计新的机器学习方法以进行恶意软件检测，尤其是用于自动检测通用恶意行为。该数据集是在Avast软件和捷克技术大学-AI中心（AIC）之间合作的。
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进化算法的主要问题之一是人口与局部最小值的收敛。在本文中，我们探讨了可以通过共同的奖励系统鼓励代理商的各种行为来避免此问题的技术。奖励是随机分配在环境中的，而代理只因首先收集它们而获得奖励。这导致了代理人的新型行为的出现。我们介绍了有关迷宫问题的方法，并将其与先前提出的解决方案进行比较，该解决方案被称为新颖搜索（Lehman和Stanley，2011a）。我们发现我们的解决方案会导致性能改善，同时显着简单。在此基础上，我们将问题概括，并将方法应用于Atari游戏的一组更高级的任务集，在那里我们观察到类似的性能质量，所需的计算能力要少得多。
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随着我们的社会年龄的增长，痴呆症是一个日益严重的问题，检测方法通常是侵入性且昂贵的。最近的深度学习技术可以提供更快的诊断，并显示出令人鼓舞的结果。但是，它们需要大量标记的数据，这些数据不容易用于痴呆检测任务。稀疏数据问题的一个有效解决方案是数据扩展，尽管需要仔细选择确切的方法。迄今为止，尚无对NLP和语音处理的阿尔茨海默氏病（AD）数据集的数据增强的实证研究。在这项工作中，我们研究了针对AD检测任务的数据增强技术，并对文本和音频域的两种模型上的不同方法进行经验评估。我们分别为两个域，SVM和随机森林模型使用基于变压器的模型，分别为文本和音频域。我们使用传统和基于深度学习的方法生成其他样本，并表明数据增强改善了基于文本和音频的模型的性能，并且此类结果可与流行的Adress集合中的最新结果相媲美，具有精心制作的架构和功能。
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最近，引入了图像表示学习的自我监督方法，以与其完全监督的竞争对手相比，以较高的结果或卓越的结果提供了解释自我监督的方法的相应努力。在这一观察过程中，我们引入了一个新颖的视觉探测框架，用于通过利用自然语言处理中使用的探测任务来解释自我监督模型。探测任务需要有关图像部分之间语义关系的知识。因此，我们提出了一种系统的方法来获得视觉，视觉，上下文和分类学等自然语言的类似物。我们的建议基于Marr的视觉计算理论和质地，形状和线条等特征。我们在解释自我监督的表示的背景下显示了这些类似物的有效性和适用性。我们的主要发现强调，语言和视觉之间的关系可以作为发现机器学习模型如何工作（独立于数据模式）的有效但直观的工具。我们的工作打开了大量的研究途径，通向更可解释和透明的AI。
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