从学术文章中自动提取资金信息为行业和研究社区增添了重要价值，例如基于收到的资金进行资助组织，研究人员和大学的研究成果，并支持开放访问政策。识别和链接资金实体的两个主要挑战是：（i）知识库（KB）的稀疏图结构，这使得基于图的常用实体链接方法的资金域链接方法，（ii）KB中的缺失实体，这（与最近的零拍方法不同）需要标记实体提及没有KB条目为零。我们提出了一个可以执行零预测并克服数据稀缺问题的实体链接模型。我们的模型建立在基于变压器的提及检测和双重编码模型的基础上，以执行实体链接。我们表明，我们的模型表现优于现有基线。

Word embeddings are extensively used in various NLP problems as a state-of-the-art semantic feature vector representation. Despite their success on various tasks and domains, they might exhibit an undesired bias for stereotypical categories due to statistical and societal biases that exist in the dataset they are trained on. In this study, we analyze the gender bias in four different pre-trained word embeddings specifically for the depression category in the mental disorder domain. We use contextual and non-contextual embeddings that are trained on domain-independent as well as clinical domain-specific data. We observe that embeddings carry bias for depression towards different gender groups depending on the type of embeddings. Moreover, we demonstrate that these undesired correlations are transferred to the downstream task for depression phenotype recognition. We find that data augmentation by simply swapping gender words mitigates the bias significantly in the downstream task.

It can be easy and even fun to sketch humans in different poses. In contrast, creating those same poses on a 3D graphics "mannequin" is comparatively tedious. Yet 3D body poses are necessary for various downstream applications. We seek to preserve the convenience of 2D sketching while giving users of different skill levels the flexibility to accurately and more quickly pose\slash refine a 3D mannequin. At the core of the interactive system, we propose a machine-learning model for inferring the 3D pose of a CG mannequin from sketches of humans drawn in a cylinder-person style. Training such a model is challenging because of artist variability, a lack of sketch training data with corresponding ground truth 3D poses, and the high dimensionality of human pose-space. Our unique approach to synthesizing vector graphics training data underpins our integrated ML-and-kinematics system. We validate the system by tightly coupling it with a user interface, and by performing a user study, in addition to quantitative comparisons.

We investigate ensemble methods for prediction in an online setting. Unlike all the literature in ensembling, for the first time, we introduce a new approach using a meta learner that effectively combines the base model predictions via using a superset of the features that is the union of the base models' feature vectors instead of the predictions themselves. Here, our model does not use the predictions of the base models as inputs to a machine learning algorithm, but choose the best possible combination at each time step based on the state of the problem. We explore three different constraint spaces for the ensembling of the base learners that linearly combines the base predictions, which are convex combinations where the components of the ensembling vector are all nonnegative and sum up to 1; affine combinations where the weight vector components are required to sum up to 1; and the unconstrained combinations where the components are free to take any real value. The constraints are both theoretically analyzed under known statistics and integrated into the learning procedure of the meta learner as a part of the optimization in an automated manner. To show the practical efficiency of the proposed method, we employ a gradient-boosted decision tree and a multi-layer perceptron separately as the meta learners. Our framework is generic so that one can use other machine learning architectures as the ensembler as long as they allow for a custom differentiable loss for minimization. We demonstrate the learning behavior of our algorithm on synthetic data and the significant performance improvements over the conventional methods over various real life datasets, extensively used in the well-known data competitions. Furthermore, we openly share the source code of the proposed method to facilitate further research and comparison.

深度度量学习（DML）旨在最大程度地减少嵌入图像中成对内部/间阶层接近性违规的经验预期损失。我们将DML与有限机会限制的可行性问题联系起来。我们表明，基于代理的DML的最小化器满足了某些机会限制，并且基于代理方法的最坏情况可以通过围绕类代理的最小球的半径来表征，以覆盖相应类的整个域样本，建议每课多个代理有助于表现。为了提供可扩展的算法并利用更多代理，我们考虑了基于代理的DML实例的最小化者所隐含的机会限制，并将DML重新制定为在此类约束的交叉点中找到可行的点，从而导致问题近似解决。迭代预测。简而言之，我们反复训练基于代理的损失，并用故意选择的新样本的嵌入来重新定位代理。我们将我们的方法应用于公认的损失，并在四个流行的基准数据集上评估图像检索。优于最先进的方法，我们的方法一致地提高了应用损失的性能。代码可在以下网址找到：https：//github.com/yetigurbuz/ccp-dml

探索搜索空间是几十年来吸引研究人员兴趣的最不可预测的挑战之一。处理不可预测性的一种方法是表征搜索空间并采取相应的行动。特征良好的搜索空间可以帮助将问题状态映射到一组运算符，以生成新的问题状态。在本文中，已经使用最知名的机器学习方法分析了基于景观分析的功能集，以确定最佳功能集。但是，为了处理问题的复杂性并引起共同点以跨领域转移经验，最具代表性特征的选择仍然至关重要。提出的方法分析了一组特征的预测性，以确定最佳分类。

大型人口系统的分析和控制对研究和工程的各个领域引起了极大的兴趣，从机器人群的流行病学到经济学和金融。一种越来越流行和有效的方法来实现多代理系统中的顺序决策，这是通过多机构增强学习，因为它允许对高度复杂的系统进行自动和无模型的分析。但是，可伸缩性的关键问题使控制和增强学习算法的设计变得复杂，尤其是在具有大量代理的系统中。尽管强化学习在许多情况下都发现了经验成功，但许多代理商的问题很快就变得棘手了，需要特别考虑。在这项调查中，我们将阐明当前的方法，以通过多代理强化学习以及通过诸如平均场游戏，集体智能或复杂的网络理论等研究领域进行仔细理解和分析大型人口系统。这些经典独立的主题领域提供了多种理解或建模大型人口系统的方法，这可能非常适合将来的可拖动MARL算法制定。最后，我们调查了大规模控制的潜在应用领域，并确定了实用系统中学习算法的富有成果的未来应用。我们希望我们的调查可以为理论和应用科学的初级和高级研究人员提供洞察力和未来的方向。

临床单词嵌入在各种生物-NLP问题中广泛使用，作为最先进的特征矢量表示。尽管它们在单词的语义表示方面取得了很大的成功，但由于数据集（可能带有统计和社会偏见），他们受到了培训，因此它们可能表现出性别刻板印象。这项研究分析了三种医学类别的临床嵌入性别偏见：精神障碍，性传播疾病和人格特征。在此范围内，我们分析了两种不同的预训练的嵌入，即（上下文化的）临床 - bert和（非上下文）Biowordvec。我们表明，这两种嵌入都偏向敏感的性别群体，但Biowordvec在这三个类别中表现出比临床 - 伯特的偏见更高。此外，我们的分析表明，临床嵌入对于某些医学术语和疾病的高度偏见，这与医学文献相抵触。拥有如此不基调的关系可能会在使用临床嵌入的下游应用中造成伤害。

由于钻孔对准的困难以及任务的固有不稳定性，在手动完成时，在弯曲的表面上钻一个孔很容易失败，可能会对工人造成伤害和疲劳。另一方面，在实际制造环境中充分自动化此类任务可能是不切实际的，因为到达装配线的零件可以具有各种复杂形状，在这些零件上不容易访问钻头位置，从而使自动化路径计划变得困难。在这项工作中，开发并部署了一个具有6个自由度的自适应入学控制器，并部署在Kuka LBR IIWA 7配件上，使操作员能够用一只手舒适地在机器人上安装在机器人上的钻头，并在弯曲的表面上开放孔，并在弯曲的表面上开放孔。通过AR界面提供的玉米饼和视觉指导的触觉指导。接收阻尼的实时适应性在自由空间中驱动机器人时，可以在确保钻孔过程中稳定时提供更高的透明度。用户将钻头足够靠近钻头目标并大致与所需的钻探角度对齐后，触觉指导模块首先对对齐进行微调，然后将用户运动仅限于钻孔轴，然后操作员仅将钻头推动钻头以最小的努力进入工件。进行了两组实验，以定量地研究触觉指导模块的潜在好处（实验I），以及根据参与者的主观意见（实验II），提出的用于实际制造环境的PHRI系统的实际价值。

血浆定义为物质的第四个状态，在高电场下可以在大气压下产生非热血浆。现在众所周知，血浆激活液体（PAL）的强和广谱抗菌作用。机器学习（ML）在医疗领域的可靠适用性也鼓励其在等离子体医学领域的应用。因此，在PALS上的ML应用可以提出一种新的观点，以更好地了解各种参数对其抗菌作用的影响。在本文中，通过使用先前获得的数据来定性预测PAL的体外抗菌活性，从而介绍了比较监督的ML模型。进行了文献搜索，并从33个相关文章中收集了数据。在所需的预处理步骤之后，将两种监督的ML方法（即分类和回归）应用于数据以获得微生物灭活（MI）预测。对于分类，MI分为四类，对于回归，MI被用作连续变量。为分类和回归模型进行了两种不同的可靠交叉验证策略，以评估所提出的方法。重复分层的K折交叉验证和K折交叉验证。我们还研究了不同特征对模型的影响。结果表明，高参数优化的随机森林分类器（ORFC）和随机森林回归者（ORFR）分别比其他模型进行了分类和回归的模型更好。最后，获得ORFC的最佳测试精度为82.68％，ORFR的R2为0.75。 ML技术可能有助于更好地理解在所需的抗菌作用中具有主要作用的血浆参数。此外，此类发现可能有助于将来的血浆剂量定义。