该卷包含来自机器学习挑战的选定贡献“发现玛雅人的奥秘”，该挑战在欧洲机器学习和数据库中知识发现的欧洲挑战赛曲目（ECML PKDD 2021）中提出。遥感大大加速了古代玛雅人森林地区的传统考古景观调查。典型的探索和发现尝试，除了关注整个古老的城市外，还集中在单个建筑物和结构上。最近，已经成功地尝试了使用机器学习来识别古代玛雅人定居点。这些尝试虽然相关，但却集中在狭窄的区域上，并依靠高质量的空中激光扫描（ALS）数据，该数据仅涵盖古代玛雅人曾经定居的地区的一小部分。另一方面，由欧洲航天局（ESA）哨兵任务制作的卫星图像数据很丰富，更重要的是公开。旨在通过执行不同类型的卫星图像（Sentinel-1和Sentinel-2和ALS）的集成图像细分来定位和识别古老的Maya架构（建筑物，Aguadas和平台）的“发现和识别古代玛雅体系结构（建筑物，Aguadas和平台）的挑战的“发现和识别古老的玛雅体系结构（建筑物，阿吉达斯和平台）的“发现玛雅的奥秘”的挑战， （LIDAR）数据。
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我们提出“ AITLAS：基准竞技场” - 一个开源基准测试框架，用于评估地球观察中图像分类的最新深度学习方法（EO）。为此，我们介绍了从九种不同的最先进的体系结构得出的400多个模型的全面比较分析，并将它们与来自22个具有不同尺寸的数据集的各种多级和多标签分类任务进行比较和属性。除了完全在这些数据集上训练的模型外，我们还基于在转移学习的背景下训练的模型，利用预训练的模型变体，因为通常在实践中执行。所有提出的方法都是一般的，可以轻松地扩展到本研究中未考虑的许多其他遥感图像分类任务。为了确保可重复性并促进更好的可用性和进一步的开发，所有实验资源在内的所有实验资源，包括训练的模型，模型配置和数据集的处理详细信息（以及用于培训和评估模型的相应拆分）都在存储库上公开可用：HTTPS ：//github.com/biasvariancelabs/aitlas-arena。
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现代生活是由连接到互联网的电子设备驱动的。新兴研究领域的新兴研究领域（IoT）已变得流行，就像连接设备数量稳定增加一样 - 现在超过500亿。由于这些设备中的许多用于执行\ gls*{cv}任务，因此必须了解其针对性能的功耗。我们在执行对象分类时报告了NVIDIA JETSON NANO板的功耗概况和分析。作者对使用Yolov5模型进行了有关每帧功耗和每秒（FPS）帧输出的广泛分析。结果表明，Yolov5N在吞吐量（即12.34 fps）和低功耗（即0.154 MWH/Frafe）方面优于其他Yolov5变体。
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对话推荐系统比传统的推荐系统的一个关键特征是它们使用的自然语言引导学生用户偏好的能力。目前，主要的方法来诱导偏好是直接询问有关项目或项目属性。当用户没有目标域的足够的知识来回答这样的问题，这些战略没有的情况下表现良好。相反，在购物环境，说起规划用途项目不存在任何困难，甚至对那些新的领域。在本文中，我们问基于项目的使用隐含的问题提出了一种新的方法来诱导偏好。我们的方法包括两个主要步骤。首先，我们从包含有关项目使用情况的信息大量的评论文集识别句子。然后，我们透过这些句子，用神经文本到文本模型隐含的偏好启发的问题。这项工作的主要贡献还包括使用众包用于收集高质量标记的训练数据用于神经网络模型的多级数据协议注释。我们表明，我们的方法是有效的选择评述语句，并将它们转化到启发的问题，即使在有限的训练数据。此外，我们提供的模式，其中模型不优化进行分析。
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