由于其良好的特性，诸如高强度重量比，设计灵活性，限量的应力浓度，平面力传递，良好损害耐受性和疲劳性，因此越来越多地应用于各种应用的各种应用。寻找粘合剂粘合过程的最佳过程参数是具有挑战性的：优化是固有的多目标（旨在最大限度地提高断裂强度，同时最小化成本）和受约束（该过程不应导致材料的任何视觉损坏，应应对压力测试不会导致粘附相关的故障。实验室中的现实生活实验需要昂贵;由于评估所需的禁止的实验，传统的进化方法（如遗传算法）被否则适合解决问题。在本研究中，我们成功地应用了特定的机器学习技术（高斯过程回归和逻辑回归），以基于有限量的实验数据来模拟目标和约束函数。该技术嵌入贝叶斯优化算法中，该算法成功地以高效的方式检测静态过程设置（即，需要有限数量的额外实验）。

汽车公司越来越多地寻找制作产品更轻，使用小说材料和新型粘合工艺将这些材料一起加入产品。寻找这种粘合剂粘合过程的最佳过程参数是具有挑战性的。在这项研究中，我们通过高斯过程回归和逻辑回归成功地应用了贝叶斯优化，以有效地（即，需要少数实验）指导对Pareto-Optimal Process参数设置的实验设计。

Causal deep learning (CDL) is a new and important research area in the larger field of machine learning. With CDL, researchers aim to structure and encode causal knowledge in the extremely flexible representation space of deep learning models. Doing so will lead to more informed, robust, and general predictions and inference -- which is important! However, CDL is still in its infancy. For example, it is not clear how we ought to compare different methods as they are so different in their output, the way they encode causal knowledge, or even how they represent this knowledge. This is a living paper that categorises methods in causal deep learning beyond Pearl's ladder of causation. We refine the rungs in Pearl's ladder, while also adding a separate dimension that categorises the parametric assumptions of both input and representation, arriving at the map of causal deep learning. Our map covers machine learning disciplines such as supervised learning, reinforcement learning, generative modelling and beyond. Our paradigm is a tool which helps researchers to: find benchmarks, compare methods, and most importantly: identify research gaps. With this work we aim to structure the avalanche of papers being published on causal deep learning. While papers on the topic are being published daily, our map remains fixed. We open-source our map for others to use as they see fit: perhaps to offer guidance in a related works section, or to better highlight the contribution of their paper.

This article focuses on the control center of each human body: the brain. We will point out the pivotal role of the cerebral vasculature and how its complex mechanisms may vary between subjects. We then emphasize a specific acute pathological state, i.e., acute ischemic stroke, and show how medical imaging and its analysis can be used to define the treatment. We show how the core-penumbra concept is used in practice using mismatch criteria and how machine learning can be used to make predictions of the final infarct, either via deconvolution or convolutional neural networks.

The clinical interest is often to measure the volume of a structure, which is typically derived from a segmentation. In order to evaluate and compare segmentation methods, the similarity between a segmentation and a predefined ground truth is measured using popular discrete metrics, such as the Dice score. Recent segmentation methods use a differentiable surrogate metric, such as soft Dice, as part of the loss function during the learning phase. In this work, we first briefly describe how to derive volume estimates from a segmentation that is, potentially, inherently uncertain or ambiguous. This is followed by a theoretical analysis and an experimental validation linking the inherent uncertainty to common loss functions for training CNNs, namely cross-entropy and soft Dice. We find that, even though soft Dice optimization leads to an improved performance with respect to the Dice score and other measures, it may introduce a volume bias for tasks with high inherent uncertainty. These findings indicate some of the method's clinical limitations and suggest doing a closer ad-hoc volume analysis with an optional re-calibration step.

医学图像分割模型的性能指标用于衡量参考注释和预测之间的一致性。在开发此类模型中，使用了一组通用指标，以使结果更具可比性。但是，公共数据集中的分布与临床实践中遇到的案例之间存在不匹配。许多常见的指标无法衡量这种不匹配的影响，尤其是对于包含不确定，小或空参考注释的临床数据集。因此，可能无法通过此类指标来验证模型在临床上有意义的一致性。评估临床价值的维度包括独立于参考注释量的大小，考虑参考注释的不确定性，体积计和/或位置一致性的奖励以及对空参考注释正确分类的奖励。与普通的公共数据集不同，我们的内部数据集更具代表性。它包含不确定的，小或空的参考注释。我们研究了有关深度学习框架的预测的公开度量指标，以确定哪些设置共同指标可提供有意义的结果。我们将公共基准数据集进行比较而没有不确定，小或空参考注释。该代码将发布。

未知的非线性动力学通常会限制前馈控制的跟踪性能。本文的目的是开发一个可以使用通用函数近似器来补偿这些未知非线性动力学的前馈控制框架。前馈控制器被参数化为基于物理模型和神经网络的平行组合，在该组合中，两者都共享相同的线性自回旋（AR）动力学。该参数化允许通过Sanathanan-Koerner（SK）迭代进行有效的输出误差优化。在每个Sk-itteration中，神经网络的输出在基于物理模型的子空间中通过基于正交投影的正则化受到惩罚，从而使神经网络仅捕获未建模的动力学，从而产生可解释的模型。

人类仍在执行许多高精度（DIS）任务，而这是自动化的理想机会。本文提供了一个框架，该框架使非专家的人类操作员能够教机器人手臂执行复杂的精确任务。该框架使用可变的笛卡尔阻抗控制器来执行从动力学人类示范中学到的轨迹。可以给出反馈以进行交互重塑或加快原始演示。董事会本地化是通过对任务委员会位置的视觉估算来完成的，并通过触觉反馈进行了完善。我们的框架在机器人基准拆卸挑战上进行了测试，该机器人必须执行复杂的精确任务，例如关键插入。结果显示每个操纵子任务的成功率很高，包括盒子中新型姿势的情况。还进行了消融研究以评估框架的组成部分。

技能在就业市场和许多人力资源（HR）过程中起着核心作用。在其他数字经验之后，当今的在线工作市场有候选人希望根据他们的技能看到正确的机会。同样，企业越来越需要使用数据来确保其劳动力中的技能保持未来。但是，有关技能的结构化信息通常缺少，并且基于自我或经理评估的流程已证明与所得数据的采用，完整性和新鲜度有关。鉴于明确或仅隐含地描述了数千种可能的技能标签，并且缺乏精细注释的培训语料库，提取技能是一项艰巨的任务。以前的技能提取工作过于简化任务，将其用于明确的实体检测任务，或者基于手动注释的培训数据，如果应用于完整的技能词汇，这是不可行的。我们根据遥远的字面匹配，提出了一个用于技能提取的端到端系统。我们提出并评估了几种负面验证数据集中的几种负面抽样策略，以提高技能提取对隐式提及技能的推广，尽管在遥远的监督数据中缺乏这种隐性技能。我们观察到，使用ESCO分类法从相关技能中选择负面示例会产生最大的进步，并且在一个模型中结合三种不同的策略进一步提高了性能，在RP@5中最多可达8个百分点。我们介绍了基于ESCO分类法的手动注释评估基准，以进行技能提取，并在其上验证模型。我们发布基准数据集以进行研究目的，以刺激对任务的进一步研究。

利用基于文本的节点属性的节点分类具有许多真实的应用程序，从学术引用图中的纸张主题到社交媒体网络中用户特征的分类范围。最新的节点分类框架（例如Giant）使用两阶段管道：首先嵌入图节点的文本属性，然后将所得嵌入的嵌入到节点分类模型中。在本文中，我们消除了这两个阶段，而是开发了建立在巨人基于端到端巨型（E2EG）的端到端节点分类模型。在我们的方法中，主体和辅助分类目标的串联利用导致了更强大的模型，从而使BERT主链可以切换为蒸馏编码器，其参数数量减少了25％-40％。此外，模型的端到端性质提高了易用性，因为它避免了链接多个模型进行节点分类的需求。与OGBN-ARXIV和OGBN产品数据集的巨型+MLP基线相比，我们的模型能够在换电环境（+0.5％）中获得稍好的精度，同时将模型培训时间最多减少40％。我们的模型也适用于电感设置，优于巨型 +MLP高达 +2.23％。