上下文多臂强盗（MAB）是推荐系统中重要的顺序决策问题。一系列称为土匪（俱乐部）聚集的作品，利用了对用户的协作效果，并显着提高了建议质量。由于应用程序量表的日益增加和对隐私的关注，因此需求不断增加，以使用户数据分散并将匪徒学习推向本地服务器端。但是，现有的俱乐部算法是在中央服务器上可用的集中设置下设计的。我们专注于研究Bandit（FCLUB）问题的联合在线聚类，该问题旨在最大程度地减少遗憾，同时满足隐私和沟通的考虑。我们为群集检测设计了一种新的基于阶段的方案，并为解决此问题的合作强盗学习提供了一种新型的异步通信协议。为了保护用户的隐私，以前的差异隐私（DP）定义不是很合适，我们提出了一个在用户群集级别上起作用的新DP概念。我们提供了严格的证据，以证明我们的算法同时实现（聚类）DP，sublrinear沟通复杂性和sublrinear遗憾。最后，实验评估表明，与基准算法相比，我们的表现出色。

在本文中，我们研究了组合半伴侣（CMAB），并专注于减少遗憾的批量$ k $的依赖性，其中$ k $是可以拉动或触发的武器总数每个回合。首先，对于用概率触发的臂（CMAB-T）设置CMAB，我们发现了一个新颖的（定向）触发概率和方差调制（TPVM）条件，可以替代各种应用程序的先前使用的平滑度条件，例如级联bandsistits bandits bandits。 ，在线网络探索和在线影响最大化。在这种新条件下，我们提出了一种具有方差感知置信区间的BCUCB-T算法，并进行遗憾分析，将$ O（k）$ actival降低到$ o（\ log k）$或$ o（\ log^2 k） ）$在遗憾中，大大改善了上述申请的后悔界限。其次，为了设置具有独立武器的非触发CMAB，我们提出了一种SESCB算法，该算法利用TPVM条件的非触发版本，并完全消除了对$ k $的依赖，以备受遗憾。作为有价值的副产品，本文使用的遗憾分析可以将几个现有结果提高到$ O（\ log K）$的一倍。最后，实验评估表明，与不同应用中的基准算法相比，我们的表现出色。

我们通过可共享的手臂设置概括了多武器的多臂土匪（MP-MAB）问题，其中几场比赛可以共享同一臂。此外，每个可共享的组都有有限的奖励能力和“每载”奖励分配，这两者都是学习者所不知道的。可共享臂的奖励取决于负载，这是“每载”奖励乘以拉动手臂的戏剧数量或当比赛数量超过容量限制时的奖励能力。当“按负载”奖励遵循高斯分布时，我们证明了样本复杂性的下限，从负载依赖的奖励中学习容量，也遗憾的是这个新的MP-MAB问题的下限。我们设计了一个容量估计器，其样品复杂性上限在奖励手段和能力方面与下限匹配。我们还提出了一种在线学习算法来解决该问题并证明其遗憾的上限。这个遗憾的上界的第一任期与遗憾的下限相同，其第二和第三个术语显然也对应于下边界。广泛的实验验证了我们算法的性能以及其在5G和4G基站选择中的增长。

移动边缘计算有助于用户将计算任务卸载到边缘服务器，以满足其严格的延迟要求。以前的作品主要探讨给出系统侧信息时的任务卸载（例如，服务器处理速度，蜂窝数据速率）或系统不确定性的集中卸载。但两者普遍跌倒，以处理涉及动态和不确定环境中许多共存用户的任务安置。在本文中，我们开发了考虑未知随机系统侧信息的多用户卸载框架，以实现分散的用户发起的服务放置。具体而言，我们将动态任务放置作为在线多用户多武装强盗过程，并提出基于分散的epoch的卸载（DEBO），以优化在网络延迟下进行的用户奖励。我们表明DEBO可以推断最佳用户服务器分配，从而实现了近距离的服务性能和紧密的O（log t）卸载后悔。此外，我们将DEBO概括为各种常见场景，如未知的奖励差距，动态进入或离开客户，以及公平的奖励分发，同时进一步探索用户卸载任务需要异构计算资源。特别是，我们为这些实例中的每一个完成子线性遗憾。基于实际测量的评估证实了我们在优化延迟敏感奖励的最先进方法中的卸载方案的优势。

在分散的学习中，节点网络协作以最小化通常是其本地目标的有限总和的整体目标函数，并结合了非平滑的正则化术语，以获得更好的泛化能力。分散的随机近端梯度（DSPG）方法通常用于培训这种类型的学习模型，而随机梯度的方差延迟了收敛速率。在本文中，我们提出了一种新颖的算法，即DPSVRG，通过利用方差减少技术来加速分散的训练。基本思想是在每个节点中引入估计器，该节点周期性地跟踪本地完整梯度，以校正每次迭代的随机梯度。通过将分散的算法转换为具有差异减少的集中内隙近端梯度算法，并控制错误序列的界限，我们证明了DPSVRG以o（1 / t）$的速率收敛于一般凸起目标加上非平滑术语以$ t $作为迭代的数量，而dspg以$ o（\ frac {1} {\ sqrt {t}}）$汇聚。我们对不同应用，网络拓扑和学习模型的实验表明，DPSVRG会收敛于DSPG的速度要快得多，DPSVRG的损耗功能与训练时期顺利降低。

超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。

空间生物学研究旨在了解太空飞行对生物的根本影响，制定支持深度空间探索的基础知识，最终生物工程航天器和栖息地稳定植物，农作物，微生物，动物和人类的生态系统，为持续的多行星寿命稳定。要提高这些目标，该领域利用了来自星空和地下模拟研究的实验，平台，数据和模型生物。由于研究扩展到低地球轨道之外，实验和平台必须是最大自主，光，敏捷和智能化，以加快知识发现。在这里，我们介绍了由美国国家航空航天局的人工智能，机器学习和建模应用程序组织的研讨会的建议摘要，这些应用程序为这些空间生物学挑战提供了关键解决方案。在未来十年中，将人工智能融入太空生物学领域将深化天空效应的生物学理解，促进预测性建模和分析，支持最大自主和可重复的实验，并有效地管理星载数据和元数据，所有目标使生活能够在深空中茁壮成长。

Traditionally, data analysis and theory have been viewed as separate disciplines, each feeding into fundamentally different types of models. Modern deep learning technology is beginning to unify these two disciplines and will produce a new class of predictively powerful space weather models that combine the physical insights gained by data and theory. We call on NASA to invest in the research and infrastructure necessary for the heliophysics' community to take advantage of these advances.

In the Earth's magnetosphere, there are fewer than a dozen dedicated probes beyond low-Earth orbit making in-situ observations at any given time. As a result, we poorly understand its global structure and evolution, the mechanisms of its main activity processes, magnetic storms, and substorms. New Artificial Intelligence (AI) methods, including machine learning, data mining, and data assimilation, as well as new AI-enabled missions will need to be developed to meet this Sparse Data challenge.

The availability of frequent and cost-free satellite images is in growing demand in the research world. Such satellite constellations as Landsat 8 and Sentinel-2 provide a massive amount of valuable data daily. However, the discrepancy in the sensors' characteristics of these satellites makes it senseless to use a segmentation model trained on either dataset and applied to another, which is why domain adaptation techniques have recently become an active research area in remote sensing. In this paper, an experiment of domain adaptation through style-transferring is conducted using the HRSemI2I model to narrow the sensor discrepancy between Landsat 8 and Sentinel-2. This paper's main contribution is analyzing the expediency of that approach by comparing the results of segmentation using domain-adapted images with those without adaptation. The HRSemI2I model, adjusted to work with 6-band imagery, shows significant intersection-over-union performance improvement for both mean and per class metrics. A second contribution is providing different schemes of generalization between two label schemes - NALCMS 2015 and CORINE. The first scheme is standardization through higher-level land cover classes, and the second is through harmonization validation in the field.