业务流程偏差是指业务流程执行的子集的现象，以消极或积极的方式偏离{他们的预期或理想的结果。业务流程的偏差执行包括违反合规规则的人，或者欠冲前或超过绩效目标的执行。偏差挖掘涉及通过分析支持业务流程的系统存储的事件日志来揭示揭示异常执行的原因。在本文中，首先通过基于顺序和声明模式模式的特征和它们的组合来研究解释业务流程的偏差问题。然后，通过基于纯数据属性值和数据感知声明规则利用事件日志中的事件日志和迹线的数据属性来进一步提高说明。然后通过用于规则感应的直接和间接方法来提取表征消化的解释。使用来自多个域的实际日志，根据他们准确地区分过程的非偏差和异常执行能力以及决赛的可理解性的能力来评估一系列特征类型和不同形式的决策规则。返回给用户的结果。
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蛋白质 - 蛋白质相互作用（PPI）网络由生物体的蛋白质之间的物理和/或功能相互作用组成。由于用于形成PPI网络的生物物理和高通量方法是昂贵的，耗时的，而且通常包含不准确性，因此最终的网络通常不完整。为了推断这些网络中缺少的相互作用，我们提出了基于连续的经典和量子随机步行的新型链接预测方法。在量子步行的情况下，我们检查了网络邻接和拉普拉斯矩阵的用法来控制步行动力学。我们根据相应的过渡概率定义得分函数，并在四个现实世界PPI数据集上执行测试。我们的结果表明，使用网络邻接矩阵的连续时间经典随机步行和量子步行可以成功预测缺失的蛋白质 - 蛋白质相互作用，并且性能与艺术的状态媲美。
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更新和竣工模型在过程工厂的生命周期中起着重要作用。特别是，必须精确地为系统精确以确保系统的效率和可靠性。数据驱动的模型可以通过考虑不确定性和生命周期相关的更改来模拟子系统的最新行为。本文介绍了使用早期实施的原型作为示例的过程工厂的混合数字双床模型的逐步概念。它将详细介绍使用流程设备的数据驱动模型更新棕色域处理系统的第一原理模型和数字双胞胎的步骤。还将讨论产生竣工混合数码双床的挑战。在处理历史数据的帮助下，教导机器学习模型，可以随着时间的推移不断提高实现的数字双胞划，并且可以进一步优化这项工作。
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在这项工作中，我们引入了一种差异性私有方法，用于从垂直分区的数据\ emph {i.e。}生成合成数据，其中同一个人的数据分布在多个数据持有人或各方之间。我们提出了一种差异性隐私随机梯度下降（DP-SGD）算法，以使用变异推理在此类分区数据上训练混合模型。我们修改了安全的多方计算（MPC）框架，以将MPC与差异隐私（DP）相结合，以便有效地使用差异化的私有MPC来学习DP下在此类垂直分区数据的DP下的概率生成模型。假设混合物组件不包含不同方面的依赖性，则可以将目标函数分解为当事方计算的贡献的产物之和。最后，MPC用于计算不同贡献之间的聚集体。此外，我们严格地定义了系统中不同玩家的隐私保证。为了证明我们的方法的准确性，我们从UCI机器学习存储库上运行算法在成人数据集上，在此我们获得与非分区案例的可比结果。
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