作为对隐喻分析的贡献，我们介绍了一项基于统计的基于数据的研究，并对长期存在的猜想和对隐喻系统特征的有史以来的经验探索进行了经验分析。相反，这也使隐喻理论可作为含义出现的基础，可以定量探索并集成到NLP的框架中。

Machine learning is the science of credit assignment: finding patterns in observations that predict consequences of actions and help to improve future performance. Credit assignment is also required for human understanding of how the world works, not only for individuals navigating daily life, but also for academic professionals like historians who interpret the present in light of past events. Here I focus on the history of modern artificial intelligence (AI) which is dominated by artificial neural networks (NNs) and deep learning, both conceptually closer to the old field of cybernetics than to what's been called AI since 1956 (e.g., expert systems and logic programming). A modern history of AI will emphasize breakthroughs outside of the focus of traditional AI text books, in particular, mathematical foundations of today's NNs such as the chain rule (1676), the first NNs (linear regression, circa 1800), and the first working deep learners (1965-). From the perspective of 2022, I provide a timeline of the -- in hindsight -- most important relevant events in the history of NNs, deep learning, AI, computer science, and mathematics in general, crediting those who laid foundations of the field. The text contains numerous hyperlinks to relevant overview sites from my AI Blog. It supplements my previous deep learning survey (2015) which provides hundreds of additional references. Finally, to round it off, I'll put things in a broader historic context spanning the time since the Big Bang until when the universe will be many times older than it is now.

Climate change is expected to intensify and increase extreme events in the weather cycle. Since this has a significant impact on various sectors of our life, recent works are concerned with identifying and predicting such extreme events from Earth observations. This paper proposes a 2D/3D two-branch convolutional neural network (CNN) for wildfire danger forecasting. To use a unified framework, previous approaches duplicate static variables along the time dimension and neglect the intrinsic differences between static and dynamic variables. Furthermore, most existing multi-branch architectures lose the interconnections between the branches during the feature learning stage. To address these issues, we propose a two-branch architecture with a Location-aware Adaptive Denormalization layer (LOADE). Using LOADE as a building block, we can modulate the dynamic features conditional on their geographical location. Thus, our approach considers feature properties as a unified yet compound 2D/3D model. Besides, we propose using an absolute temporal encoding for time-related forecasting problems. Our experimental results show a better performance of our approach than other baselines on the challenging FireCube dataset.

The extensive surviving corpus of the ancient scholar Plutarch of Chaeronea (ca. 45-120 CE) also contains several texts which, according to current scholarly opinion, did not originate with him and are therefore attributed to an anonymous author Pseudo-Plutarch. These include, in particular, the work Placita Philosophorum (Quotations and Opinions of the Ancient Philosophers), which is extremely important for the history of ancient philosophy. Little is known about the identity of that anonymous author and its relation to other authors from the same period. This paper presents a BERT language model for Ancient Greek. The model discovers previously unknown statistical properties relevant to these literary, philosophical, and historical problems and can shed new light on this authorship question. In particular, the Placita Philosophorum, together with one of the other Pseudo-Plutarch texts, shows similarities with the texts written by authors from an Alexandrian context (2nd/3rd century CE).

区分动作是按预期执行的，还是预期的动作失败是人类不仅具有的重要技能，而且对于在人类环境中运行的智能系统也很重要。但是，由于缺乏带注释的数据，认识到一项行动是无意的还是预期的，是否会失败。尽管可以在互联网中发现无意或失败动作的视频，但高注释成本是学习网络的主要瓶颈。因此，在这项工作中，我们研究了对无意采取行动预测的自学代表学习的问题。虽然先前的作品学习基于本地时间社区的表示形式，但我们表明需要视频的全局上下文来学习三个下游任务的良好表示：无意的动作分类，本地化和预期。在补充材料中，我们表明学习的表示形式也可用于检测视频中的异常情况。

与生成对抗网络（GAN）的图像和分割掩模的联合合成有望减少用像素通过像素注释收集图像数据所需的精力。但是，要学习高保真图像掩码合成，现有的GAN方法首先需要一个需要大量图像数据的预训练阶段，这限制了其在受限图像域中的利用。在这项工作中，我们迈出了一步，以减少此限制，从而引入了单次图像掩码合成的任务。我们旨在仅给出一个单个标记的示例，生成各种图像及其分割面具，并假设与以前的模型相反，则无法访问任何预训练数据。为此，我们受到单图像gan的最新体系结构发展的启发，我们介绍了OSMIS模型，该模型可以合成分割掩模，这些掩模与单次镜头中生成的图像完全一致。除了实现产生的口罩的高保真度外，OSMIS在图像合成质量和多样性中的最先进的单图像模型优于最先进的单位图。此外，尽管没有使用任何其他数据，OSMIS还是表现出令人印象深刻的能力，可以作为一击细分应用程序的有用数据增强的来源，提供了与标准数据增强技术相辅相成的性能提高。代码可从https://github.com/ boschresearch/One-shot-synthesis获得

我们提出了一种使用合理的心形和现实外观合成心脏MR图像的方法，目的是生成标记的数据进行深度学习（DL）训练。它将图像合成分解为标签变形和标签到图像翻译任务。前者是通过VAE模型中的潜在空间插值来实现的，而后者是通过条件GAN模型完成的。我们设计了一种在受过训练的VAE模型的潜在空间中的标记操纵方法，即病理合成，旨在合成一系列具有所需心脏病特征的伪病理合成受试者。此外，我们建议通过估计潜在矢量之间的相关系数矩阵来对2D切片之间的关系进行建模，并利用它在解码到图像空间之前将样品随机绘制的元素关联。这种简单而有效的方法导致从2D片段产生3D一致的受试者。这种方法可以提供一种解决方案，以多样化和丰富心脏MR图像的可用数据库，并为开发基于DL的图像分析算法的开发铺平道路。该代码将在https://github.com/sinaamirrajab/cardiacpathologysynthesis中找到。

本文在完全和时间戳监督的设置中介绍了通过序列（SEQ2SEQ）翻译序列（SEQ2SEQ）翻译的统一框架。与当前的最新帧级预测方法相反，我们将动作分割视为SEQ2SEQ翻译任务，即将视频帧映射到一系列动作段。我们提出的方法涉及在标准变压器SEQ2SEQ转换模型上进行一系列修改和辅助损失函数，以应对与短输出序列相对的长输入序列，相对较少的视频。我们通过框架损失为编码器合并了一个辅助监督信号，并在隐式持续时间预测中提出了单独的对齐解码器。最后，我们通过提出的约束K-Medoids算法将框架扩展到时间戳监督设置，以生成伪分段。我们提出的框架在完全和时间戳监督的设置上始终如一地表现，在几个数据集上表现优于或竞争的最先进。

神经建筑搜索（NAS）已被广泛研究，并已成长为具有重大影响的研究领域。虽然经典的单目标NAS搜索具有最佳性能的体系结构，但多目标NAS考虑了应同时优化的多个目标，例如，将沿验证错误最小化资源使用率。尽管在多目标NAS领域已经取得了长足的进步，但我们认为实际关注的实际优化问题与多目标NAS试图解决的优化问题之间存在一些差异。我们通过将多目标NAS问题作为质量多样性优化（QDO）问题来解决这一差异，并引入了三种质量多样性NAS优化器（其中两个属于多重速度优化器组），以寻求高度多样化但多样化的体系结构对于特定于应用程序特定的利基，例如硬件约束。通过将这些优化器与它们的多目标对应物进行比较，我们证明了质量多样性总体上优于多目标NA在解决方案和效率方面。我们进一步展示了应用程序和未来的NAS研究如何在QDO上蓬勃发展。

超参数优化构成了典型的现代机器学习工作流程的很大一部分。这是由于这样一个事实，即机器学习方法和相应的预处理步骤通常只有在正确调整超参数时就会产生最佳性能。但是在许多应用中，我们不仅有兴趣仅仅为了预测精度而优化ML管道；确定最佳配置时，必须考虑其他指标或约束，从而导致多目标优化问题。由于缺乏知识和用于多目标超参数优化的知识和容易获得的软件实现，因此通常在实践中被忽略。在这项工作中，我们向读者介绍了多个客观超参数优化的基础知识，并激励其在应用ML中的实用性。此外，我们从进化算法和贝叶斯优化的领域提供了现有优化策略的广泛调查。我们说明了MOO在几个特定ML应用中的实用性，考虑了诸如操作条件，预测时间，稀疏，公平，可解释性和鲁棒性之类的目标。