今天的战场环境是复杂的，动态的，不确定的，需要有效的支持，以确保任务成功。这依赖于一个适当的支持战略提供支持的设备能够不辱使命。在这两个系统和组织是复杂的，有一个全面的方法是通过自然防御挑战的背景下，部队和支持机构需要依靠高效的决策支持系统。物流，准备和可持续发展是用于资产管理的关键因素，这可以从AI受益到达“智能在职”电平依靠特别是在预测的和说明性的方法和关于业务重新源有效管理。聪明的支持能力，可以通过适当的指标进行监测，然后通过多标准决策支持和知识管理系统提高。根据在信息方面和目的，不同AI范例操作环境（数据驱动AI，基于知识的AI）是合适的，即使通过混合AI的组合。

The optimal layout of a complex system such as aerospace vehicles consists in placing a given number of components in a container in order to minimize one or several objectives under some geometrical or functional constraints. This paper presents an extended formulation of this problem as a variable-size design space (VSDS) problem to take into account a large number of architectural choices and components allocation during the design process. As a representative example of such systems, considering the layout of a satellite module, the VSDS aspect translates the fact that the optimizer has to choose between several subdivisions of the components. For instance, one large tank of fuel might be placed as well as two smaller tanks or three even smaller tanks for the same amount of fuel. In order to tackle this NP-hard problem, a genetic algorithm enhanced by an adapted hidden-variables mechanism is proposed. This latter is illustrated on a toy case and an aerospace application case representative to real world complexity to illustrate the performance of the proposed algorithms. The results obtained using the proposed mechanism are reported and analyzed.

3D Flash LiDAR是传统扫描激光雷达系统的替代方法，有望在紧凑的外形尺寸中进行精确的深度成像，并且没有运动部件，例如自动驾驶汽车，机器人技术和增强现实（AR）等应用。通常在图像传感器格式中使用单光子，直接飞行时间（DTOF）接收器实施，设备的操作可能会受到需要在室外场景中处理和压缩的大量光子事件的阻碍以及对较大数组的可扩展性。我们在这里提出了一个64x32像素（256x128 spad）DTOF成像器，该成像器通过将像素与嵌入式直方图使用像素一起克服这些局限性，该直方直方图锁定并跟踪返回信号。这大大降低了输出数据帧的大小，可在10 kfps范围内或100 kfps的最大帧速率进行直接深度读数。该传感器可选择性地读数检测表面或传感运动的像素，从而减少功耗和片外处理要求。我们演示了传感器在中端激光雷达中的应用。

隐式模型是一种普通学习模型，它放弃了神经网络中典型的层次结构结构，而是基于``平衡''方程来定义内部状态，从而提供竞争性能和减少记忆消耗。但是，培训这些模型通常依赖于昂贵的隐性区分来向后传播。在这项工作中，我们提出了一种新的培训隐式模型的方法，称为国家驱动的隐式建模（SIM），在其中，我们限制了内部状态和输出以匹配基线模型的模型，从而规避了昂贵的落后计算。训练问题通过构造变为凸，由于其可分解的结构，可以平行解决。我们演示了如何应用SIM卡方法来显着提高稀疏性（参数降低）和在FashionMnist和CIFAR-100数据集中训练的基线模型的鲁棒性。

知识图的完整性是重要的质量维度，也是对使用IT的应用程序表现良好的因素。通过执行知识丰富，可以改善完整性。重复检测旨在在知识图的实例之间找到身份联系，并且是知识丰富的基本子任务。当前解决问题的解决方案需要对工具的专家知识及其应用的知识图。用户可能没有这种专家知识。我们介绍了基于服务的重复检测任务的方法，该方法提供了一种易于使用的无代码解决方案，该解决方案仍然与最先进的解决方案竞争，并且最近在工业背景下被采用。评估将基于几种常用的测试方案。

本文重点介绍了具有高输出方差的随机模拟器的多目标优化，其中输入空间是有限的，并且目标函数的评估昂贵。我们依靠贝叶斯优化算法，这些算法使用概率模型来对要优化的功能进行预测。所提出的方法是用于估计帕累托最佳溶液的帕累托主动学习（PAL）算法的扩展，该算法使其适合随机环境。我们将其命名为随机模拟器（PAL）的Pareto主动学习。通过数值实验对一组双维，双目标测试问题进行数值实验评估了PAL的表现。与其他基于标量的和随机搜索的方法相比，PAL表现出卓越的性能。

一流拍卖基本上基于Vickrey拍卖的基于程序化广告的传统竞标方法。就学习而言，首次拍卖更具挑战性，因为最佳招标策略不仅取决于物品的价值，还需要一些其他出价的知识。他们已经升级了续集学习的几种作品，其中许多人考虑以对抗方式选择买方或对手最大出价的型号。即使在最简单的设置中，这也会导致算法，其后悔在$ \ sqrt {t} $方面与时间纵横为$ t $。专注于买方对静止随机环境扮演的情况，我们展示了如何实现显着较低的遗憾：当对手的最大竞标分布是已知的，我们提供了一种遗留算法，其后悔可以低至$ \ log ^ 2（t ）$;在必须顺序地学习分发的情况下，对于任何$ \ epsilon> 0 $来说，该算法的概括可以达到$ t ^ {1/3 + \ epsilon} $。为了获得这些结果，我们介绍了两种可能对自己兴趣感兴趣的新颖思想。首先，通过在发布的价格设置中获得的结果进行输，我们提供了一个条件，其中一流的挡板效用在其最佳状态下局部二次。其次，我们利用观察到，在小子间隔上，可以更准确地控制经验分布函数的变化的浓度，而不是使用经典的DVORETZKY-Kiefer-Wolfowitz不等式来控制。数值模拟确认，我们的算法比各种出价分布中提出的替代方案更快地收敛，包括在实际的程序化广告平台上收集的出价。

运动分析的视频处理解决方案是许多计算机视觉应用中的关键任务，从人为活动识别到对象检测。特别地，速度估计算法可以在街道监测和环境监测等上下文中相关。在大多数现实场景中，帧感兴趣的对象对象平面的投影可能受到与透视变换或周期性行为相关的动态变化的影响。因此，先进的速度估计技术需要依赖于能够处理潜在几何修改的对象检测的鲁棒算法。该方法由一系列预处理操作组成，其旨在减少或忽视影响感兴趣对象的持久性效果，然后基于最大可能性（ml）原理，其中前景对象的速度估计。 ML估计方法代表，实际上，可以被利用以获得可靠的结果来获得可靠的统计工具。所提出的算法的性能在一组真实视频录制上进行评估，并与块匹配的运动估计算法进行比较。所获得的结果表明该方法表现出良好且稳健的性能。