机器人将机器人的无缝集成到人类环境需要机器人来学习如何使用现有的人类工具。学习工具操纵技能的目前方法主要依赖于目标机器人环境中提供的专家演示，例如，通过手动引导机器人操纵器或通过远程操作。在这项工作中，我们介绍了一种自动化方法，取代了一个专家演示，用YouTube视频来学习工具操纵策略。主要贡献是双重的。首先，我们设计一个对齐过程，使模拟环境与视频中观察到的真实世界。这是作为优化问题，找到刀具轨迹的空间对齐，以最大化环境给出的稀疏目标奖励。其次，我们描述了一种专注于工具的轨迹而不是人类的运动的模仿学习方法。为此，我们将加强学习与优化过程相结合，以基于对准环境中的工具运动来找到控制策略和机器人的放置。我们展示了仿真中的铲子，镰刀和锤子工具的建议方法，并展示了训练有素的政策对真正的弗兰卡·埃米卡熊猫机器人示范的卫生政策的有效性。
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微生物组构成中的大规模扰动与人类生理的健康和功能密切相关，无论是驱动力还是后果。但是，由于微生物之间的大量复杂相互作用，了解健康和疾病个体的微生物组轮廓的差异可能会变得复杂。我们建议将这些相互作用建模为随时间变化的图，其节点是微生物，边缘是它们之间的相互作用。由于需要分析这种复杂的相互作用的需要，我们开发了一种方法，该方法可以学习时间不断发展的图表的低维表示，并保持在高维空间中发生的动力学。通过我们的实验，我们表明我们可以提取图形特征，例如节点簇或边缘簇，这些节点或边缘对模型具有最大影响，以学习低维表示。这些信息对于鉴定与临床疾病密切相关的微生物以及它们之间的相互作用至关重要。我们对合成和现实世界微生物组数据集进行了实验。
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说明性过程监控方法试图通过在运行时推荐的干预措施，以防止负面结果或业绩不佳的情况下，以优化业务流程。近年来，各种规范的过程监控方法被提出。本文研究通过系统的文献回顾（SLR）在该领域现有的方法。为了结构的场，提出了用于表征说明性过程根据它们的性能目标，性能度量，干预类型，建模技术，数据输入，和干预策略监测方法的框架。单反提供了深入了解的挑战和地区为今后的研究，可以提高的规范过程监测方法的有效性和适用性。本文着重介绍了需要验证现有的和在真实世界设置的新方法，扩展类型超出有关的时间和成本的角度干预措施，并设计考虑因果关系和二阶影响的政策。
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最近，对卷积神经网络（CNNS）的注意机制越来越令人兴趣，以解决计算机视觉任务。大多数这些方法学会了解明确地识别和突出场景的相关部分并将参与图像传递给网络的其他层。在本文中，我们认为这种方法可能不是最佳的。可以说，明确地学习图像的哪些部分是相关的，通常比学习图像的图像较小的哪些部分更难，因此应该忽略。事实上，在视觉域中，存在许多易于识别的无关功能模式。例如，接近边界的图像区域不太可能包含分类任务的有用信息。基于这个想法，我们建议在CNNS中重构注意力机制，以学会忽略而不是学习参加。具体而言，我们建议明确地学习场景中的无关信息，并在产生的表示中抑制它，只保留重要属性。这种隐式关注方案可以纳入任何现有的注意机制。在这项工作中，我们使用最近的两个注意方法挤压和激励（SE）块和卷积块注意模块（CBAM）来验证这个想法。不同数据集和模型架构上的实验结果表明，学习忽略，即隐含的注意力，与标准方法相比，产生卓越的性能。
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