如今有大量在线文档数据源。缺乏结构和格式之间的差异是自动​​从中提取信息的主要困难，这也对其使用和重复使用产生负面影响。在生物医学领域中，出现了DISNET平台，以通过大规模的异质来源为研究人员提供资源，以获取人类疾病网络范围的信息。具体来说，在该领域中，不仅提供从不同来源提取的信息，而且提供支持它的证据至关重要。本文提出了Eboca，该本体论描述了（i）生物医学领域概念及其之间的关联，以及（ii）支持这些关联的证据；目的是提供一个模式来改善该领域中的证据和生物医学关联的出版和描述。已成功评估了本体论，以确保没有错误，建模陷阱，并符合先前定义的功能要求。来自文本的一部分和自动关联提取子集的测试数据已根据所提出的本体论进行了转换，以创建可用于实际场景中的知识图，并且还用于评估所述本体论。

我们提出了一种基于情节知识图（EKG）的新方法，用于评估开放域中的（多模式）对话剂。该图是通过解释对话过程中的原始信号而生成的，并且能够随着时间的推移捕获知识的积累。我们应用对所得图的结构和语义分析，并将这些属性转化为定性措施。我们将这些措施与通常用于对话代理的现有自动和手动评估指标进行比较。我们的结果表明，我们的基于知识的评估为互动和代理人的行为提供了更多的定性见解。

本文描述了我们对第9届论证挖掘研讨会共同任务的贡献（2022）。我们的方法使用大型语言模型来进行论证质量预测的任务。我们使用GPT-3进行及时的工程，并研究培训范式多任务学习，对比度学习和中任务培训。我们发现混合预测设置优于单个模型。提示GPT-3最适合预测论点有效性，而论证新颖性最好通过使用所有三个训练范式训练的模型来估算。

语言模型（LMS）已被证明在各种下游应用程序中很有用，例如摘要，翻译，问答和文本分类。由于它们可以存储的大量信息，LMS正在成为人工智能中越来越重要的工具。在这项工作中，我们提出了道具（提示为探测），该道具利用GPT-3（最初由OpenAI在2020年提出的大型语言模型）来执行知识基础构建任务（KBC）。 Prop实施了一种多步骤方法，该方法结合了各种提示技术来实现这一目标。我们的结果表明，手动提示策划是必不可少的，必须鼓励LM给出可变长度的答案集，特别是包括空的答案集，True/False问题是提高LM生成的建议精度的有用设备。 LM的大小是至关重要的因素，并且实体字典别名提高了LM评分。我们的评估研究表明，这些提出的技术可以大大提高最终预测的质量：Prop赢得了LM-KBC竞争的轨道2，表现优于基线36.4个百分点。我们的实施可在https://github.com/hemile/iswc-challenge上获得。

语言的自动处理在我们的生活中普遍存在，经常在我们的决策中扮演核心角色，例如为我们的消息和邮件选择措辞，翻译我们的读物，甚至与我们进行完整的对话。单词嵌入是现代自然语言处理系统的关键组成部分。它们提供了一种词的表示，从而提高了许多应用程序的性能，从而是含义的表现。单词嵌入似乎可以捕捉到原始文本中单词的含义的外观，但与此同时，它们还提炼了刻板印象和社会偏见，后来传达给最终应用。这样的偏见可能是歧视性的。检测和减轻这些偏见，以防止自动化过程的歧视行为非常重要，因为它们的规模可能比人类更有害。目前，有许多工具和技术可以检测和减轻单词嵌入中的偏见，但是它们为没有技术技能的人的参与带来了许多障碍。碰巧的是，大多数偏见专家，无论是社会科学家还是对偏见有害，没有这样的技能的环境，并且由于技术障碍而无法参与偏见检测过程。我们研究了现有工具中的障碍，并与不同种类的用户探索了它们的可能性和局限性。通过此探索，我们建议开发一种专门旨在降低技术障碍的工具，并提供探索能力，以满足愿意审核这些技术的专家，科学家和一般人的要求。

我们介绍了SLCN出生预测时胎龄（临床神经影像学表面学习）挑战的方法。我们的方法基于一种多视图形状分析技术，该技术从不同的角度捕获3D对象的2D渲染。我们在球体表面上呈现大脑特征，然后通过2D CNN分析2D图像，并针对回归任务进行注意力层。回归任务在天然空间上达到1.637 +-1.3的MAE，模板空间上的MAE为1.38 +-1.14。该项目的源代码可在我们的GitHub存储库中获得https://github.com/mathieuleclercq/slcn_challenge_unc_unc_unc

AI。破坏和创新竞争的需求正在影响成为创新热点有必要的城市。但是，如果没有经过验证的解决方案，就需要实验，通常不成功。但是，在城市中进行的实验不仅对其公民产生了许多不良影响，而且如果失败的话，也有声誉。在其他领域如此受欢迎的数字双胞胎似乎是扩展实验建议的一种有前途的方法，但是在模拟环境中，只能翻译出半熟的人，即成功的可能性较高的人，将其转化为真实的环境，从而最大程度地减少风险。但是，数字双胞胎是数据密集的，需要高度局部数据，使其难以扩展，尤其是对于小城市，并且与数据收集相关的高成本。我们提出了一种基于合成数据的替代方案，该替代方案给定在智能城市中很常见的某些条件，可以解决这两个问题以及基于NO2污染的概念验证。

检查裂缝是正确监视和维护建筑物的重要过程。但是，手动裂缝检查是耗时，不一致且危险的（例如，在高建筑物中）。由于开源AI技术的开发，可用的无人机（UAV）的增加以及智能手机摄像机的可用性，已经有可能自动化建筑物裂纹检查过程。这项研究介绍了使用最先进的分段算法来开发一种易于使用，免费和开源的自动化建筑物外部裂纹检查软件（ABECIS），用于建筑和设施经理定量和定性报告。使用在现实世界中的无人机和智能手机摄像机和受控实验室环境中收集的图像对Abecis进行了测试。从算法的原始输出来看，用于测试实验的工会上的中值相交​​是（1）0.686，用于使用商业无人机在受控的实验室环境中使用商业无人机在室内裂纹检测实验，（2）0.186，用于使用室内裂纹检测在施工现场检测的室内裂纹。智能手机和（3）0.958使用商业无人机在大学校园进行户外裂纹检测。当人类操作员选择性地消除误报时，这些IOU结果可以显着提高到0.8以上。通常，Abecis最适合室外无人机图像，将算法预测与人类验证/干预相结合提供非常准确的裂纹检测结果。该软件可公开可用，可以下载以供开箱即用：https：//github.com/smart-nyuad/abecis

在处理知识时考虑个人，潜在的矛盾观点的重要性已得到广泛认可。许多现有的本体管理方法完全合并了知识的观点，这可能需要削弱以保持一致性；其他人以完全独立的方式代表了独特的观点。作为替代方案，我们提出了观点逻辑，这是一种简单而多功能的多模式逻辑````addon'''，用于现有的KR语言，用于针对域知识的集成表示，相对于多样化的，可能是相互冲突的角度，可以是层次结构化的， ，组合并相互关联。从一阶观点逻辑（FOSL）的通用框架开始，我们随后将注意力集中在句子公式的片段上，为此，我们将poly Time Translation转换为无角度版本。该结果对一阶逻辑的各种高度表达性可决定性片段产生可决定性和有利的复杂性。然后，我们使用一些精心设计的编码技巧，然后为OWL 2 DL本体语言的逻辑SROIQB_S建立类似的翻译。借助此结果，现有高度优化的猫头鹰推理器可用于为通过角度建模扩展的本体学语言提供实用的推理支持。

We address the problem of designing stabilizing control policies for nonlinear systems in discrete-time, while minimizing an arbitrary cost function. When the system is linear and the cost is convex, the System Level Synthesis (SLS) approach offers an effective solution based on convex programming. Beyond this case, a globally optimal solution cannot be found in a tractable way, in general. In this paper, we develop a parametrization of all and only the control policies stabilizing a given time-varying nonlinear system in terms of the combined effect of 1) a strongly stabilizing base controller and 2) a stable SLS operator to be freely designed. Based on this result, we propose a Neural SLS (Neur-SLS) approach guaranteeing closed-loop stability during and after parameter optimization, without requiring any constraints to be satisfied. We exploit recent Deep Neural Network (DNN) models based on Recurrent Equilibrium Networks (RENs) to learn over a rich class of nonlinear stable operators, and demonstrate the effectiveness of the proposed approach in numerical examples.