知识表示和推理有悠久的历史，即研究如何通过机器对知识进行形式化，解释和语义分析。在自动化车辆领域，最近的进步表明，能够将相关知识形式化和利用相关知识作为处理交通界固有且复杂的环境的关键推动者。本文证明了本体论是a）对自动车辆环境中与关键相关的因素进行建模和形式化的强大工具。为此，我们利用著名的6层模型来创建环境环境的形式表示。在此表示形式中，本体论将域知识模型为逻辑公理，从而促进交通场景和场景中的关键因素的存在。为了执行自动分析，将联合描述逻辑和规则推理器与A-Priori谓词增强结合使用。我们详细介绍了模块化方法，提出了公开可用的实施，并通过大规模的无人机数据集评估了该方法的城市交通情况。
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我们介绍了de bruijn图神经网络（DBGNNS），这是一种新颖的时间感知图神经网络体系结构，用于动态图上的时间分辨数据。我们的方法解释了动态图的因果拓扑中展开的时间流行模式，该模式由因果步行确定，即节点可以随着时间的时间影响彼此的链接序列。我们的架构建立在多层de bruijn图的多层上，这是一个迭代的线图结构，其中d de bruijn图中的节点k表示长度k-1的步行，而边缘则表示长度k的步行。我们开发了一个图形神经网络体系结构，该架构利用de bruijn图来实现遵循非马克维亚动力学的消息传递方案，该方案使我们能够在动态图的因果拓扑中学习模式。解决de bruijn图形不同订单k的问题可用于建模相同的数据集，我们进一步应用统计模型选择以确定用于消息传递的最佳图形拓扑。合成和经验数据集的评估表明，DBGNN可以利用动态图中的时间模式，从而大大改善了监督节点分类任务中的性能。
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心室心动过速（VT）可能是全世界425万人心脏死亡的原因之一。治疗方法是导管消融，以使异常触发区域失活。为了促进和加快消融过程中的定位，我们提出了基于卷积神经网络（CNN）的两种新型定位技术。与现有方法相反，例如使用ECG成像，我们的方法被设计为独立于患者特异性的几何形状，直接适用于表面ECG信号，同时还提供了二元透射位置。一种方法输出排名的替代解决方案。可以在通用或患者的几何形状上可视化结果。对CNN进行了仅包含模拟数据的数据集培训，并在模拟和临床测试数据上进行了评估。在模拟数据上，中值测试误差低于3mm。临床数据上的中位定位误差低至32mm。在所有临床病例中，多达82％的透壁位置被正确检测到。使用排名的替代溶液，在临床数据上，前3个中值误差下降到20mm。这些结果证明了原理证明使用CNN来定位激活源，而无需固有的患者特定的几何信息。此外，提供多种解决方案可以帮助医生在多个可能的位置中找到实际激活源。通过进一步的优化，这些方法具有加快临床干预措施的高潜力。因此，他们可以降低程序风险并改善VT患者的结局。
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我们将定量探测作为模型 - 非局部框架，用于在存在定量域知识的情况下验证因果模型。该方法被构造为基于相关的机器学习中火车/测试拆分的类似物，并增强了与科学发现逻辑一致的当前因果验证策略。在进行彻底基于模拟的研究之前，使用Pearl的洒水示例说明了该方法的有效性。通过研究示例性失败方案来识别该技术的限制，这些方案还用于提出一系列主题，以供未来的研究和改进定量探测的版本。在两个单独的开源python软件包中提供了将定量探测的代码以及基于模拟的定量探测有效性的基于仿真的研究的代码。
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在过去十年中，发光二极管（LED）几乎在每个应用中都取代了常见的灯泡，从智能手机中的手电筒到汽车前灯。照亮夜间街道需要LED发出光谱，被人眼被人眼被视为纯白色。与这种白光谱相关的电力不仅分布在贡献波长上，而且在视觉角度上分布。对于许多应用，可用的光线需要在向前的方向上退出LED，即在小角度到垂直。在这项工作中，我们证明了白色LED顶部的专门设计的多层薄膜增加了向前发射的纯白光的功率。因此，推导的多目标优化问题是通过实质物理引导的目标函数重新重新制定，该函数代表了我们工程问题的层次结构。采用贝叶斯优化的变体基于射线跟踪模拟来最大化这种非确定性目标函数。最终，对合适的多层薄膜的光学性质的研究允许识别白光方向性的增加的机制：角度和波长选择性过滤导致多层薄膜与光线的乒乓球发挥作用。
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我们介绍时间有序的多体相互作用，以描述表现出时间的复杂系统以及多体依赖性。首先，我们展示了多元马尔可夫链的动态如何在时间有序的多体相互作用的集合中分解。然后，我们提出了一种算法来提取来自数据的组合交互和测量来表征交互集合的复杂性。最后，我们通过实验验证我们算法对统计错误的稳健性及其在获取简单交互集合时的效率。
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