社交机器人已被用来以各种方式来协助心理健康，例如帮助自闭症儿童改善其社交技能和执行功能，例如共同关注和身体意识。他们还用于通过减少孤立和孤独感，并支持青少年和儿童的心理健康来帮助老年人。但是，这一领域的现有工作仅通过社交机器人对人类活动的互动响应来帮助他们学习相关技能，从而通过社交机器人表现出对心理健康的支持。我们假设人类还可以通过与社交机器人释放或分享其心理健康数据来从社交机器人那里获得帮助。在本文中，我们提出了一项人类机器人相互作用（HRI）研究，以评估这一假设。在为期五天的研究中，共有五十五名（n = 55）的参与者与社交机器人分享了他们的内在情绪和压力水平。我们看到大多数积极的结果表明，值得在这个方向上进行未来的工作，以及社会机器人在很大程度上支持心理健康的潜力。

在机器人和人类运营商之间分享自主权可以促进机器人任务示范的数据收集，以不断改进学习模型。然而，沟通意图的手段和关于未来的原因是人类和机器人之间的差异。我们介绍了辅助Tele-Op，虚拟现实（VR）系统，用于收集展示自主轨迹预测的机器人任务演示，以传达机器人的意图。随着机器人移动，用户可以在需要时切换自主和手动控制。这允许用户通过高成功率和比手动遥操作系统更轻松地收集任务演示。我们的系统由变压器供电，可以为未来提供潜在的状态和行动的窗口 - 几乎没有添加计算时间。密钥识别是，如果用户决定模型预测的操作是不合适的，则可以在变换器序列内的任何位置注入人类意图。在每次步骤中，用户可以（1）无所作为并允许自主操作在观察机器人的未来计划序列时继续，或者（2）接管并暂时规定不同一组动作以使模型返回到轨道上。我们在https://sites.google.com/view/assistive-teleop上托管视频和其他补充材料。

机器人需要能够从用户学习概念，以便将其功能调整到每个用户的唯一任务。但是当机器人在高维输入上运行时，如图像或点云，这是不切实际的：机器人需要一种不切实际的人类努力来学习新概念。为了解决这一挑战，我们提出了一种新方法，其中机器人学习概念的低维变体，并使用它来生成更大的数据集，用于在高维空间中学习概念。这使得只有在训练时间等地访问的语义上有意义的特权信息，如对象姿势和边界框，这允许更丰富的人类交互来加速学习。我们通过学习介词概念来评估我们的方法，这些概念描述了对象状态或多对象关系，如上面，近，近或对齐，这是用户规范任务目标和机器人的执行约束的关键。使用模拟人类，我们表明，与直接在高维空间中的学习概念相比，我们的方法可以提高样本复杂性。我们还展示了学习概念在7 DOF法兰卡熊猫机器人上的运动规划任务中的效用。

Strategic test allocation plays a major role in the control of both emerging and existing pandemics (e.g., COVID-19, HIV). Widespread testing supports effective epidemic control by (1) reducing transmission via identifying cases, and (2) tracking outbreak dynamics to inform targeted interventions. However, infectious disease surveillance presents unique statistical challenges. For instance, the true outcome of interest - one's positive infectious status, is often a latent variable. In addition, presence of both network and temporal dependence reduces the data to a single observation. As testing entire populations regularly is neither efficient nor feasible, standard approaches to testing recommend simple rule-based testing strategies (e.g., symptom based, contact tracing), without taking into account individual risk. In this work, we study an adaptive sequential design involving n individuals over a period of {\tau} time-steps, which allows for unspecified dependence among individuals and across time. Our causal target parameter is the mean latent outcome we would have obtained after one time-step, if, starting at time t given the observed past, we had carried out a stochastic intervention that maximizes the outcome under a resource constraint. We propose an Online Super Learner for adaptive sequential surveillance that learns the optimal choice of tests strategies over time while adapting to the current state of the outbreak. Relying on a series of working models, the proposed method learns across samples, through time, or both: based on the underlying (unknown) structure in the data. We present an identification result for the latent outcome in terms of the observed data, and demonstrate the superior performance of the proposed strategy in a simulation modeling a residential university environment during the COVID-19 pandemic.

大多数流行的大数据分析工具都会发展为改编其工作环境，以从大量非结构化数据中提取有价值的信息。数据挖掘技术从大数据中过滤这些有用信息的能力导致了大数据挖掘一词。将数据范围从小型，结构化和稳定的数据转移到庞大的量，非结构化和快速变化的数据带来了许多数据管理挑战。由于建筑限制，不同的工具以自己的方式应对这些挑战。根据手头任务选择正确的数据管理框架时，有许多参数需要考虑。在本文中，我们为两种广泛使用的大数据分析工具（即Apache Spark和Hadoop MapReduce）提供了一个综合基准，即共同的数据挖掘任务，即分类。我们采用多个评估指标来比较基准框架的性能，例如执行时间，准确性和可扩展性。这些指标专门用于衡量分类任务的性能。据我们所知，文献中先前没有研究所有这些指标，同时考虑到特定于任务的问题。我们证明，在训练模型上，Spark的速度比MapReduce快5倍。然而，当输入工作负载较大时，火花降解的性能。通过其他簇扩展环境可以显着提高火花的性能。但是，在Hadoop中未观察到类似的增强。 MAPREDUCE的机器学习实用程序往往比Spark的精度得分更好，例如3％，即使在小型数据集中也是如此。

这项研究表明，预期和实际相互作用如何影响老年人的SAR量化量化。这项研究包括两个部分：在线调查，可通过视频观看SAR和接受研究的验收研究来探索预期的交互作用，其中老年人与机器人进行了互动。这项研究的两个部分均在Gymmy的帮助下完成，这是一种机器人系统，我们的实验室开发了用于培训老年人身体和认知活动的培训。两个研究部分都表现出相似的用户响应，表明用户可以通过预期的互动来预测SAR的接受。索引术语：衰老，人类机器人互动，老年人，质量评估，社会辅助机器人，技术接受，技术恐惧症，信任，用户体验。

体育活动对于健康和福祉很重要，但只有很少的人满足世界卫生组织的体育活动标准。机器人运动教练的开发可以帮助增加训练的可及性和动力。用户的接受和信任对于成功实施这种辅助机器人至关重要。这可能会受到机器人系统和机器人性能的透明度的影响，尤其是其失败。该研究对与任务，人，机器人和相互作用（T-HRI）相关的透明度水平进行了初步研究，并进行了相应调整的机器人行为。在一部分实验中，机器人性能失败允许分析与故障有关的T-HRI水平的影响。在机器人性能中遇到失败的参与者表现出比没有经历这种失败的人的接受程度和信任水平要低。此外，T-HRI级别和参与者群体之间的接受度量存在差异，这暗示了未来研究的几个方向。

神经语言模型被广泛使用；但是，它们的模型参数通常需要适应时间和资源消耗的应用程序的特定域和任务。因此，最近引入了适配器作为模型适应的轻巧替代方案。它们由一组特定于任务的参数组成，这些参数缩短了训练时间和简单的参数组成。适配器训练和组成的简单性带来了新的挑战，例如保持适配器属性的概述，并有效地比较其生产的嵌入空间。为了帮助开发人员克服这些挑战，我们提供了双重贡献。首先，在与NLP研究人员的密切合作中，我们对支持适配器评估的方法进行了需求分析，并检测到了对固有的（即基于相似性的嵌入相似性）和外部（即基于预测的）解释方法的需求。 。其次，在收集的要求的激励下，我们设计了一个灵活的视觉分析工作空间，可以比较适配器属性。在本文中，我们讨论了几次设计迭代和替代方案，以进行交互式，比较视觉解释方法。我们的比较可视化表明，适应性嵌入媒介的差异和对​​各种人性化概念（例如，人的名字，人类素质）的预测结果。我们通过案例研究评估我们的工作空间，并表明，例如，根据Context-0（deNsTextualized）嵌入对语言偏见任务进行培训的适配器，引入了一种新型的偏见，其中单词（甚至与性别独立的单词）一样与女性代词更类似于女性。我们证明这些是上下文0嵌入的工件。

该卷包含来自机器学习挑战的选定贡献“发现玛雅人的奥秘”，该挑战在欧洲机器学习和数据库中知识发现的欧洲挑战赛曲目（ECML PKDD 2021）中提出。遥感大大加速了古代玛雅人森林地区的传统考古景观调查。典型的探索和发现尝试，除了关注整个古老的城市外，还集中在单个建筑物和结构上。最近，已经成功地尝试了使用机器学习来识别古代玛雅人定居点。这些尝试虽然相关，但却集中在狭窄的区域上，并依靠高质量的空中激光扫描（ALS）数据，该数据仅涵盖古代玛雅人曾经定居的地区的一小部分。另一方面，由欧洲航天局（ESA）哨兵任务制作的卫星图像数据很丰富，更重要的是公开。旨在通过执行不同类型的卫星图像（Sentinel-1和Sentinel-2和ALS）的集成图像细分来定位和识别古老的Maya架构（建筑物，Aguadas和平台）的“发现和识别古代玛雅体系结构（建筑物，Aguadas和平台）的挑战的“发现和识别古老的玛雅体系结构（建筑物，阿吉达斯和平台）的“发现玛雅的奥秘”的挑战， （LIDAR）数据。

在处理表格数据时，基于回归和决策树的模型是一个流行的选择，因为与其他模型类别相比，它们在此类任务上提供了高精度及其易于应用。但是，在图形结构数据方面，当前的树学习算法不提供管理数据结构的工具，而不是依靠功能工程。在这项工作中，我们解决了上述差距，并引入了图形树（GTA），这是一个新的基于树的学习算法，旨在在图形上操作。 GTA既利用图形结构又利用了顶点的特征，并采用了一种注意机制，该机制允许决策专注于图形的子结构。我们分析了GTA模型，并表明它们比平原决策树更具表现力。我们还在多个图和节点预测基准上证明了GTA的好处。在这些实验中，GTA始终优于其他基于树的模型，并且通常优于其他类型的图形学习算法，例如图形神经网络（GNNS）和图核。最后，我们还为GTA提供了一种解释性机制，并证明它可以提供直观的解释。