在过去的十年中，深入的强化学习（DRL）算法已经越来越多地使用，以解决各种决策问题，例如自动驾驶和机器人技术。但是，这些算法在部署在安全至关重要的环境中时面临着巨大的挑战，因为它们经常表现出错误的行为，可能导致潜在的关键错误。评估DRL代理的安全性的一种方法是测试它们，以检测可能导致执行过程中严重失败的故障。这就提出了一个问题，即我们如何有效测试DRL政策以确保其正确性和遵守安全要求。测试DRL代理的大多数现有作品都使用扰动代理的对抗性攻击。但是，这种攻击通常会导致环境的不切实际状态。他们的主要目标是测试DRL代理的鲁棒性，而不是测试代理商在要求方面的合规性。由于DRL环境的巨大状态空间，测试执行的高成本以及DRL算法的黑盒性质，因此不可能对DRL代理进行详尽的测试。在本文中，我们提出了一种基于搜索的强化学习代理（Starla）的测试方法，以通过有效地在有限的测试预算中寻找无法执行的代理执行，以测试DRL代理的策略。我们使用机器学习模型和专用的遗传算法来缩小搜索错误的搜索。我们将Starla应用于深Q学习剂，该Qualla被广泛用作基准测试，并表明它通过检测到与代理商策略相关的更多故障来大大优于随机测试。我们还研究了如何使用我们的搜索结果提取表征DRL代理的错误事件的规则。这些规则可用于了解代理失败的条件，从而评估其部署风险。

深度神经网络（DNN）已广泛用于许多领域，包括图像处理，医疗诊断和自主驾驶。然而，DNN可以表现出可能导致严重错误的错误行为，特别是在安全关键系统中使用时。灵感来自传统软件系统的测试技术，研究人员提出了神经元覆盖标准，作为比喻源代码覆盖率，以指导DNN模型的测试。尽管对DNN覆盖范围非常积极的研究，但最近的几项研究质疑此类标准在指导DNN测试中的有用性。此外，从实际的角度来看，这些标准是白盒，因为它们需要访问DNN模型的内部或培训数据，这在许多情况下不可行或方便。在本文中，我们将黑盒输入分集度量调查为白盒覆盖标准的替代品。为此，我们首先以受控方式选择和适应三个分集指标和学习它们在输入集中测量实际分集的能力。然后，我们使用两个数据集和三个DNN模型分析其与故障检测的统计关联。我们进一步比较了与最先进的白盒覆盖标准的多样性。我们的实验表明，依赖于测试输入集中嵌入的图像特征的多样性是比覆盖标准更可靠的指示，以有效地指导DNN的测试。事实上，我们发现我们选定的黑盒子分集度量的一个远远超出了现有的覆盖范围，以便在发生故障泄露能力和计算时间方面。结果还确认了疑似，最先进的覆盖度量指标不足以指导测试输入集的构建，以检测尽可能多的自然输入的故障。

Practically all of the planning research is limited to states represented in terms of Boolean and numeric state variables. Many practical problems, for example, planning inside complex software systems, require far more complex data types, and even real-world planning in many cases requires concepts such as sets of objects, which are not convenient to express in modeling languages with scalar types only. In this work, we investigate a modeling language for complex software systems, which supports complex data types such as sets, arrays, records, and unions. We give a reduction of a broad range of complex data types and their operations to Boolean logic, and then map this representation further to PDDL to be used with domain-independent PDDL planners. We evaluate the practicality of this approach, and provide solutions to some of the issues that arise in the PDDL translation.

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

有效的缩放和灵活的任务接口使大型语言模型能够在许多任务中表现出色。帕利（Pali）根据视觉和文本输入生成文本，并使用该界面以许多语言执行许多视觉，语言和多模式任务。为了训练帕利，我们利用了大型的编码器语言模型和视觉变压器（VITS）。这使我们能够利用其现有能力，并利用培训它们的大量成本。我们发现，视觉和语言组成部分的联合缩放很重要。由于现有的语言变压器比其视觉对应物要大得多，因此我们训练迄今为止最大的VIT（VIT-E），以量化甚至大容量视觉模型的好处。为了训练Pali，我们基于一个新的图像文本训练集，其中包含10B图像和文本，以100多种语言来创建大型的多语言组合。帕利（Pali）在多个视觉和语言任务（例如字幕，视觉问题，索方式，场景文本理解）中实现了最新的，同时保留了简单，模块化和可扩展的设计。

先前的工作表明，使用顺序学习者学习面部不同组成部分的顺序可以在面部表达识别系统的性能中发挥重要作用。我们提出了Facetoponet，这是面部表达识别的端到端深层模型，它能够学习面部有效的树拓扑。然后，我们的模型遍历学习的树以生成序列，然后将其用于形成嵌入以喂养顺序学习者。设计的模型采用一个流进行学习结构，并为学习纹理提供一个流。结构流着重于面部地标的位置，而纹理流的主要重点是在地标周围的斑块上学习纹理信息。然后，我们通过利用有效的基于注意力的融合策略来融合两个流的输出。我们对四个大型内部面部表达数据集进行了广泛的实验 - 即Alltionnet，FER2013，ExpW和RAF-DB，以及一个实验室控制的数据集（CK+）来评估我们的方法。 Facetoponet在五个数据集中的三个数据集中达到了最新的性能，并在其他两个数据集中获得了竞争结果。我们还执行严格的消融和灵敏度实验，以评估模型中不同组件和参数的影响。最后，我们执行鲁棒性实验，并证明与该地区其他领先方法相比，Facetoponet对阻塞更具稳健性。

本文总结了SMM4H 2022任务10的CLAC提交，该提交涉及西班牙推文中提到的疾病的识别。在对每个令牌进行分类之前，我们使用多语言Roberta大型，UMLS Gazetteer和Distemist Gazetteer等功能对每个令牌编码进行编码。我们获得0.869的严格F1得分，竞争平均值为0.675，标准偏差为0.245，中值为0.761。

眼科图像和衍生物，例如视网膜神经纤维层（RNFL）厚度图对于检测和监测眼科疾病至关重要（例如，青光眼）。对于计算机辅助诊断眼疾病，关键技术是自动从眼科图像中提取有意义的特征，这些特征可以揭示与功能视觉丧失相关的生物标志物（例如RNFL变薄模式）。然而，将结构性视网膜损伤与人类视力丧失联系起来的眼科图像的表示，主要是由于患者之间的解剖学变化很大。在存在图像伪像的情况下，这项任务变得更加具有挑战性，由于图像采集和自动细分，这很常见。在本文中，我们提出了一个耐伪造的无监督的学习框架，该框架称为眼科图像的学习表示。 Eyelearn具有一个伪影校正模块，可以学习可以最好地预测无伪影眼镜图像的表示形式。此外，Eyelearn采用聚类引导的对比度学习策略，以明确捕获内部和间形的亲和力。在训练过程中，图像在簇中动态组织，以形成对比样品，其中鼓励在相同或不同的簇中分别学习相似或不同的表示形式。为了评估包冰者，我们使用青光眼患者的现实世界眼科摄影图数据集使用学习的表示形式进行视野预测和青光眼检测。广泛的实验和与最先进方法的比较验证了眼球从眼科图像中学习最佳特征表示的有效性。

在硅组织模型中，可以评估磁共振成像的定量模型。这包括对成像生物标志物和组织微结构参数的验证和灵敏度分析。我们提出了一种新的方法来生成心肌微结构的现实数值幻影。我们扩展了以前的研究，该研究考虑了心肌细胞的变异性，心肌细胞（插入式椎间盘）之间的水交换，心肌微结构混乱和四个钣金方向。在该方法的第一阶段，心肌细胞和钣金是通过考虑心肌到骨膜细胞连接的形状变异性和插入式椎间盘而产生的。然后，将薄板汇总和定向在感兴趣的方向上。我们的形态计量学研究表明，数值和真实（文献）心肌细胞数据的体积，长度以及一级和次要轴的分布之间没有显着差异（$ p> 0.01 $）。结构相关性分析证实了硅内组织与实际组织的混乱类别相同。此外，心肌细胞的模拟螺旋角（HA）和输入HA（参考值）之间的绝对角度差（$ 4.3^\ Circ \ PM 3.1^\ Circ $）与所测量HA之间的绝对角差有很好的一致性使用实验性心脏扩散张量成像（CDTI）和组织学（参考值）（Holmes等，2000）（$ 3.7^\ Circ \ PM6.4^\ Circ $）和（Scollan等，1998）（$ 4.9） ^\ circ \ pm 14.6^\ circ $）。使用结构张量成像（黄金标准）和实验性CDTI，输入和模拟CDTI的特征向量和模拟CDTI的角度之间的角度距离小于测量角度之间的角度距离。这些结果证实，所提出的方法比以前的研究可以为心肌产生更丰富的数值幻象。

知识图嵌入（KGE）方法已从广泛的AI社区（包括自然语言处理（NLP））中引起了极大的关注，用于文本生成，分类和上下文诱导。用少数维度嵌入大量的相互关系，需要在认知和计算方面进行适当的建模。最近，开发了有关自然语言的认知和计算方面的许多目标功能。其中包括最新的线性方法，双线性，具有歧管的内核，投影 - 空间和类似推断。但是，这种模型的主要挑战在于它们的损失函数，将关系嵌入的维度与相应的实体维度相关联。当错误估计对应物时，这导致对实体之间相应关系的预测不准确。 Bordes等人发表的Proje Kge由于计算复杂性低和模型改进的高潜力，在所有翻译和双线性相互作用的同时，在捕获实体非线性的同时，都改善了这项工作。基准知识图（KGS）（例如FB15K和WN18）的实验结果表明，所提出的方法使用线性和双线性方法以及其他最新功能的方法在实体预测任务中的最新模型优于最先进的模型。另外，为该模型提出了平行处理结构，以提高大型kg的可伸缩性。还解释了不同自适应聚类和新提出的抽样方法的影响，这被证明可以有效提高知识图完成的准确性。