在软件项目中引入机器学习（ML）组件创造了软件工程师与数据科学家和其他专家合作。虽然合作可以始终具有挑战性，但ML介绍了探索性模型开发过程的额外挑战，需要额外的技能和知识，测试ML系统的困难，需要连续演化和监测，以及非传统质量要求，如公平性和解释性。通过采访来自28个组织的45名从业者，我们确定了在建立和将ML系统部署到生产时面临的关键合作挑战。我们报告了生产ML系统的开发中的共同合作点，以获得要求，数据和集成以及相应的团队模式和挑战。我们发现，这些挑战中的大部分挑战围绕通信，文档，工程和流程以及收集建议以解决这些挑战。

We propose a 6D RGB-D odometry approach that finds the relative camera pose between consecutive RGB-D frames by keypoint extraction and feature matching both on the RGB and depth image planes. Furthermore, we feed the estimated pose to the highly accurate KinectFusion algorithm, which uses a fast ICP (Iterative Closest Point) to fine-tune the frame-to-frame relative pose and fuse the depth data into a global implicit surface. We evaluate our method on a publicly available RGB-D SLAM benchmark dataset by Sturm et al. The experimental results show that our proposed reconstruction method solely based on visual odometry and KinectFusion outperforms the state-of-the-art RGB-D SLAM system accuracy. Moreover, our algorithm outputs a ready-to-use polygon mesh (highly suitable for creating 3D virtual worlds) without any postprocessing steps.

Curiosity for machine agents has been a focus of lively research activity. The study of human and animal curiosity, particularly specific curiosity, has unearthed several properties that would offer important benefits for machine learners, but that have not yet been well-explored in machine intelligence. In this work, we conduct a comprehensive, multidisciplinary survey of the field of animal and machine curiosity. As a principal contribution of this work, we use this survey as a foundation to introduce and define what we consider to be five of the most important properties of specific curiosity: 1) directedness towards inostensible referents, 2) cessation when satisfied, 3) voluntary exposure, 4) transience, and 5) coherent long-term learning. As a second main contribution of this work, we show how these properties may be implemented together in a proof-of-concept reinforcement learning agent: we demonstrate how the properties manifest in the behaviour of this agent in a simple non-episodic grid-world environment that includes curiosity-inducing locations and induced targets of curiosity. As we would hope, our example of a computational specific curiosity agent exhibits short-term directed behaviour while updating long-term preferences to adaptively seek out curiosity-inducing situations. This work, therefore, presents a landmark synthesis and translation of specific curiosity to the domain of machine learning and reinforcement learning and provides a novel view into how specific curiosity operates and in the future might be integrated into the behaviour of goal-seeking, decision-making computational agents in complex environments.

User-specific future activity prediction in the healthcare domain based on previous activities can drastically improve the services provided by the nurses. It is challenging because, unlike other domains, activities in healthcare involve both nurses and patients, and they also vary from hour to hour. In this paper, we employ various data processing techniques to organize and modify the data structure and an LSTM-based multi-label classifier for a novel 2-stage training approach (user-agnostic pre-training and user-specific fine-tuning). Our experiment achieves a validation accuracy of 31.58\%, precision 57.94%, recall 68.31%, and F1 score 60.38%. We concluded that proper data pre-processing and a 2-stage training process resulted in better performance. This experiment is a part of the "Fourth Nurse Care Activity Recognition Challenge" by our team "Not A Fan of Local Minima".

在不受约束的环境（例如热环境和遮挡）中对热面部图像的可靠分割是具有挑战性的，因为面部特征缺乏显着性。从此类设置的数据集的有限可用性进一步使训练细分网络变得困难。为了应对挑战，我们提出了自我反向的多尺度对比学习（SAM-CL），作为训练分割网络的通用学习框架。 SAM-CL框架构成SAM-CL损耗函数和热图像增强（TIAUG）作为特定域的增强技术，以根据从受控设置收集的现有数据集模拟无约束的设置。我们使用热面数据库来证明我们的方法的有效性。在现有的分割网络中进行的实验 - UNET，注意力UNET，DEEPLABV3和HRNETV2证明SAM-CL框架的绩效增长一致。此外，我们通过Ubcomfort和Deepbreath数据集进行了定性分析，以讨论我们提出的方法在处理无约束情况方面的作用。

当今智能城市中产生的大型视频数据从其有目的的用法角度引起了人们的关注，其中监视摄像机等是最突出的资源，是为大量数据做出贡献的最突出的资源，使其自动化分析成为计算方面的艰巨任务。和精确。暴力检测（VD）在行动和活动识别域中广泛崩溃，用于分析大型视频数据，以了解由于人类而引起的异常动作。传统上，VD文献基于手动设计的功能，尽管开发了基于深度学习的独立模型的进步用于实时VD分析。本文重点介绍了深度序列学习方法以及检测到的暴力的本地化策略。该概述还介入了基于机器学习的初始图像处理和基于机器学习的文献及其可能具有的优势，例如针对当前复杂模型的效率。此外，讨论了数据集，以提供当前模型的分析，并用对先前方法的深入分析得出的VD域中的未来方向解释了他们的利弊。

从演示（LFD）方法中学习显示了解决多步任务的希望；但是，这些方法不能保证在给定干扰的情况下成功复制任务。在这项工作中，我们确定了这一挑战的根源，例如学习的连续政策失败无法满足演示中隐含的离散计划。通过利用模式（而不是子观念）作为具有模式不变性和目标达到性能属性的离散抽象和运动策略，我们证明我们所学的连续策略可以模拟由线性时间逻辑（LTL）公式指定的任何离散计划。因此，模仿者对任务和运动级别的干扰都具有鲁棒性，并保证取得任务成功。项目页面：https：//sites.google.com/view/ltl-ds

金融部门中区块链和分布式分类帐技术（DLT）的兴起产生了社会经济转变，引发了法律关注和监管计划。尽管DLT的匿名性可以保护隐私权，数据保护和其他公民自由的权利，但缺乏身份证明阻碍了问责制，调查和执法。最终的挑战范围扩展到打击洗钱以及恐怖主义和扩散的融资（AML/CFT）的规则。由于执法机构和分析公司已经开始成功地应用取证来跟踪区块链生态系统的货币，因此在本文中，我们着重于这些技术的不断增长的相关性。特别是，我们提供了有关机器学习，网络和交易图分析的货币互联网（IOM）应用程序的见解。在提供了IOM中匿名的概念以及AML/CFT和区块链取证之间的相互作用的一些背景之后，我们着重于导致实验的异常检测方法。也就是说，我们通过各种机器学习技术分析了一个现实世界中的比特币交易数据集。我们的说法是，AML/CFT域可以从机器学习中的新图形分析方法中受益。确实，我们的发现表明，图形卷积网络（GCN）和图形注意网络（GAT）神经网络类型代表了AML/CFT合规性的有希望的解决方案。

无监督域适应（UDA）的突破可以帮助将富含标签的源域的模型调整为未标记的目标域。尽管有这些进步，但缺乏对UDA算法的缺乏研究，特别是基于对抗性学习的算法，可以在分布式设置中工作。在现实世界应用中，目标域通常分布在数千个设备上，并且现有的对抗UDA算法 - 这些算法中集中在本质上 - 无法应用于这些设置。为了解决这一重要问题，我们介绍了弗鲁加：分布式对策UDA的端到端框架。通过对UDA文献进行仔细分析，我们确定了分布式UDA系统的设计目标，并提出了两种新算法，以提高分布式环境中对抗性UDA的适应准确性和培训效率。我们对具有五个图像和语音数据集的弗鲁加的评估表明，它可以将目标域精度升高至50％，并提高对抗越野UDA的培训效率至少11次。

乳腺癌是最常见的癌症，并寄存癌症的妇女的最多死亡人数。结合大规模筛查政策的诊断活动的最新进展显着降低了乳腺癌患者的死亡率。然而，病理学家手动检查病理学家的载玻片是麻烦的，耗时的，并且受到显着的和观察者内的变异性。最近，全幻灯片扫描系统的出现授权了病理幻灯片的快速数字化，并启用了开发数字工作流程。这些进步进一步使利用人工智能（AI）来协助，自动化和增强病理诊断。但是AI技术，尤其是深度学习（DL），需要大量的高质量注释数据来学习。构建此类任务特定的数据集造成了几个挑战，例如数据获取级别约束，耗时和昂贵的注释，以及私人信息的匿名化。在本文中，我们介绍了乳腺癌亚型（BRACS）DataSet，一个大队列的注释血清杂环蛋白和eosin（H＆E） - 染色的图像，以促进乳房病变的表征。 BRACS包含547个全幻灯片图像（WSIS），并从WSI中提取4539个兴趣区域（ROI）。每个WSI和各自的ROI都是通过三个董事会认证的病理学家的共识注释为不同的病变类别。具体而言，Bracs包括三种病变类型，即良性，恶性和非典型，其进一步亚级分为七个类别。据我们所知，这是WSI和ROI水平的最大的乳腺癌亚型的附带数据集。此外，通过包括被升值的非典型病变，Bracs提供了利用AI更好地理解其特征的独特机会。