$ k $ -means和$ k $ -median集群是强大的无监督机器学习技术。但是，由于对所有功能的复杂依赖性，解释生成的群集分配是挑战性的。 Moshkovitz，Dasgupta，Rashtchian和Frost [ICML 2020]提出了一个优雅的可解释$ K $ -means和$ K $ -Median聚类型号。在此模型中，具有$ k $叶子的决策树提供了集群中的数据的直接表征。我们研究了关于可解释的聚类的两个自然算法问题。 （1）对于给定的群集，如何通过使用$ k $叶的决策树找到“最佳解释”？ （2）对于一套给定的点，如何找到一个以美元的决策树，最小化$ k $ -means / median目标的可解释的聚类？要解决第一个问题，我们介绍了一个新的可解释群集模型。我们的型号受到强大统计数据的异常值概念的启发，是以下情况。我们正在寻求少数积分（异常值），其删除使现有的聚类良好可解释。为了解决第二个问题，我们开始研究Moshkovitz等人的模型。从多元复杂性的角度来看。我们严格的算法分析揭示了参数的影响，如数据的输入大小，尺寸，异常值的数量，簇数，近似比，呈现可解释的聚类的计算复杂度。

There has been a concurrent significant improvement in the medical images used to facilitate diagnosis and the performance of machine learning techniques to perform tasks such as classification, detection, and segmentation in recent years. As a result, a rapid increase in the usage of such systems can be observed in the healthcare industry, for instance in the form of medical image classification systems, where these models have achieved diagnostic parity with human physicians. One such application where this can be observed is in computer vision tasks such as the classification of skin lesions in dermatoscopic images. However, as stakeholders in the healthcare industry, such as insurance companies, continue to invest extensively in machine learning infrastructure, it becomes increasingly important to understand the vulnerabilities in such systems. Due to the highly critical nature of the tasks being carried out by these machine learning models, it is necessary to analyze techniques that could be used to take advantage of these vulnerabilities and methods to defend against them. This paper explores common adversarial attack techniques. The Fast Sign Gradient Method and Projected Descent Gradient are used against a Convolutional Neural Network trained to classify dermatoscopic images of skin lesions. Following that, it also discusses one of the most popular adversarial defense techniques, adversarial training. The performance of the model that has been trained on adversarial examples is then tested against the previously mentioned attacks, and recommendations to improve neural networks robustness are thus provided based on the results of the experiment.

公平的机器学习研究人员（ML）围绕几个公平标准结合，这些标准为ML模型公平提供了正式的定义。但是，这些标准有一些严重的局限性。我们确定了这些正式公平标准的四个主要缺点，并旨在通过扩展性能预测以包含分配强大的目标来帮助解决这些问题。

果树的休眠修剪是维持树木健康和确保高质量果实的重要任务。由于劳动力的可用性降低，修剪是机器人自动化的主要候选者。但是，修剪也代表了机器人的独特困难问题，需要在可变照明条件下以及在复杂的，高度非结构化的环境中进行感知，修剪点的确定和操纵。在本文中，我们介绍了一种用于修剪甜樱桃树的系统（在平面树建筑中，称为直立的果实分支配置），该系统整合了我们先前关于感知和操纵的工作的各种子系统。最终的系统能够完全自主运行，并且需要对环境的最低控制。我们通过在甜蜜的樱桃果园中进行现场试验来验证系统的性能，最终取得了58％的削减速度。尽管不完全稳健，并且需要改善吞吐量，但我们的系统是第一个在果树上运行的系统，并代表了将来可以改进的有用的基础平台。

我们介绍了声学场景和事件的检测和分类的任务描述（DCASE）2022挑战任务2：“用于应用域通用技术的机器状况监控的无监督异常的声音检测（ASD）”。域转移是ASD系统应用的关键问题。由于域移位可以改变数据的声学特征，因此在源域中训练的模型对目标域的性能较差。在DCASE 2021挑战任务2中，我们组织了一个ASD任务来处理域移动。在此任务中，假定已知域移位的发生。但是，实际上，可能不会给出每个样本的域，并且域移位可能会隐含。在2022年的任务2中，我们专注于域泛化技术，这些技术检测异常，而不论域移动如何。具体而言，每个样品的域未在测试数据中给出，所有域仅允许一个阈值。我们将添加挑战结果和挑战提交截止日期后提交的分析。

本文旨在开发一种基于声学信号的无监督异常检测方法来自动机器监测。现有的方法，例如Deep AutoCoder（DAE），变异自动编码器（VAE），条件变异自动编码器（CVAE）等在潜在空间中的表示功能有限，因此，异常检测性能差。必须为每种不同类型的机器培训不同的模型，以准确执行异常检测任务。为了解决此问题，我们提出了一种新方法，称为层次条件变化自动编码器（HCVAE）。该方法利用有关工业设施的可用分类学等级知识来完善潜在空间表示。这些知识也有助于模型改善异常检测性能。我们通过使用适当的条件证明了单个HCVAE模型对不同类型机器的概括能力。此外，为了显示拟议方法的实用性，（i）我们在不同领域评估了HCVAE模型，（ii）我们检查了部分分层知识的影响。我们的结果表明，HCVAE方法验证了这两个点，并且在AUC得分度量上最大的15％在异常检测任务上的基线系统的表现优于基线系统。

我们为图神经网络提供了一种通用和趋势感知的课程学习方法。它通过结合样品级别的损失趋势来扩展现有方法，以更好地区分更轻松的样本并安排培训。该模型有效地集成了文本和结构信息，以在文本图中提取关系提取。实验结果表明，该模型提供了对样品难度的强大估计，并显示了几个数据集对最新方法的显着改善。

图像恢复是从降级版本中恢复清洁图像的任务。在大多数情况下，劣化是空间变化的，并且它需要恢复网络到本地化并恢复受影响的区域。在本文中，我们提出了一种适用于处理受实际发生的伪像（如模糊，雨杆）的图像中的图像中降解的图像特异性和空间不同性质的新方法。与直接学习劣化和清洁图像之间的映射直接学习映射的现有方法不同，我们将恢复任务分解为劣化定位和降级的区域引导恢复的两个阶段。我们的前提是使用劣化掩模预测的辅助任务来指导恢复过程。我们展示了对此辅助任务培训的模型包含重要地区知识，可以利用使用细心知识蒸馏技术来指导恢复网络的培训。此外，我们提出了掩模引导的卷积和全局上下文聚合模块，专注于恢复劣化区域。通过实现强大基线的显着改善，证明了所提出的方法的有效性。

通过最近使用深神经网络，图像纯洁方法显示出显着的改进。然而，许多这些技术经常产生与周围区域不一致的扭曲的结构或模糊纹理。该问题植根于编码器层的无效，在建立缺失地区的完全和忠实的嵌入时。为了解决这个问题，两阶段方法部署了两个单独的网络，用于对染色图像的粗略和精细估计。一些方法利用手工制作的特征，如边缘或轮廓，以指导重建过程。由于多个发电机网络，手工特征有限，并且在地面真理中存在的信息的次优，这些方法遭受巨大的计算开销。通过这些观察结果，我们提出了一种基于蒸馏的方法，用于以自适应方式为编码器层提供直接特征级监督。我们部署交叉和自蒸馏技术，并讨论了对编码器中专用完成块的需要，以实现蒸馏靶。我们对多个数据集进行广泛的评估以验证我们的方法。

本文铲球动态场景去模糊的问题。虽然终端到终端的全卷积的设计最近提出的国家的最先进的非匀速运动去模糊，他们的表现复杂的权衡仍是次优的。现有的方法在普通卷积层，内核尺寸的数量，来与模型的大小和推理速度的增加的负担，一个简单的增量实现大的感受野。在这项工作中，我们提出了一个有效的像素适应并配内和跨不同的图像处理大量的模糊变化周到的设计。我们还提出了一种有效的内容感知全局 - 局部滤波模块通过不仅考虑像素的全局依赖关系还动态使用相邻像素是显著提高性能。我们使用上述模块构成的补丁分层架构周到隐式地发现存在于所述输入图像并依次模糊的空间变化进行的中间特征局部和全局调制。与现有技术的上去模糊基准广泛的定性和定量的比较表明了该网络的优越性。