图形表示学习引起了极大的关注，因为它在许多现实世界中的表现出色。但是，由于数据标记始终是时间和资源的消耗，因此，特定任务的普遍监督图表学习模型通常会遇到标签稀疏问题。鉴于此，已经提出了将图表表示学习和几乎没有射击学习的优势结合在一起的图形学习（FSLG）（FSLG），以面对有限的注释数据挑战，以解决性能退化。最近有许多研究FSLG的研究。在本文中，我们以一系列方法和应用的形式对这些工作进行了全面的调查。具体而言，我们首先引入FSLG挑战和基础，然后根据不同粒度级别的三个主要图形挖掘任务（即节点，边缘和图形）对FSLG的现有工作进行分类和总结。最后，我们分享了FSLG的一些未来研究方向的想法。在过去的几年中，这项调查的作者对FSLG的AI文献做出了重大贡献。
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每年在美国犯下数十个恐怖袭击，往往会导致死亡和其他重大损害。在更好地理解和减轻这些攻击的结束时，我们展示了一组机器学习模型，用于从本地化的新闻数据中学习，以预测恐怖主义攻击是否将在给定的日历日期和给定状态上发生。最佳模型 - 一种随机森林，了解特征空间的新型可变长度移动平均表示 - 在接收器经营特征下实现的地区分数为$> .667美元，这是由恐怖主义影响最多的五个州的四个国家在2015年和2018年之间。我们的主要发现包括将恐怖主义建模为一系列独立事件，而不是作为一个持续的过程，是一种富有成果的方法 - 尤其是当事件稀疏和异常时。此外，我们的结果突出了对位置之间的差异的本地化模型的需求。从机器学习的角度来看，我们发现随机森林模型在我们的多模式，嘈杂和不平衡数据集上表现出几种深刻的模型，从而展示了我们的新颖特征表示方法在这种情况下的功效。我们还表明，其预测是对攻击之间的时间差距和观察到攻击特征的预测相对稳健。最后，我们分析了限制模型性能的因素，包括嘈杂的特征空间和少量可用数据。这些贡献为利用机器学习在美国及以后的恐怖主义努力中提供了重要的基础。
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胎儿超声（US）中胎盘的自动分割由于（i）（i）胎盘外观的高度多样性而具有挑战性我们禁止在妊娠晚期进行整个胎盘评估的观点。在这项工作中，我们通过多任务学习方法解决了这三个挑战，该方法结合了单个卷积神经网络中胎盘位置（例如，前，后部）和语义胎盘分段的分类。通过分类任务，模型可以从更大，更多样化的数据集中学习，同时在有限的训练集条件下提高分割任务的准确性。通过这种方法，我们研究了多个评估者的注释的变异性，并表明我们的自动分割（前胎盘的骰子为0.86，后胎盘的骰子为0.83），与观察者内和观察者间的变异性相比，我们的自动段性能达到了人级的性能。最后，我们的方法可以使用由三个阶段组成的多视图US采集管道提供整个胎盘分割：多探针图像采集，图像融合和图像分段。这会导致对较大结构（例如胎盘中的胎盘）的高质量分割，其图像伪像降低，这超出了单个探针的视野。
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自动化车辆（AV）在很大程度上取决于强大的感知系统。评估视觉系统的当前方法主要关注逐帧性能。当在AV中使用时，这种评估方法似乎不足以评估感知子系统的性能。在本文中，我们提出了一种逻辑（称为时空感知逻辑（STPL）），该逻辑同时使用了空间和时间方式。STPL可以使用空间和时间关系来实现对感知数据的推理。STPL的一个主要优点是，即使在某些情况下没有地面真相数据，它也可以促进感知系统实时性能的基本理智检查。我们确定了STPL的片段，该片段是在多项式时间内有效地监视离线的。最后，我们提供了一系列针对AV感知系统的规格，以突出显示可以通过STPL通过离线监控来表达和分析的要求类型。
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当用于自动驾驶时，目标识别可以更准确地预测其他车辆的未来行为。砂砾的最新目标识别方法已被证明是快速，准确，可解释和可验证的。在自动驾驶中，车辆可能会遇到训练期间看不见的新型场景，并且由于阻塞而部分可观察到环境。但是，砂砾只能在固定框架方案中运行，具有完整的可观察性。我们提出了一种新颖的目标识别方法，名为目标识别，并在封闭（OGRIT）下使用可解释的树，该方法解决了这些砂砾的这些缺点。我们证明，由于阻塞，Ogrit可以在不同的方案和处理丢失的数据之间进行概括，同时仍然快速，准确，可解释和可验证。
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Langevin-diffusion形式的随机微分方程已获得了最近的重大作用，这要归功于它们在贝叶斯采样算法中的基本作用和在机器学习中的优化。在后者中，它们是训练过度参数化模型中随机梯度流的概念模型。但是，文献通常假定电势的平滑度，其梯度是漂移项。然而，存在许多问题，对于潜在的功能并非不断差异，因此漂移并不是到处都是lipschitz的连续。在回归问题中，可靠的损失和整流的线性单位来说明这一点。在本文中，我们在适合机器学习设置的假设下展示了有关Langevin型随机差异夹杂物的流动和渐近特性的一些基本结果。特别是，我们显示了溶液的强烈存在，以及规范自由能功能的渐近最小化。
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从像素中学习控制很难进行加固学习（RL）代理，因为表示和政策学习是交织在一起的。以前的方法通过辅助表示任务来解决这个问题，但他们要么不考虑问题的时间方面，要么仅考虑单步过渡。取而代之的是，我们提出了层次结构$ k $ -Step Letent（HKSL），这是一项辅助任务，通过向前模型的层次结构来学习表示形式，该层次结构以不同的步骤跳过的不同幅度运行，同时也学习在层次结构中的级别之间进行交流。我们在30个机器人控制任务的套件中评估了HKSL，发现HKSL要么比几个当前基线更快地达到更高的发作回报或收敛到最高性能。此外，我们发现，HKSL层次结构中的水平可以学会专注于代理行动的长期或短期后果，从而为下游控制政策提供更有信息的表示。最后，我们确定层次结构级别之间的通信渠道基于通信过程的两侧组织信息，从而提高了样本效率。
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听到鸟比看到它们要容易得多。但是，它们仍然在自然界中起着至关重要的作用，并且是恶化环境质量和污染的极好指标。机器学习和卷积神经网络的最新进展使我们能够处理连续的音频数据以检测和对鸟类的声音进行分类。该技术可以帮助研究人员监测鸟类种群的状态和趋势和生态系统的生物多样性。我们提出了一个声音检测和分类管道，以分析复杂的音景记录并识别背景中的鸟类。我们的方法从弱标签和很少的数据中学习，声学上可以识别鸟类。我们的解决方案在Kaggle举办的Birdclef 2022挑战赛中获得了807支球队的第18位。
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这些年来，展示技术已经发展。开发实用的HDR捕获，处理和显示解决方案以将3D技术提升到一个新的水平至关重要。多曝光立体声图像序列的深度估计是开发成本效益3D HDR视频内容的重要任务。在本文中，我们开发了一种新颖的深度体系结构，以进行多曝光立体声深度估计。拟议的建筑有两个新颖的组成部分。首先，对传统立体声深度估计中使用的立体声匹配技术进行了修改。对于我们体系结构的立体深度估计部分，部署了单一到stereo转移学习方法。拟议的配方规避了成本量构造的要求，该要求由基于重新编码的单码编码器CNN取代，具有不同的重量以进行功能融合。基于有效网络的块用于学习差异。其次，我们使用强大的视差特征融合方法组合了从不同暴露水平上从立体声图像获得的差异图。使用针对不同质量度量计算的重量图合并在不同暴露下获得的差异图。获得的最终预测差异图更强大，并保留保留深度不连续性的最佳功能。提出的CNN具有使用标准动态范围立体声数据或具有多曝光低动态范围立体序列的训练的灵活性。在性能方面，所提出的模型超过了最新的单眼和立体声深度估计方法，无论是定量还是质量地，在具有挑战性的场景流以及暴露的Middlebury立体声数据集上。该体系结构在复杂的自然场景中表现出色，证明了其对不同3D HDR应用的有用性。
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我们通过反馈图来重新审视随机在线学习的问题，目的是设计最佳的算法，直至常数，无论是渐近还是有限的时间。我们表明，令人惊讶的是，在这种情况下，最佳有限时间遗憾的概念并不是一个唯一的定义属性，总的来说，它与渐近率是与渐近率分离的。我们讨论了替代选择，并提出了有限时间最优性的概念，我们认为是\ emph {有意义的}。对于这个概念，我们给出了一种算法，在有限的时间和渐近上都承认了准最佳的遗憾。
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