在本文中，我们评估了域转移对训练集外部数据外的数据的培训的人类检测模型的影响领域。具体而言，我们使用Robotti平台在农业机器人应用程序的背景下收集的现场数据集中介绍了Opendr人类，从而可以定量测量此类应用程序中域移动的影响。此外，我们通过评估有关训练数据的三种不同的情况来研究手动注释的重要性：a）仅消极样本，即没有描绘的人，b）仅阳性样本，即仅包含人类的图像，而c）既负面c）。和阳性样品。我们的结果表明，即使仅使用负样本，即使对训练过程进行了额外的考虑，也可以达到良好的性能。我们还发现，阳性样品会提高性能，尤其是在更好的本地化方面。该数据集可在https://github.com/opendr-eu/datasets上公开下载。
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我们介绍了第一个机器学习引力波搜索模拟数据挑战（MLGWSC-1）的结果。在这一挑战中，参与的小组必须从二进制黑洞合并中识别出复杂性和持续时间逐渐嵌入在逐渐更现实的噪声中的引力波信号。 4个提供的数据集中的决赛包含O3A观察的真实噪声，并发出了20秒的持续时间，其中包含进动效应和高阶模式。我们介绍了在提交前从参与者未知的1个月的测试数据中得出的6个输入算法的平均灵敏度距离和运行时。其中4个是机器学习算法。我们发现，最好的基于机器学习的算法能够以每月1个的错误警报率（FAR）的速度（FAR）实现基于匹配过滤的生产分析的敏感距离的95％。相反，对于真实的噪音，领先的机器学习搜索获得了70％。为了更高的范围，敏感距离缩小的差异缩小到某些数据集上选择机器学习提交的范围$ \ geq 200 $以优于传统搜索算法的程度。我们的结果表明，当前的机器学习搜索算法可能已经在有限的参数区域中对某些生产设置有用。为了改善最新的技术，机器学习算法需要降低他们能够检测信号并将其有效性扩展到参数空间区域的虚假警报率，在这些区域中，建模的搜索在计算上很昂贵。根据我们的发现，我们汇编了我们认为，将机器学习搜索提升到重力波信号检测中的宝贵工具，我们认为这是最重要的研究领域。
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