空中无人机镜头的视觉检查是当今土地搜索和救援（SAR）运营的一个组成部分。由于此检查是对人类的缓慢而繁琐，令人疑惑的工作，我们提出了一种新颖的深入学习算法来自动化该航空人员检测（APD）任务。我们试验模型架构选择，在线数据增强，转移学习，图像平铺和其他几种技术，以提高我们方法的测试性能。我们将新型航空检验视网膜（空气）算法呈现为这些贡献的结合。空中探测器在精度（〜21个百分点增加）和速度方面，在常用的SAR测试数据上表现出最先进的性能。此外，我们为SAR任务中的APD问题提供了新的正式定义。也就是说，我们提出了一种新的评估方案，在现实世界SAR本地化要求方面排名探测器。最后，我们提出了一种用于稳健的新型后处理方法，近似对象定位：重叠边界框（MOB）算法的合并。在空中检测器中使用的最终处理阶段在真实的空中SAR任务面前显着提高了其性能和可用性。

智能EHealth应用程序通过遥感，连续监控和数据分析为客户提供个性化和预防性的数字医疗服务。智能EHealth应用程序从多种模态感知输入数据，将数据传输到边缘和/或云节点，并使用计算密集型机器学习（ML）算法处理数据。连续的嘈杂输入数据，不可靠的网络连接，ML算法的计算要求以及传感器 - 边缘云层之间的计算放置选择会影响ML驱动的EHEADH应用程序的效率。在本章中，我们介绍了以优化的计算放置，准确性绩效权衡的探索以及用于ML驱动的EHEADH应用程序的跨层次感觉的合作式化的技术。我们通过传感器 - 边缘云框架进行客观疼痛评估案例研究，证明了在日常设置中智能eHealth应用程序的实际用例。

这项贡献总结了UNIMIB团队参加TREC 2021临床试验轨道的参与。我们已经研究了不同查询表示的影响，并结合了几个检索模型对检索性能的影响。首先，我们已经实施了一种神经重新排列方法来研究密集文本表示的有效性。此外，我们还研究了一种新的决策理论模型以进行相关性估计的有效性。最后，将上述两个相关模型与标准检索方法进行了比较。特别是，我们将关键字提取方法与基于BM25模型的标准检索过程和一个决策理论相关模型相结合，该模型利用了此特定搜索任务的特征。获得的结果表明，与传统或决策理论相关性模型相结合时，提出的关键字提取方法在TREC的中位数NDCG@10度量上改善了84％的查询。此外，关于RPEC@10，使用的决策理论模型可改善报告TREC的中位数价值的85％。

We focus on the audio-visual video parsing (AVVP) problem that involves detecting audio and visual event labels with temporal boundaries. The task is especially challenging since it is weakly supervised with only event labels available as a bag of labels for each video. An existing state-of-the-art model for AVVP uses a hybrid attention network (HAN) to generate cross-modal features for both audio and visual modalities, and an attentive pooling module that aggregates predicted audio and visual segment-level event probabilities to yield video-level event probabilities. We provide a detailed analysis of modality bias in the existing HAN architecture, where a modality is completely ignored during prediction. We also propose a variant of feature aggregation in HAN that leads to an absolute gain in F-scores of about 2% and 1.6% for visual and audio-visual events at both segment-level and event-level, in comparison to the existing HAN model.

知识表示中的一个突出问题是如何应对域名知识的本体的隐性后果来回回答查询。虽然这个问题在描述逻辑本体的领域中已被广泛研究，但在模糊或不精确的知识的背景下，令人惊讶地忽略了忽视，特别是从数学模糊逻辑的角度来看。在本文中，我们研究了应答联合查询和阈值查询的问题。模糊DL-Lite中的本体。具体而言，我们通过重写方法展示阈值查询应答W.r.t.一致的本体中仍保持在数据复杂性的$ AC_0 $中，但该联合查询应答高度依赖于所选三角标准，这对底层语义产生了影响。对于IDEMPodent G \“Odel T-Norm，我们提供了一种基于古典案例的减少的有效方法。本文在理论和实践中正在考虑和逻辑编程（TPLP）的实践。