历史流程表现出显着的多样性。尽管如此，学者们长期以来一直试图识别模式，并将历史行动者分类和对一些成功的影响。随机过程框架提供了一种结构化方法，用于分析大型历史数据集，允许检测有时令人惊讶的模式，鉴定内源性和外源对过程的相关因果作用者，以及不同历史案例的比较。随机过程的数据，分析工具和组织理论框架的组合使历史和考古中的传统叙事方法补充了传统的叙事方法。
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This paper presents a machine learning approach to multidimensional item response theory (MIRT), a class of latent factor models that can be used to model and predict student performance from observed assessment data. Inspired by collaborative filtering, we define a general class of models that includes many MIRT models. We discuss the use of penalized joint maximum likelihood (JML) to estimate individual models and cross-validation to select the best performing model. This model evaluation process can be optimized using batching techniques, such that even sparse large-scale data can be analyzed efficiently. We illustrate our approach with simulated and real data, including an example from a massive open online course (MOOC). The high-dimensional model fit to this large and sparse dataset does not lend itself well to traditional methods of factor interpretation. By analogy to recommender-system applications, we propose an alternative "validation" of the factor model, using auxiliary information about the popularity of items consulted during an open-book exam in the course.
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从有限的资源中获得最大收益可以进步自然语言处理（NLP）研究和实践，同时保守资源。这些资源可能是数据，时间，存储或能源。NLP的最新工作从缩放率产生了有趣的结果。但是，仅使用比例来改善结果意味着资源消耗也会扩展。这种关系激发了对有效方法的研究，这些方法需要更少的资源才能获得相似的结果。这项调查涉及NLP效率的方法和发现，旨在指导该领域的新研究人员并激发新方法的发展。
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本文介绍了基于2022年国际生物识别技术联合会议（IJCB 2022）举行的基于隐私感知合成训练数据（SYN-MAD）的面部变形攻击检测的摘要。该竞赛吸引了来自学术界和行业的12个参与团队，并在11个不同的国家 /地区举行。最后，参与团队提交了七个有效的意见书，并由组织者进行评估。竞争是为了介绍和吸引解决方案的解决方案，这些解决方案涉及检测面部变形攻击的同时，同时出于道德和法律原因保护人们的隐私。为了确保这一点，培训数据仅限于组织者提供的合成数据。提交的解决方案提出了创新，导致在许多实验环境中表现优于所考虑的基线。评估基准现在可在以下网址获得：https：//github.com/marcohuber/syn-mad-2022。
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定向的无环图（DAG）模型已在统计和机器学习中广泛研究和应用 - 实际上，它们的简单性促进了有效的学习和推理程序。不幸的是，这些模型在边缘化下并未关闭，使其能够处理具有潜在混杂的系统。无环向混合图（ADMG）模型表征了DAG模型的边缘，使它们更适合处理此类系统。但是，ADMG模型由于其复杂性和用于分析的统计工具的短缺而没有看到广泛使用。在本文中，我们介绍了M连接IMSET，该IMSET为ADMG引起的独立模型提供了替代表示。此外，我们定义了以单个方程为特征的ADMG模型的M连接分数标准，并证明了其与全球Markov属性的等效性。 M-连接IMSET和分解标准提供了两个新的统计工具，用于使用ADMG模型进行学习和推断。我们通过使用封闭形式解决方案制定和评估一致的评分标准来证明这些工具的有用性。
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自动生物医学图像分析的领域至关重要地取决于算法验证的可靠和有意义的性能指标。但是，当前的度量使用通常是不明智的，并且不能反映基本的域名。在这里，我们提出了一个全面的框架，该框架指导研究人员以问题意识的方式选择绩效指标。具体而言，我们专注于生物医学图像分析问题，这些问题可以解释为图像，对象或像素级别的分类任务。该框架首先编译域兴趣 - 目标结构 - ，数据集和算法与输出问题相关的属性的属性与问题指纹相关，同时还将其映射到适当的问题类别，即图像级分类，语义分段，实例，实例细分或对象检测。然后，它指导用户选择和应用一组适当的验证指标的过程，同时使他们意识到与个人选择相关的潜在陷阱。在本文中，我们描述了指标重新加载推荐框架的当前状态，目的是从图像分析社区获得建设性的反馈。当前版本是在由60多个图像分析专家的国际联盟中开发的，将在社区驱动的优化之后公开作为用户友好的工具包提供。
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语言模型预训练的最新进展利用大规模数据集创建多语言模型。但是，这些数据集中大多遗漏了低资源语言。这主要是因为网络上没有很好地表示口语，因此被排除在用于创建数据集的大规模爬网中。此外，这些模型的下游用户仅限于最初选择用于预训练的语言的选择。这项工作调查了如何最佳利用现有的预培训模型来为16种非洲语言创建低资源翻译系统。我们关注两个问题：1）如何将预训练的模型用于初始预培训中未包含的语言？ 2）生成的翻译模型如何有效地转移到新域？为了回答这些问题，我们创建了一个新的非洲新闻语料库，涵盖16种语言，其中8种语言不属于任何现有评估数据集的一部分。我们证明，将两种语言转移到其他语言和其他领域的最有效策略是，以少量的高质量翻译数据微调大型预训练模型。
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安全关键型应用程序要求控制器/政策能够保证安全高度信心。如果我们可以访问地面真实的系统动态，控制屏障功能是一种有用的工具，可以保证安全。在实践中，我们对系统动态的知识不准确，这可能导致不安全的行为导致的残余动力学。使用确定性机器学习模型学习剩余动态可以防止不安全的行为，但是当预测不完美时可能会失败。在这种情况下，概率学习方法，其预测的不确定性的原因可以有助于提供强大的安全利润。在这项工作中，我们使用高斯过程来模拟残余动力学的投影到控制屏障功能上。我们提出了一种新颖的优化程序，以产生安全控制，可以保证具有高概率的安全性。安全滤波器具有推理来自GP预测的不确定性的能力。我们通过SEGWAY和四轮车模拟的实验展示了这种方法的功效。与具有神经网络的确定性方法相比，我们所提出的概率方法能够显着降低安全违规的数量。
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估计河床型材，也称为沐浴型，在许多应用中起着至关重要的作用，例如安全有效的内陆导航，对银行侵蚀，地面沉降和洪水风险管理的预测。直接沐浴术调查的高成本和复杂物流，即深度成像，鼓励使用间接测量，例如表面流速。然而，从间接测量估计高分辨率的沐浴族是可以计算地具有挑战性的逆问题。在这里，我们提出了一种基于阶的模型（ROM）的方法，其利用变形的自动化器（VAE），一系列深神经网络，中间具有窄层，以压缩沐浴族和流速信息并加速沐浴逆问题流速测量。在我们的应用中，浅水方程（SWE）具有适当的边界条件（BCS），例如排出和/或自由表面升高，构成前向问题，以预测流速。然后，通过变分编码器在低维度的非线性歧管上构造SWES的ROM。利用不确定性量化（UQ）的估计在贝叶斯环境中的低维潜空间上执行。我们已经在美国萨凡纳河的一英里接触到美国，测试了我们的反转方法。一旦培训了神经网络（离线阶段），所提出的技术就可以比通常基于线性投影的传统反转方法更快地执行幅度的反转操作级，例如主成分分析（PCA）或主要成分地质统计方法（PCGA）。此外，即使具有稀疏的流速测量，测试也可以估计算法估计良好的精度均匀的浴权。
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在许多应用中，河流流速的快速可靠预测在包括洪水风险管理的许多应用中都很重要。浅水方程（SWES）通常用于此目的。然而，SWES的传统数值求解器是计算昂贵的并且需要高分辨率河床型材测量（沐浴浴）。在这项工作中，我们提出了一个两级过程，首先，使用主成分地质统计方法（PCGA）我们估计来自流速测量的浴序的概率密度函数，然后使用机器学习（ML）算法获得用于SWES的快速求解器。快速求解器使用从后浴碱分布的实现，并作为输入的规定范围的BCS。第一阶段允许我们预测流速而不直接测量浴约定。此外，我们将浴约集后部分布增强到更一般的分布，然后将它们作为第二阶段中的ML算法的输入作为输入。这允许求解器将未来的直接浴权测量结合到流速预测中，以提高精度，即使沐浴术与原始间接估计相比随时间变化而变化。我们提出并基准三种不同的求解器，称为PCA-DNN（主成分分析 - 深神经网络），SE（监督编码器）和SVE（监督变分编码器），并在Savannah River，Augusta，GA上验证它们。我们的研究结果表明，快速溶剂能够以良好的准确度预测不同的浴序和BCS的流速，以计算成本明显低于解决传统方法的全边界值问题的成本。
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