The findable, accessible, interoperable, and reusable (FAIR) data principles have provided a framework for examining, evaluating, and improving how we share data with the aim of facilitating scientific discovery. Efforts have been made to generalize these principles to research software and other digital products. Artificial intelligence (AI) models -- algorithms that have been trained on data rather than explicitly programmed -- are an important target for this because of the ever-increasing pace with which AI is transforming scientific and engineering domains. In this paper, we propose a practical definition of FAIR principles for AI models and create a FAIR AI project template that promotes adherence to these principles. We demonstrate how to implement these principles using a concrete example from experimental high energy physics: a graph neural network for identifying Higgs bosons decaying to bottom quarks. We study the robustness of these FAIR AI models and their portability across hardware architectures and software frameworks, and report new insights on the interpretability of AI predictions by studying the interplay between FAIR datasets and AI models. Enabled by publishing FAIR AI models, these studies pave the way toward reliable and automated AI-driven scientific discovery.

Reinforcement Learning (RL) algorithms have been successfully applied to real world situations like illegal smuggling, poaching, deforestation, climate change, airport security, etc. These scenarios can be framed as Stackelberg security games (SSGs) where defenders and attackers compete to control target resources. The algorithm's competency is assessed by which agent is controlling the targets. This review investigates modeling of SSGs in RL with a focus on possible improvements of target representations in RL algorithms.

元学习是机器学习的一个分支，旨在将相关任务分布的数据合成以有效地解决新的数据。在过程控制中，许多系统具有相似且充分理解的动力学，这表明可以通过元学习创建可推广的控制器是可行的。在这项工作中，我们制定了一种元加强学习（META-RL）控制策略，该策略利用已知的离线信息进行培训，例如模型结构。对模型参数的分布而不是单个模型，对元RL代理进行了训练，从而使代理能够自动适应过程动力学的变化，同时保持性能。一个关键的设计元素是能够在培训期间离线利用基于模型的信息，同时保持与新环境交互的无模型策略结构。我们以前的工作已经证明了如何将这种方法应用于调整比例综合控制器以控制一阶过程的与工业相关的问题。在这项工作中，我们简要地重新引入了我们的方法，并证明了如何将其扩展到比例综合衍生的控制器和二阶系统。

\ textit {约束路径发现}的经典问题是一个经过充分研究但充满挑战的主题，在各个领域，例如沟通和运输等各个领域的应用。权重限制了最短路径问题（WCSPP），作为仅具有一个侧面约束的约束路径查找的基本形式，旨在计划成本最佳路径，其权重/资源使用受到限制。鉴于问题的双标准性质（即处理路径的成本和权重），解决WCSPP的方法具有一些带有双目标搜索的共同属性。本文在约束路径查找和双目标搜索中利用了最新的基于A*的最新技术，并为WCSPP提供了两种精确的解决方案方法，两者都可以在非常大的图表上解决硬性问题实例。我们从经验上评估了算法在新的大型和现实的问题实例上的性能，并在时空指标中显示出它们比最新算法的优势。本文还调查了优先级队列在被a*的约束搜索中的重要性。我们通过对逼真的和随机图进行了广泛的实验来展示，基于桶的队列没有打破打盘的方式可以有效地改善详尽的双标准搜索的算法性能。

一个经过深入研究的问题是，将机器学习算法提供的置信度得分校准为地面真实概率。我们的起点是，校准似乎与班级的加权不相容，这是一种经常使用的技术，当时一个类别不那么普遍（阶级失衡）或希望实现一些外部目标（成本敏感的学习）。我们为这种不兼容提供了基于模型的解释，并使用我们的拟人化模型来生成一种从算法中恢复似然的简单方法，该算法因类权重而被误解。我们在Rajpurkar，Irvin，Zhu等的二元肺炎检测任务中验证了这种方法。（2017）。

元学习是机器学习的一个分支，它训练神经网络模型以合成各种数据，以快速解决新问题。在过程控制中，许多系统具有相似且充分理解的动力学，这表明可以通过元学习创建可推广的控制器是可行的。在这项工作中，我们制定了一种元加强学习（META-RL）控制策略，该策略可用于调整比例的整体控制器。我们的Meta-RL代理具有复发结构，该结构累积了“上下文”，以通过闭环中的隐藏状态变量学习系统的动力学。该体系结构使代理能够自动适应过程动力学的变化。在此处报告的测试中，对元RL代理完全离线训练了一阶和时间延迟系统，并从相同的训练过程动力学分布中得出的新型系统产生了出色的效果。一个关键的设计元素是能够在模拟环境中训练期间离线利用基于模型的信息，同时保持无模型的策略结构，以与真实过程动态不确定性的新过程进行交互。元学习是一种构建样品有效智能控制器的有前途的方法。

HyperParamter Tuning是机器学习中最耗时的部分之一：必须评估大量不同的超参数设置的性能以找到最佳的零件。尽管存在最小化所需评估数量的现代优化算法，但单个设置的评估仍然是昂贵的：使用重采样技术，机器学习方法必须安装在不同训练数据集上的固定数量的$ k $次。作为用于设置设置的估算器，使用$ k $ fits的相应平均值。在不到$ k $重新采样的迭代后，可以丢弃许多超代域设置，因为它们已经明显不如高的执行设置。然而，在实践中，通常进行重采样直到最终，浪费大量的计算工作。我们建议使用顺序测试程序来最小化重采样迭代的数量来检测下参数设置。为此，我们首先分析重采样错误的分布，我们会发现，日志正态分布是有前途的。之后，我们构建了假设此分发的顺序测试程序。该顺序测试过程在随机搜索算法内使用。在一些现实数据情况下，我们将标准随机搜索与增强的顺序随机搜索进行比较。可以证明，顺序随机搜索能够找到相对的良好的超参数设置，但是，找到这些设置所需的计算时间大致减半。

超越地球轨道的人类空间勘探将涉及大量距离和持续时间的任务。为了有效减轻无数空间健康危害，数据和空间健康系统的范式转移是实现地球独立性的，而不是Earth-Reliance所必需的。有希望在生物学和健康的人工智能和机器学习领域的发展可以解决这些需求。我们提出了一个适当的自主和智能精密空间健康系统，可以监控，汇总和评估生物医学状态;分析和预测个性化不良健康结果;适应并响应新累积的数据;并提供对其船员医务人员的个人深度空间机组人员和迭代决策支持的预防性，可操作和及时的见解。在这里，我们介绍了美国国家航空航天局组织的研讨会的建议摘要，以便在太空生物学和健康中未来的人工智能应用。在未来十年，生物监测技术，生物标志科学，航天器硬件，智能软件和简化的数据管理必须成熟，并编织成精确的空间健康系统，以使人类在深空中茁壮成长。

空间生物学研究旨在了解太空飞行对生物的根本影响，制定支持深度空间探索的基础知识，最终生物工程航天器和栖息地稳定植物，农作物，微生物，动物和人类的生态系统，为持续的多行星寿命稳定。要提高这些目标，该领域利用了来自星空和地下模拟研究的实验，平台，数据和模型生物。由于研究扩展到低地球轨道之外，实验和平台必须是最大自主，光，敏捷和智能化，以加快知识发现。在这里，我们介绍了由美国国家航空航天局的人工智能，机器学习和建模应用程序组织的研讨会的建议摘要，这些应用程序为这些空间生物学挑战提供了关键解决方案。在未来十年中，将人工智能融入太空生物学领域将深化天空效应的生物学理解，促进预测性建模和分析，支持最大自主和可重复的实验，并有效地管理星载数据和元数据，所有目标使生活能够在深空中茁壮成长。

已经证明对比学习有效地对未标记数据的预训练图像模型有效，并且有希望的医学图像分类等任务的结果。在预训练期间使用配对文本和图像（例如放射性报告和图像）甚至进一步改善了结果。尽管如此，大多数现有方法将图像分类为下游任务，并且对于像语义分割或物体检测等本地化任务可能不是最佳的。因此，我们提出了从愿景和文本（Lovt）的局部代表学习，以实现我们最佳知识，这是针对本地化医学成像任务的第一种文本监督的预训练方法。我们的方法将实例级图像报告对比学习与图像区域和报告句子表示的局部对比学习结合起来。我们评估LOVT和常用的预培训方法，这些评估框架是由五个公共数据集的胸部X光上的18个本地化任务组成的新评估框架。虽然没有单一的最佳方法，但是，在18个研究的任务中，Lovt在11个中最佳地表现出优选的选择本地化任务的首选方法。