在随着时间变化的组合环境中的在线决策激励，我们研究了将离线算法转换为其在线对应物的问题。我们专注于使用贪婪算法对局部错误的贪婪算法进行恒定因子近似的离线组合问题。对于此类问题，我们提供了一个通用框架，该框架可有效地将稳健的贪婪算法转换为使用Blackwell的易近算法。我们证明，在完整信息设置下，由此产生的在线算法具有$ O（\ sqrt {t}）$（近似）遗憾。我们进一步介绍了Blackwell易接近性的强盗扩展，我们称之为Bandit Blackwell的可接近性。我们利用这一概念将贪婪的稳健离线算法转变为匪（t^{2/3}）$（近似）$（近似）的遗憾。展示了我们框架的灵活性，我们将脱机之间的转换应用于收入管理，市场设计和在线优化的几个问题，包括在线平台中的产品排名优化，拍卖中的储备价格优化以及supperular tossodular最大化。 。我们还将还原扩展到连续优化的类似贪婪的一阶方法，例如用于最大化连续强的DR单调下调功能，这些功能受到凸约束的约束。我们表明，当应用于这些应用程序时，我们的转型会导致新的后悔界限或改善当前已知界限。我们通过为我们的两个应用进行数值模拟来补充我们的理论研究，在这两种应用中，我们都观察到，转换的数值性能在实际情况下优于理论保证。

文本分类器以一小中的全解决方案的形式进行规模应用。然而，许多研究表明，分类器对不同的语言和方言有偏见。在测量和发现这些偏见时，会出现一些差距，应解决。首先，``语言，方言和局部内容在地理区域之间是否有所不同吗？''，其次``如果各个区域之间存在差异，它们会影响模型性能吗？''。我们介绍了一个名为Geoolid的新型数据集，其中有15个地理和人口统计学上的城市中有14,000多个示例来解决这些问题。我们对与地理有关的内容进行全面分析及其对进攻语言检测模型的性能差异的影响。总体而言，我们发现当前的模型不会在各个位置概括。同样，我们表明，尽管进攻性语言模型对非裔美国人英语产生误报，但模型表现与每个城市的少数族裔人口比例无关。警告：本文包含令人反感的语言。

我们提出了一种适用于许多场景中的新方法，理解了适应Monte Carlo Tree Search（MCTS）算法的问题，该算法最初旨在学习玩高州复杂性的游戏。从生成的建议库中，我们的方法共同选择并优化了最小化目标项的建议。在我们的第一个从点云中进行平面图重建的应用程序中，我们的方法通过优化将深度网络预测的适应性组合到房间形状上的目标函数，选择并改进了以2D多边形为模型的房间建议。我们还引入了一种新型的可区分方法来渲染这些建议的多边形形状。我们对最近且具有挑战性的结构3D和Floor SP数据集的评估对最先进的表现有了显着改进，而没有对平面图配置施加硬性约束也没有假设。在我们的第二个应用程序中，我们扩展了从颜色图像重建一般3D房间布局并获得准确的房间布局的方法。我们还表明，可以轻松扩展我们的可区分渲染器，以渲染3D平面多边形和多边形嵌入。我们的方法在MatterPort3D-Layout数据集上显示了高性能，而无需在房间布局配置上引入硬性约束。

目的：确定逼真，但是电磁图的计算上有效模型可用于预先列车，具有广泛的形态和特定于给定条件的形态和异常 - T波段（TWA）由于创伤后应激障碍，或重点 - 在稀有人的小型数据库上显着提高了性能。方法：使用先前经过验证的人工ECG模型，我们生成了180,000人的人工ECG，有或没有重要的TWA，具有不同的心率，呼吸率，TWA幅度和ECG形态。在70,000名患者中培训的DNN进行分类为25种不同的节奏，将输出层修改为二进制类（TWA或NO-TWA，或等效，PTSD或NO-PTSD），并对人工ECG进行转移学习。在最终转移学习步骤中，DNN在ECG的培训和交叉验证，从12个PTE和24个控件，用于使用三个数据库的所有组合。主要结果：通过进行转移学习步骤，使用预先培训的心律失常DNN，人工数据和真实的PTSD相关的心电图数据，发现了最佳性能的方法（AUROC = 0.77，精度= 0.72，F1-SCATE = 0.64） 。从训练中删除人工数据导致性能的最大下降。从培训中取出心律失常数据提供了适度但重要的，表现下降。最终模型在人工数据上显示出在性能下没有显着下降，表明没有过度拟合。意义：在医疗保健中，通常只有一小部分高质量数据和标签，或更大的数据库，质量较低（和较差的相关）标签。这里呈现的范式，涉及基于模型的性能提升，通过在大型现实人工数据库和部分相关的真实数据库上传输学习来提供解决方案。

心脏听诊是用于检测和识别许多心脏病的最具成本效益的技术之一。基于Auscultation的计算机辅助决策系统可以支持他们的决定中的医生。遗憾的是，在临床试验中的应用仍然很小，因为它们中的大多数仅旨在检测音盲局部信号中的额外或异常波的存在，即，仅提供二进制地面真理变量（普通VS异常）。这主要是由于缺乏大型公共数据集，其中存在对这种异常波（例如，心脏杂音）的更详细描述。为基于听诊的医疗建议系统铺平了更有效的研究，我们的团队准备了目前最大的儿科心声数据集。从1568名患者的四个主要听诊位置收集了5282个录音，在此过程中，手动注释了215780人的心声。此外，并且首次通过专家注释器根据其定时，形状，俯仰，分级和质量来手动注释每个心脏杂音。此外，鉴定了杂音的听诊位置以及杂音更集中检测到杂音的位置位置。对于相对大量的心脏声音的这种详细描述可以为新机器学习算法铺平道路，该算法具有真实世界的应用，用于检测和分析诊断目的的杂波。

We introduce a novel method for 3D object detection and pose estimation from color images only. We first use segmentation to detect the objects of interest in 2D even in presence of partial occlusions and cluttered background. By contrast with recent patch-based methods, we rely on a "holistic" approach: We apply to the detected objects a Convolutional Neural Network (CNN) trained to predict their 3D poses in the form of 2D projections of the corners of their 3D bounding boxes. This, however, is not sufficient for handling objects from the recent T-LESS dataset: These objects exhibit an axis of rotational symmetry, and the similarity of two images of such an object under two different poses makes training the CNN challenging. We solve this problem by restricting the range of poses used for training, and by introducing a classifier to identify the range of a pose at run-time before estimating it. We also use an optional additional step that refines the predicted poses. We improve the state-of-the-art on the LINEMOD dataset from 73.7% [2] to 89.3% of correctly registered RGB frames. We are also the first to report results on the Occlusion dataset [1] using color images only. We obtain 54% of frames passing the Pose 6D criterion on average on several sequences of the T-LESS dataset, compared to the 67% of the state-of-the-art [10] on the same sequences which uses both color and depth. The full approach is also scalable, as a single network can be trained for multiple objects simultaneously.