英国，尤其是伦敦，是洗钱的全球枢纽，其中很大一部分使用国内财产。但是，由于数据可用性，了解英国海上国内财产的分布和特征是具有挑战性的。本文试图通过增强海上公司拥有的英国财产的公开数据集来解决这种情况。我们创建了一个数据处理管道，该管道利用了几个数据集和机器学习技术，以创建一组被分类为六个使用类的地址集。增强的数据集比原始数据集多于138,000个属性。大多数是国内（95k），伦敦的人数不成比例。伦敦的平均海上国内财产价值133万英镑，总计约560亿英镑。我们对伦敦的海上国内财产进行了深入的分析，将价格，分配和熵/集中度与Airbnb财产，低使用/空财产和常规家庭财产进行了比较。我们估计，伦敦的海上，低使用和Airbnb物业的总数在144,000至164,000之间，并且它们的总价值在145-1740亿英镑之间。此外，与所有其他财产类型相比，离岸国内财产更昂贵，并且具有更高的熵/集中度。此外，我们确定了具有不同价格和分销特征的两种不同类型的离岸属性，即嵌套和个体。最后，我们发布了增强的海上属性数据​​集，完整的低使用伦敦数据集和创建增强数据集的管道，以减少研究该主题的障碍。

Searching for a path between two nodes in a graph is one of the most well-studied and fundamental problems in computer science. In numerous domains such as robotics, AI, or biology, practitioners develop search heuristics to accelerate their pathfinding algorithms. However, it is a laborious and complex process to hand-design heuristics based on the problem and the structure of a given use case. Here we present PHIL (Path Heuristic with Imitation Learning), a novel neural architecture and a training algorithm for discovering graph search and navigation heuristics from data by leveraging recent advances in imitation learning and graph representation learning. At training time, we aggregate datasets of search trajectories and ground-truth shortest path distances, which we use to train a specialized graph neural network-based heuristic function using backpropagation through steps of the pathfinding process. Our heuristic function learns graph embeddings useful for inferring node distances, runs in constant time independent of graph sizes, and can be easily incorporated in an algorithm such as A* at test time. Experiments show that PHIL reduces the number of explored nodes compared to state-of-the-art methods on benchmark datasets by 58.5\% on average, can be directly applied in diverse graphs ranging from biological networks to road networks, and allows for fast planning in time-critical robotics domains.

图形神经网络（GNNS）由于其强大的表示能力而广泛用于图形结构化数据处理。通常认为，GNNS可以隐式消除非预测性的噪音。但是，对图神经网络中隐式降解作用的分析仍然开放。在这项工作中，我们进行了一项全面的理论研究，并分析了隐式denoising在GNN中发生的何时以及为什么发生。具体而言，我们研究噪声矩阵的收敛性。我们的理论分析表明，隐式转化很大程度上取决于连接性，图形大小和GNN体系结构。此外，我们通过扩展图形信号降解问题来正式定义并提出对抗图信号denoising（AGSD）问题。通过解决这样的问题，我们得出了一个可靠的图形卷积，可以增强节点表示的平滑度和隐式转化效果。广泛的经验评估验证了我们的理论分析和我们提出的模型的有效性。

我们提出了一个通用框架，以使各种局部解释技术适应复发性神经网络。特别是，我们的解释添加了时间信息，这些信息扩展了从现有技术生成的解释，涵盖与原始输入数据点相比具有不同长度的数据点。我们的方法是一般的，因为它仅修改扰动模型和现有技术的特征表示，而无需触摸其核心算法。我们已经实例化了石灰和锚点的方法。我们的经验评估表明，它有效地提高了这两种技术在情感分析网络和异常检测网络上产生的解释的实用性。

交通信号控制（TSC）是一个高风险域，随着交通量在全球的增长而增长。越来越多的作品将加固学习（RL）应用于TSC；RL可以利用大量的流量数据来提高信号效率。但是，从未部署基于RL的信号控制器。在这项工作中，我们提供了对TSC进行RL之前必须解决的挑战的首次审查。我们专注于四个涉及（1）检测不确定性的挑战，（2）通信的可靠性，（3）合规性和解释性以及（4）异构道路使用者。我们表明，基于RL的TSC的文献在应对每个挑战方面取得了一些进展。但是，更多的工作应采用系统思维方法，以考虑其他管道组件对RL的影响。

作为当今最受欢迎的机器学习模型之一，Graph神经网络（GNN）最近引起了激烈的兴趣，其解释性也引起了人们的兴趣。用户对更好地了解GNN模型及其结果越来越感兴趣。不幸的是，当今的GNN评估框架通常依赖于合成数据集，从而得出有限范围的结论，因为问题实例缺乏复杂性。由于GNN模型被部署到更关键的任务应用程序中，因此我们迫切需要使用GNN解释性方法的共同评估协议。在本文中，据我们最大的知识，我们提出了针对GNN解释性的第一个系统评估框架，考虑了三种不同的“用户需求”的解释性：解释焦点，掩盖性质和掩蔽转换。我们提出了一个独特的指标，该指标将忠诚度措施结合在一起，并根据其足够或必要的质量对解释进行分类。我们将自己范围用于节点分类任务，并比较GNN的输入级解释性领域中最具代表性的技术。对于广泛使用的合成基准测试，令人惊讶的是，诸如个性化Pagerank之类的浅水技术在最小计算时间内具有最佳性能。但是，当图形结构更加复杂并且节点具有有意义的特征时，根据我们的评估标准，基于梯度的方法，尤其是显着性。但是，没有人在所有评估维度上占主导地位，而且总会有一个权衡。我们在eBay图上的案例研究中进一步应用了我们的评估协议，以反映生产环境。

地下模拟使用计算模型来预测流体（例如油，水，气体）通过多孔介质的流动。这些模拟在工业应用（例如石油生产）中至关重要，在这些应用中，需要快速，准确的模型来进行高级决策，例如，进行井安置优化和现场开发计划。经典的有限差数数值模拟器需要大量的计算资源来对大规模现实世界的水库进行建模。另外，通过依靠近似物理模型，流线模拟器和数据驱动的替代模型在计算上更有效，但是它们不足以在大规模上对复杂的储层动力学进行建模。在这里，我们介绍了混合图网络模拟器（HGNS），这是一个数据驱动的替代模型，用于学习3D地下流体流的储层模拟。为了模拟局部和全球尺度上的复杂储层动力学，HGN由地下图神经网络（SGNN）组成，以建模流体流的演化和3D-U-NET，以建模压力的演变。 HGNS能够扩展到每个时间步长数百万个单元的网格，比以前的替代模型高两个数量级，并且可以准确地预测流体流量数十亿个时间步长（未来几年）。使用带有110万个单元的行业标准地下流数据集（SPE-10），我们证明HGNS能够将推理时间降低到与标准地下模拟器相比，最高18次，并且通过降低基于学习的模型，它可以优于其他基于学习的模型长期预测错误高达21％。

国际危机如何展开？我们将国际关系概念化为对手之间的战略国际象棋游戏，并开发了一种系统的方法，以准确且一致的历史准确，一致地测量碎片，移动和gam。我们基于国际危机行为（ICB）项目的非常高质量的叙事语料库，介绍了一个名为ICBE的国际事件的新本体和数据集。我们证明，ICBE的覆盖范围，召回和精度比现有数据集的现有状态更高，并进行了两项关于古巴导弹危机（1962）和Crimea-Donbas危机（2014）的详细案例研究。我们进一步介绍了两个新的事件可视化（事件Icongraphy和危机地图），这是一种使用自然语言处理（Sythnetic叙述）测量事件召回的自动基准，以及用于客观测量事件精确度的本体论重建任务。我们在伴侣网站www.crisisevents.org和github存储库中提供数据，在线附录，复制材料以及可视化的可视化材料和可视化。

我们提出STAF，一种用于几次视频分类的时空关注融合网络。STAF首先通过应用3D卷积神经网络嵌入网络来提取视频的粗粒度的空间和时间特征。然后使用自我关注和跨关注网络微调提取的特征。最后，STAF应用轻量级融合网络和最近的邻邻分类器来分类每个查询视频。为了评估STAF，我们在三个基准（UCF101，HMDB51和SomeS-V2）上进行广泛的实验。实验结果表明，STAF通过大边缘提高了最先进的准确性，例如，STAF分别将五向单拍精度增加5.3％和7.0％，分别为UCF101和HMDB51增加。

深度学习的一个有前景的趋势取代了具有隐式网络的传统馈送网络。与传统网络不同，隐式网络解决了一个固定点方程来计算推断。解决固定点的复杂性变化，具体取决于提供的数据和误差容差。重要的是，可以通过与前馈网络的STARK对比度训练隐式网络，其内存需求与深度线性缩放。但是，没有免费的午餐 - 通过隐式网络锻造BackPropagation通常需要解决从隐式功能定理引起的昂贵的Jacobian等方程。我们提出了无雅各比的BackPropagation（JFB），一种固定内存方法，这些方法旨在解决基于雅略族裔的基于雅代族人的方程。 JFB使隐式网络更快地培训，并明显更容易实现，而不会牺牲测试精度。我们的实验表明，使用JFB培训的隐式网络与给出相同数量的参数的前馈网络和现有的隐式网络具有竞争力。