The lack of any sender authentication mechanism in place makes CAN (Controller Area Network) vulnerable to security threats. For instance, an attacker can impersonate an ECU (Electronic Control Unit) on the bus and send spoofed messages unobtrusively with the identifier of the impersonated ECU. To address the insecure nature of the system, this thesis demonstrates a sender authentication technique that uses power consumption measurements of the electronic control units (ECUs) and a classification model to determine the transmitting states of the ECUs. The method's evaluation in real-world settings shows that the technique applies in a broad range of operating conditions and achieves good accuracy. A key challenge of machine learning-based security controls is the potential of false positives. A false-positive alert may induce panic in operators, lead to incorrect reactions, and in the long run cause alarm fatigue. For reliable decision-making in such a circumstance, knowing the cause for unusual model behavior is essential. But, the black-box nature of these models makes them uninterpretable. Therefore, another contribution of this thesis explores explanation techniques for inputs of type image and time series that (1) assign weights to individual inputs based on their sensitivity toward the target class, (2) and quantify the variations in the explanation by reconstructing the sensitive regions of the inputs using a generative model. In summary, this thesis (https://uwspace.uwaterloo.ca/handle/10012/18134) presents methods for addressing the security and interpretability in automotive systems, which can also be applied in other settings where safe, transparent, and reliable decision-making is crucial.

Warning: this paper contains content that may be offensive or upsetting. In the current context where online platforms have been effectively weaponized in a variety of geo-political events and social issues, Internet memes make fair content moderation at scale even more difficult. Existing work on meme classification and tracking has focused on black-box methods that do not explicitly consider the semantics of the memes or the context of their creation. In this paper, we pursue a modular and explainable architecture for Internet meme understanding. We design and implement multimodal classification methods that perform example- and prototype-based reasoning over training cases, while leveraging both textual and visual SOTA models to represent the individual cases. We study the relevance of our modular and explainable models in detecting harmful memes on two existing tasks: Hate Speech Detection and Misogyny Classification. We compare the performance between example- and prototype-based methods, and between text, vision, and multimodal models, across different categories of harmfulness (e.g., stereotype and objectification). We devise a user-friendly interface that facilitates the comparative analysis of examples retrieved by all of our models for any given meme, informing the community about the strengths and limitations of these explainable methods.

Observational studies have recently received significant attention from the machine learning community due to the increasingly available non-experimental observational data and the limitations of the experimental studies, such as considerable cost, impracticality, small and less representative sample sizes, etc. In observational studies, de-confounding is a fundamental problem of individualised treatment effects (ITE) estimation. This paper proposes disentangled representations with adversarial training to selectively balance the confounders in the binary treatment setting for the ITE estimation. The adversarial training of treatment policy selectively encourages treatment-agnostic balanced representations for the confounders and helps to estimate the ITE in the observational studies via counterfactual inference. Empirical results on synthetic and real-world datasets, with varying degrees of confounding, prove that our proposed approach improves the state-of-the-art methods in achieving lower error in the ITE estimation.

我们解决了在室内环境中对于具有有限感应功能和有效载荷/功率限制的微型航空车的高效3-D勘探问题。我们开发了一个室内探索框架，该框架利用学习来预测看不见的区域的占用，提取语义特征，样本观点，以预测不同探索目标的信息收益以及计划的信息轨迹，以实现安全和智能的探索。在模拟和实际环境中进行的广泛实验表明，就结构化室内环境中的总路径长度而言，所提出的方法的表现优于最先进的勘探框架，并且在勘探过程中的成功率更高。

批次归一化被广泛用于深度学习以使中间激活归一化。深层网络臭名昭著地增加了训练的复杂性，要​​求仔细的体重初始化，需要较低的学习率等。这些问题已通过批归一化解决（\ textbf {bn}）来解决，通过将激活的输入归功于零平均值和单位标准偏差。使培训过程的批归归量化部分显着加速了非常深网络的训练过程。一个新的研究领域正在进行研究\ textbf {bn}成功背后的确切理论解释。这些理论见解中的大多数试图通过将其对优化，体重量表不变性和正则化的影响来解释\ textbf {bn}的好处。尽管\ textbf {bn}在加速概括方面取得了不可否认的成功，但分析的差距将\ textbf {bn}与正则化参数的效果相关联。本文旨在通过\ textbf {bn}对正则化参数的数据依赖性自动调整，并具有分析证明。我们已将\ textbf {bn}提出为对非 - \ textbf {bn}权重的约束优化，通过该优化，我们通过它演示其数据统计信息依赖于正则化参数的自动调整。我们还为其在嘈杂的输入方案下的行为提供了分析证明，该方案揭示了正则化参数的信号与噪声调整。我们还通过MNIST数据集实验的经验结果证实了我们的主张。

离线手写数学表达识别（HMER）是数学表达识别领域的主要领域。与在线HMER相比，由于缺乏时间信息和写作风格的可变性，离线HMER通常被认为是一个更困难的问题。在本文中，我们目的是使用配对对手学习的编码器模型。语义不变的特征是从手写数学表达图像及其编码器中的印刷数学表达式中提取的。学习语义不变的特征与Densenet编码器和变压器解码器相结合，帮助我们提高了先前研究的表达率。在Crohme数据集上进行了评估，我们已经能够将最新的Crohme 2019测试集结果提高4％。

本文提出了一种延时3D细胞分析的方法。具体而言，我们考虑了准确定位和定量分析亚细胞特征的问题，以及从延时3D共聚焦细胞图像堆栈跟踪单个细胞的问题。细胞的异质性和多维图像的体积提出了对细胞形态发生和发育的完全自动化分析的主要挑战。本文是由路面细胞生长过程和构建定量形态发生模型的动机。我们提出了一种基于深度特征的分割方法，以准确检测和标记每个细胞区域。基于邻接图的方法用于提取分段细胞的亚细胞特征。最后，提出了使用多个单元格特征的基于强大的图形跟踪算法在不同的时间实例中关联单元格。提供了广泛的实验结果，并证明了所提出的方法的鲁棒性。该代码可在GitHub上获得，该方法可通过Bisque Portal作为服务可用。

操作员的学习框架由于其能够在两个无限尺寸功能空间之间学习非线性图和神经网络的利用能力，因此最近成为应用机器学习领域中最相关的领域之一。尽管这些框架在建模复杂现象方面具有极大的能力，但它们需要大量数据才能成功培训，这些数据通常是不可用或太昂贵的。但是，可以通过使用多忠诚度学习来缓解此问题，在这种学习中，通过使用大量廉价的低保真数据以及少量昂贵的高保真数据来训练模型。为此，我们开发了一个基于小波神经操作员的新框架，该框架能够从多保真数据集中学习。通过解决不同的问题，需要在两个忠诚度之间进行有效的相关性学习来证明开发模型的出色学习能力。此外，我们还评估了开发框架在不确定性定量中的应用。从这项工作中获得的结果说明了拟议框架的出色表现。

在电子健康记录（EHRS）中，不规则的时间序列（ITS）自然发生，这是由于患者健康动态而自然发生，这是由于医院不规则的探访，疾病/状况以及每次访问时测量不同生命迹象的必要性。其目前的培训挑战机器学习算法主要建立在相干固定尺寸特征空间的假设上。在本文中，我们提出了一种新型的连续患者状态感知器模型，称为铜，以应对其在EHR中。铜使用感知器模型和神经普通微分方程（ODE）的概念来学习患者状态的连续时间动态，即输入空间的连续性和输出空间的连续性。神经ODES可以帮助铜生成常规的时间序列，以进食感知器模型，该模型具有处理多模式大规模输入的能力。为了评估所提出的模型的性能，我们在模仿III数据集上使用院内死亡率预测任务，并仔细设计实验来研究不规则性。将结果与证明所提出模型的功效的基准进行了比较。

跌倒在不断增加的全球老龄化人口中非常普遍，可能会对他们的健康，福祉和生活质量产生各种负面影响，包括限制他们进行日常生活活动（ADL）的能力，这对于这对于对此至关重要，这对一个人的寄托。跌倒期间的及时协助是非常必要的，这涉及跟踪老年人在与ADL相关的多样化导航模式中的室内位置，以检测跌倒的精确位置。随着全球护理人员人数的减少，重要的是，智能生活环境的未来可以在ADL期间发现下降，同时能够跟踪老年人在现实世界中的室内位置。为了应对这些挑战，这项工作为环境辅助生活系统提出了一种具有成本效益和简单的设计范式，该系统可以在ADL期间捕获用户行为的多模式组成部分，这是在现实世界中同时以现实世界的方式执行秋季检测和室内定位所必需的。 。提出了来自现实世界实验的概念证明，以维护系统的有效工作。还提出了两项​​与先前作品的比较研究的发现，以维护这项工作的新颖性。第一个比较研究表明，在其软件设计和硬件设计的有效性方面，提出的系统在室内定位和跌倒检测领域中如何优于先前的验证领域。第二项比较研究表明，与这些领域的先前作品相比，该系统的开发成本最少，这些领域涉及下划线系统的现实开发，从而维护其具有成本效益的性质。