本文报告了基准数据驱动的自动共鸣手势生成的第二个基因挑战。参与的团队使用相同的语音和运动数据集来构建手势生成系统。所有这些系统生成的运动都使用标准化的可视化管道将视频渲染到视频中，并在几个大型众包用户研究中进行了评估。与比较不同的研究论文不同，结果差异仅是由于方法之间的差异，从而实现了系统之间的直接比较。今年的数据集基于18个小时的全身运动捕获，包括手指，参与二元对话的不同人。十个团队参加了两层挑战：全身和上身手势。对于每个层，我们都评估了手势运动的人类风格及其对特定语音信号的适当性。我们的评估使人类的忠诚度与手势适当性解脱，这是该领域的主要挑战。评估结果是一场革命和启示。某些合成条件被评为比人类运动捕获更明显的人类样。据我们所知，这从未在高保真的头像上展示过。另一方面，发现所有合成运动比原始运动捕获记录要小得多。其他材料可通过项目网站https://youngwoo-yoon.github.io/geneachallenge2022/获得
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强化学习（RL）旨在在给定环境中从奖励功能中训练代理商，但逆增强学习（IRL）试图从观察专家的行为中恢复奖励功能。众所周知，总的来说，各种奖励功能会导致相同的最佳政策，因此，IRL定义不明。但是，（Cao等，2021）表明，如果我们观察到两个或多个具有不同折现因子或在不同环境中起作用的专家，则可以在某些条件下确定奖励功能，直至常数。这项工作首先根据等级条件显示了表格MDP的多位专家的等效可识别性声明，该声明易于验证，也被证明是必要的。然后，我们将结果扩展到各种不同的方案，即，在奖励函数可以表示为给定特征的线性组合，使其更容易解释，或者当我们可以访问近似过渡矩阵时，我们会表征奖励可识别性。即使奖励无法识别，我们也提供了特征的条件，当给定环境中的多个专家的数据允许在新环境中概括和训练最佳代理。在各种数值实验中，我们对奖励可识别性和概括性的理论结果得到了验证。
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我们介绍了一种基于约翰逊·林登斯特劳斯引理的统计查询的新方法，以释放具有差异隐私的统计查询的答案。关键的想法是随机投影查询答案，以较低的维空间，以便将可行的查询答案的任何两个向量之间的距离保留到添加性错误。然后，我们使用简单的噪声机制回答投影的查询，并将答案提升到原始维度。使用这种方法，我们首次给出了纯粹的私人机制，具有最佳情况下的最佳情况样本复杂性，在平均错误下，以回答$ n $ $ n $的宇宙的$ k $ Queries的工作量。作为其他应用，我们给出了具有最佳样品复杂性的第一个纯私人有效机制，用于计算有限的高维分布的协方差，并用于回答2向边缘查询。我们还表明，直到对错误的依赖性，我们机制的变体对于每个给定的查询工作负载几乎是最佳的。
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我们通过反馈图来重新审视随机在线学习的问题，目的是设计最佳的算法，直至常数，无论是渐近还是有限的时间。我们表明，令人惊讶的是，在这种情况下，最佳有限时间遗憾的概念并不是一个唯一的定义属性，总的来说，它与渐近率是与渐近率分离的。我们讨论了替代选择，并提出了有限时间最优性的概念，我们认为是\ emph {有意义的}。对于这个概念，我们给出了一种算法，在有限的时间和渐近上都承认了准最佳的遗憾。
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昆虫是我们生态系统的关键部分。可悲的是，在过去的几十年中，他们的人数令人担忧。为了更好地了解这一过程并监测昆虫的种群，深度学习可能会提供可行的解决方案。但是，鉴于其分类法的广度和典型的细粒度分析障碍，例如与低类变异性相比，较高的类内变异性，昆虫分类仍然是一项艰巨的任务。很少有基准数据集，这阻碍了更好的AI模型的快速发展。但是，稀有物种培训数据的注释需要专家知识。可解释的人工智能（XAI）可以协助生物学家执行这些注释任务，但是选择最佳XAI方法很难。我们对这些研究挑战的贡献是三重：1）从inaturist数据库中取样的野生蜜蜂的彻底注释图像的数据集，2）在野生蜜蜂数据集中训练的重新网络模型，可在野生蜜蜂数据集上获得与类似的最新出手的分类分数。经过其他细粒数据集培训的模型和3）对XAI方法的研究，以支持注释任务中的生物学家。
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In recent years, numerous machine learning models which attempt to solve polypharmacy side effect identification, drug-drug interaction prediction and combination therapy design tasks have been proposed. Here, we present a unified theoretical view of relational machine learning models which can address these tasks. We provide fundamental definitions, compare existing model architectures and discuss performance metrics, datasets and evaluation protocols. In addition, we emphasize possible high impact applications and important future research directions in this domain.
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在交叉语言设置中讨厌语音检测代表所有中型和大型在线平台的最重要的感兴趣区域。未能在全球范围内妥善解决这个问题已经过时地导致了道德上可疑的现实生活事件，人类死亡和仇恨本身的永久。本文说明了微调改变的多语言变压器模型（Mbert，XLM-Roberta）关于这一重要的社会数据科学任务，与英语到法语，反之亦然和每种语言的交叉思考，包括关于迭代改进和比较误差分析的部分。
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我们提出了分子法律网络（MOOMIN）一种由阿斯利康肿瘤学家使用的多模式图神经网络，以预测用于癌症治疗的药物组合的协同作用。我们的模型基于药物蛋白质相互作用网络和元数据以多种尺度学习药物表示。对化合物和蛋白质的结构特性进行编码，以创建在双方相互作用图上运行的消息通话方案的顶点特征。传播消息形成多分辨率的药物表示，我们用来创建药物对描述符。通过调节癌细胞类型的药物组合表示形式，我们定义了一种协同评分功能，该功能可以感应地评分看不见的药物对。有关协同评分任务的实验结果表明，穆明的表现优于最先进的图形指纹，保持节点嵌入以及现有的深度学习方法。进一步的结果表明，我们的模型的预测性能对超参数变化是可靠的。我们证明该模型可以在癌细胞系组织中进行高质量的预测，样本外预测可以通过外部协同效应数据库进行验证，并且所提出的模型在学习方面有效。
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医疗AI通过支持基于证据的医学实践，个性化患者治疗，降低成本以及改善提供者和患者体验，推进医疗保健的巨大潜力。我们认为解锁此潜力需要一种系统的方法来衡量在大规模异构数据上的医疗AI模型的性能。为了满足这种需求，我们正在建立Medperf，这是一个开放的框架，用于在医疗领域的基准测试机器学习。 Medperf将使联合评估能够将模型安全地分配给不同的评估设施，从而赋予医疗组织在高效和人类监督过程中评估和验证AI模型的性能，同时优先考虑隐私。我们描述了当前的挑战医疗保健和AI社区面临，需要开放平台，Medperf的设计理念，其目前的实施状态和我们的路线图。我们呼吁研究人员和组织加入我们创建Medperf开放基准平台。
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该项目提出了一种自动生成视频游戏动态描述的动作模型的方法，以及与计划代理的集成，以执行和监控计划。规划者使用这些动作模型来获得许多不同视频游戏中的代理的审议行为，并与反应模块组合，解决确定性和无确定级别。实验结果验证了该方法的方法，并证明了知识工程师的努力在这种复杂域的定义中可以大大减少。此外，域名的基准已经制定，这可能对国际规划社会评估国际规划竞赛中的规划者感兴趣。
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