The inception of large language models has helped advance state-of-the-art performance on numerous natural language tasks. This has also opened the door for the development of foundation models for other domains and data modalities such as images, code, and music. In this paper, we argue that business process data representations have unique characteristics that warrant the development of a new class of foundation models to handle tasks like process mining, optimization, and decision making. These models should also tackle the unique challenges of applying AI to business processes which include data scarcity, multi-modal representations, domain specific terminology, and privacy concerns.

Recently, Robey et al. propose a notion of probabilistic robustness, which, at a high-level, requires a classifier to be robust to most but not all perturbations. They show that for certain hypothesis classes where proper learning under worst-case robustness is \textit{not} possible, proper learning under probabilistic robustness \textit{is} possible with sample complexity exponentially smaller than in the worst-case robustness setting. This motivates the question of whether proper learning under probabilistic robustness is always possible. In this paper, we show that this is \textit{not} the case. We exhibit examples of hypothesis classes $\mathcal{H}$ with finite VC dimension that are \textit{not} probabilistically robustly PAC learnable with \textit{any} proper learning rule. However, if we compare the output of the learner to the best hypothesis for a slightly \textit{stronger} level of probabilistic robustness, we show that not only is proper learning \textit{always} possible, but it is possible via empirical risk minimization.

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.

自然界中多元化的生态学在许多物种中具有各种形式的群体行为。蝴蝶物种是随机飞行的突出物种之一，有点有见地，并将其转化为人造隐喻将导致巨大的可能性。本文认为一种这种隐喻称为蝴蝶交配优化（BMO）。在BMO中，BFLE遵循巡逻的交配现象，并同时捕获了多模式函数的所有局部优势。为了模仿该算法，设计了一个移动机器人（BFlyBot），以满足BMO算法中BFLE的功能。此外，多Bflybot群的设计旨在像蝴蝶本质上的作用，并遵循该算法的规则。实时实验是在多动物领域的BMO算法上进行的，并将信号源视为光源。实验结果表明，BMO算法适用于检测多个信号源，其运动的变化显着，即静态和动态。在静态信号源的情况下，随着BFlybot的初始位置的不同，收敛性在时间和平稳性方面受到影响。而具有不同阶梯尺寸的实验会导致它们在机器人的执行时间和速度方面的变化。在这项工作中，在动态环境中进行了实验，在该环境中，信号源在操纵和非操作场景中的运动。 Bflybot群能够检测到单个和多信号源，在两个固定点之间在两个固定点之间进行线性移动，以圆形，向上和向下运动。评估BMO现象，各种正在进行的和前瞻性的作品，例如中海船舶检测，讨论了空中搜索应用和地震预测。

ML-AS-A-Service继续增长，对非常强大的隐私保证的需求也在继续增长。安全推断已成为潜在的解决方案，其中加密原始图允许推理不向用户向用户揭示用户的输入或模型的权重。例如，模型提供商可以是一家诊断公司，该公司已经培训了一种最先进的Densenet-121模型来解释胸部X射线，并且用户可以在医院成为患者。尽管对于这种环境，确保推理原则上是可行的，但没有现有的技术使其大规模实用。 Cryptflow2框架提供了一种潜在的解决方案，其能力自动，正确地将清晰文本推理转换为安全模型的推断。但是，从Cryptflow2产生的安全推断在不切实际上很昂贵：在Densenet-121上解释单个X射线需要几乎3TB的通信。在本文中，我们解决了针对三项贡献的安全推断效率低下的重大挑战。首先，我们证明安全推理中的主要瓶颈是大型线性层，可以通过选择网络骨干的选择来优化，并使用用于有效的清晰文本推理开发的操作员。这一发现和强调与许多最近的作品偏离，这些作品着重于在执行较小网络的安全推断时优化非线性激活层。其次，基于对瓶颈卷积层的分析，我们设计了一个更有效的倒入替代品的X操作器。第三，我们表明，快速的Winograd卷积算法进一步提高了安全推断的效率。结合使用，这三个优化被证明对在CHEXPERT数据集中训练的X射线解释问题非常有效。

饮食摄入量的评估主要依赖于自我报告工具，后者容易出现测量错误。饮食评估方法越来越多地纳入了技术进步，特别是基于图像的方法，以解决这些局限性和进一步的自动化。基于图像的方法可以通过自动估算由移动设备捕获的图像来自动估算饮食摄入量来减轻用户负担和偏见。在本文中，我们提出了一个“能量密度图”，该图是从RGB图像到食物的能量密度的像素到像素映射。然后，我们将“能量密度图”与相关的深度图合并在一起，该图由深度传感器捕获以估计食物能量。在Nutrition5K数据集上评估了所提出的方法。实验结果表明，与基线方法相比，结果的改善，平均误差为13.29 kcal，平均误差的平均百分比误差为13.57％，而食物的估计能量的平均百分比误差为13.57％。

基于决策树（DT）的分类和回归思想，最近提议在总体分类和回归任务中提供更高的性能。以更高的计算复杂性为代价，达到了其性能的改进。在这项工作中，我们研究了两种加速SLM的方法。首先，我们采用粒子群优化（PSO）算法来加快对当前尺寸的线性组合表示的判别尺寸的搜索。线性组合中最佳权重的搜索在计算上很重。它是通过原始SLM中的概率搜索来完成的。 PSO的SLM加速需要减少10-20倍的迭代。其次，我们利用SLM实施中的并行处理。实验结果表明，加速的SLM方法在训练时间中达到577的速度系数，同时保持原始SLM的可比分类/回归性能。

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。

损失级别用于解释深度学习模型的决策过程。在这项工作中，我们通过遮挡输入的一部分并将遮挡输入的性能与原始输入进行比较来评估基于损失奖的归因方法。我们观察到，在某些条件下，阻塞输入的性能比测试数据集的原始性能更好。在声音和图像识别任务中观察到类似的行为。我们探索不同的损失授予归因方法，遮挡水平和替换值，以解释遮挡下性能改善的现象。

在本文中，我们提出了一种新型的保守性混沌标准MAP驱动的动态DNA编码（编码，加法，减法和解码），用于图像加密。所提出的图像加密算法是一种动态DNA编码算法，即，对于每个像素的加密不同的规则，用于编码，加法/减法，解码等的不同规则是基于伪随机序列随机选择的，该序列是在保守的混乱标准映射的帮助下生成的。我们提出了一种新颖的方式，可以通过保守的混沌标准图生成伪随机序列，并在最严格的伪随机测试套件（NIST Test Suite）中进行严格的测试，然后在提出的图像加密算法中使用它们。我们的图像加密算法结合了一种独特的进纸和反馈机制，以生成和修改动态的一次性像素，这些像素进一步用于加密普通图像的每个像素，因此，在明文上以及对明文以及对明文的敏感性进行了敏感性密文。该算法中使用的所有控制伪序序列都是针对通过混乱图的迭代（在生成过程中）的迭代依赖性的参数的不同值（秘密键的一部分）生成的，因此也具有极端的密钥灵敏度。性能和安全分析已通过直方图分析，相关分析，信息熵分析，基于DNA序列的分析，感知质量分析，关键灵敏度分析，明文灵敏度分析等进行了广泛的执行，结果是有希望的，并证明了证明的鲁棒性针对各种常见的密码分析攻击的算法。