随着越来越强调降低海上风（OSW）行业的运营和维护成本（O $ \＆$ M），因此需要探索深度学习（DL）的新方法和应用到域中的要求。基于条件的监控（CBM）一直处于最新研究开发基于警报的系统和数据驱动决策的最前沿。本文简要介绍了该领域正在进行的研究，特别关注警报序列建模以及其实施中面临的相关挑战。本文提出了一个新颖的想法，以比较长期记忆（LSTM）和双向LSTM（BILSTM）模型，预测一组相关的修复动作。使用Bilstm实现高达80.23 $ \％$的培训准确性结果，并且测试准确性结果高达76.01 $ \％$，这表明了未来研究中可以进一步进一步研究所提出方法的潜在好处。本文介绍了一个框架，该框架将拟议的方法集成到o $ \＆$ m程序中，并讨论了潜在的好处，其中包括减少过多的警报，以及不必要的船只转移到涡轮机进行故障诊断和矫正。

Any organization needs to improve their products, services, and processes. In this context, engaging with customers and understanding their journey is essential. Organizations have leveraged various techniques and technologies to support customer engagement, from call centres to chatbots and virtual agents. Recently, these systems have used Machine Learning (ML) and Natural Language Processing (NLP) to analyze large volumes of customer feedback and engagement data. The goal is to understand customers in context and provide meaningful answers across various channels. Despite multiple advances in Conversational Artificial Intelligence (AI) and Recommender Systems (RS), it is still challenging to understand the intent behind customer questions during the customer journey. To address this challenge, in this paper, we study and analyze the recent work in Conversational Recommender Systems (CRS) in general and, more specifically, in chatbot-based CRS. We introduce a pipeline to contextualize the input utterances in conversations. We then take the next step towards leveraging reverse feature engineering to link the contextualized input and learning model to support intent recognition. Since performance evaluation is achieved based on different ML models, we use transformer base models to evaluate the proposed approach using a labelled dialogue dataset (MSDialogue) of question-answering interactions between information seekers and answer providers.

背景信息：在过去几年中，机器学习（ML）一直是许多创新的核心。然而，包括在所谓的“安全关键”系统中，例如汽车或航空的系统已经被证明是非常具有挑战性的，因为ML的范式转变为ML带来完全改变传统认证方法。目的：本文旨在阐明与ML为基础的安全关键系统认证有关的挑战，以及文献中提出的解决方案，以解决它们，回答问题的问题如何证明基于机器学习的安全关键系统？'方法：我们开展2015年至2020年至2020年之间发布的研究论文的系统文献综述（SLR），涵盖了与ML系统认证有关的主题。总共确定了217篇论文涵盖了主题，被认为是ML认证的主要支柱：鲁棒性，不确定性，解释性，验证，安全强化学习和直接认证。我们分析了每个子场的主要趋势和问题，并提取了提取的论文的总结。结果：单反结果突出了社区对该主题的热情，以及在数据集和模型类型方面缺乏多样性。它还强调需要进一步发展学术界和行业之间的联系，以加深域名研究。最后，它还说明了必须在上面提到的主要支柱之间建立连接的必要性，这些主要柱主要主要研究。结论：我们强调了目前部署的努力，以实现ML基于ML的软件系统，并讨论了一些未来的研究方向。

进程感知的推荐系统可以提供关键的决策支持功能，以帮助通过推荐接下来采取的操作来执行业务流程执行。基于深度学习领域的最近进步，我们介绍了一种基于新的内存增强神经网络（MANN）构建过程感知推荐系统。我们提出了一种新颖的网络架构，即写保护的双控制器存储器增强神经网络（DCW-MANN），用于构建规范模型。为了评估我们方法的可行性和有用性，我们考虑了三个现实世界数据集，并表明我们的方法在后缀推荐和下一个任务预测任务的几个基线上导致更好的性能。

如今，由于最近在人工智能（AI）和机器学习（ML）中的近期突破，因此，智能系统和服务越来越受欢迎。然而，机器学习不仅满足软件工程，不仅具有有希望的潜力，而且还具有一些固有的挑战。尽管最近的一些研究努力，但我们仍然没有明确了解开发基于ML的申请和当前行业实践的挑战。此外，目前尚不清楚软件工程研究人员应将其努力集中起来，以更好地支持ML应用程序开发人员。在本文中，我们报告了一个旨在了解ML应用程序开发的挑战和最佳实践的调查。我们合成从80名从业者（以不同的技能，经验和应用领域）获得的结果为17个调查结果;概述ML应用程序开发的挑战和最佳实践。参与基于ML的软件系统发展的从业者可以利用总结最佳实践来提高其系统的质量。我们希望报告的挑战将通知研究界有关需要调查的主题，以改善工程过程和基于ML的申请的质量。

仇恨言论是一种在线骚扰的形式，涉及使用滥用语言，并且在社交媒体帖子中通常可以看到。这种骚扰主要集中在诸如宗教，性别，种族等的特定群体特征上，如今它既有社会和经济后果。文本文章中对滥用语言的自动检测一直是一项艰巨的任务，但最近它从科学界获得了很多兴趣。本文解决了在社交媒体中辨别仇恨内容的重要问题。我们在这项工作中提出的模型是基于LSTM神经网络体系结构的现有方法的扩展，我们在短文中适当地增强和微调以检测某些形式的仇恨语言，例如种族主义或性别歧视。最重要的增强是转换为由复发性神经网络（RNN）分类器组成的两阶段方案。将第一阶段的所有一Vs式分类器（OVR）分类器的输出组合在一起，并用于训练第二阶段分类器，最终决定了骚扰的类型。我们的研究包括对在16K推文的公共语料库中评估的第二阶段提出的几种替代方法的性能比较，然后对另一个数据集进行了概括研究。报道的结果表明，与当前的最新技术相比，在仇恨言论检测任务中，所提出的方案的分类质量出色。

背景：机器学习（ML）可以实现有效的自动测试生成。目的：我们表征了新兴研究，检查测试实践，研究人员目标，应用的ML技术，评估和挑战。方法：我们对97个出版物的样本进行系统文献综述。结果：ML生成系统，GUI，单位，性能和组合测试的输入或改善现有生成方法的性能。 ML还用于生成测试判决，基于属性的和预期的输出序列。经常基于神经网络和强化学习的监督学习通常是基于Q学习的 - 很普遍，并且某些出版物还采用了无监督或半监督的学习。使用传统的测试指标和与ML相关的指标（例如准确性）评估（半/非 - ）监督方法，而经常使用与奖励功能相关的测试指标来评估强化学习。结论：工作到尽头表现出巨大的希望，但是在培训数据，再探术，可伸缩性，评估复杂性，所采用的ML算法以及如何应用 - 基准和可复制性方面存在公开挑战。我们的发现可以作为该领域研究人员的路线图和灵感。

过去十年已经看到人工智能（AI）的显着进展，这导致了用于解决各种问题的算法。然而，通过增加模型复杂性并采用缺乏透明度的黑匣子AI模型来满足这种成功。为了响应这种需求，已经提出了说明的AI（Xai）以使AI更透明，从而提高关键结构域中的AI。虽然有几个关于Xai主题的Xai主题的评论，但在Xai中发现了挑战和潜在的研究方向，这些挑战和研究方向被分散。因此，本研究为Xai组织的挑战和未来的研究方向提出了系统的挑战和未来研究方向：（1）基于机器学习生命周期的Xai挑战和研究方向，基于机器的挑战和研究方向阶段：设计，开发和部署。我们认为，我们的META调查通过为XAI地区的未来探索指导提供了XAI文学。

社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。

本教程展示了工作流程，将文本数据纳入精算分类和回归任务。主要重点是采用基于变压器模型的方法。平均长度为400个单词的车祸描述的数据集，英语和德语可用，以及具有简短财产保险索赔的数据集用来证明这些技术。案例研究应对与多语言环境和长输入序列有关的挑战。他们还展示了解释模型输出，评估和改善模型性能的方法，通过将模型调整到应用程序领域或特定预测任务。最后，该教程提供了在没有或仅有少数标记数据的情况下处理分类任务的实用方法。通过使用最少的预处理和微调的现成自然语言处理（NLP）模型的语言理解技能（NLP）模型实现的结果清楚地证明了用于实际应用的转移学习能力。

在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。

通过为患者启用远程医疗服务，远程医疗有助于促进医疗专业人员的机会。随着必要的技术基础设施的出现，这些服务已逐渐流行。自从Covid-19危机开始以来，远程医疗的好处就变得更加明显，因为人们在大流行期间倾向于亲自探望医生。在本文中，我们专注于促进医生和患者之间的聊天课程。我们注意到，随着对远程医疗服务的需求的增加，聊天体验的质量和效率可能至关重要。因此，我们为医学对话开发了一种智能的自动反应生成机制，该机制可帮助医生有效地对咨询请求做出反应，尤其是在繁忙的课程中。我们探索了9个月内收集的医生和患者之间的900,000多个匿名的历史在线信息。我们实施聚类算法，以确定医生最常见的响应，并相应地手动标记数据。然后，我们使用此预处理数据来训练机器学习算法以生成响应。所考虑的算法有两个步骤：过滤（即触发）模型，以滤除不可行的患者消息和一个响应发生器，以建议成功通过触发阶段的响应前3位医生响应。该方法为Precision@3提供了83.28 \％的精度，并显示出其参数的鲁棒性。

近年来，随着传感器和智能设备的广泛传播，物联网（IoT）系统的数据生成速度已大大增加。在物联网系统中，必须经常处理，转换和分析大量数据，以实现各种物联网服务和功能。机器学习（ML）方法已显示出其物联网数据分析的能力。但是，将ML模型应用于物联网数据分析任务仍然面临许多困难和挑战，特别是有效的模型选择，设计/调整和更新，这给经验丰富的数据科学家带来了巨大的需求。此外，物联网数据的动态性质可能引入概念漂移问题，从而导致模型性能降解。为了减少人类的努力，自动化机器学习（AUTOML）已成为一个流行的领域，旨在自动选择，构建，调整和更新机器学习模型，以在指定任务上实现最佳性能。在本文中，我们对Automl区域中模型选择，调整和更新过程中的现有方法进行了审查，以识别和总结将ML算法应用于IoT数据分析的每个步骤的最佳解决方案。为了证明我们的发现并帮助工业用户和研究人员更好地实施汽车方法，在这项工作中提出了将汽车应用于IoT异常检测问题的案例研究。最后，我们讨论并分类了该领域的挑战和研究方向。

越来越多的工作已经认识到利用机器学习（ML）进步的重要性，以满足提取访问控制属性，策略挖掘，策略验证，访问决策等有效自动化的需求。在这项工作中，我们调查和总结了各种ML解决不同访问控制问题的方法。我们提出了ML模型在访问控制域中应用的新分类学。我们重点介绍当前的局限性和公开挑战，例如缺乏公共现实世界数据集，基于ML的访问控制系统的管理，了解黑盒ML模型的决策等，并列举未来的研究方向。

无线电接入网络（RAN）技术继续见证巨大的增长，开放式运行越来越最近的势头。在O-RAN规范中，RAN智能控制器（RIC）用作自动化主机。本文介绍了对O-RAN堆栈相关的机器学习（ML）的原则，特别是加强学习（RL）。此外，我们审查无线网络的最先进的研究，并将其投入到RAN框架和O-RAN架构的层次结构上。我们在整个开发生命周期中提供ML / RL模型面临的挑战的分类：从系统规范到生产部署（数据采集，模型设计，测试和管理等）。为了解决挑战，我们将一组现有的MLOPS原理整合，当考虑RL代理时，具有独特的特性。本文讨论了系统的生命周期模型开发，测试和验证管道，称为：RLOPS。我们讨论了RLOP的所有基本部分，包括：模型规范，开发和蒸馏，生产环境服务，运营监控，安全/安全和数据工程平台。根据这些原则，我们提出了最佳实践，以实现自动化和可重复的模型开发过程。

通过整合人类的知识和经验，人在循环旨在以最低成本培训准确的预测模型。人类可以为机器学习应用提供培训数据，并直接完成在基于机器的方法中对管道中计算机中的难以实现的任务。在本文中，我们从数据的角度调查了人类循环的现有工作，并将它们分为三类具有渐进关系：（1）从数据处理中提高模型性能的工作，（2）通过介入模型培训提高模型性能，（3）系统的设计独立于循环的设计。使用上述分类，我们总结了该领域的主要方法;随着他们的技术优势/弱点以及自然语言处理，计算机愿景等的简单分类和讨论。此外，我们提供了一些开放的挑战和机遇。本调查打算为人类循环提供高级别的摘要，并激励有兴趣的读者，以考虑设计有效的循环解决方案的方法。

虽然工业互联网的东西已经增加了工业设备中永久安装的传感器数量，但由于在石化工业中非常大的植物中的传感器或稀疏密度，覆盖率将存在差距。现代应急响应操作开始使用具有能够将传感器机器人丢弃到精确位置的小型无人机系统（SUAS）。 SUA可以提供长期持续监控，即航空无人机无法提供。尽管这些资产的成本相对较低，但是选择哪个机器人传感系统部署在紧急响应期间复杂的植物环境中的工业过程中的哪一部分仍然具有挑战性。本文介绍了一种优化应急传感器部署作为实现机器人在灾区响应的初步步骤的框架。 AI技术（长期内存，1维卷积神经网络，逻辑回归和随机林）识别传感器最有价值的区域，而无需人类进入潜在的危险区域。在描述的情况下，优化的成本函数考虑了假阳性和假阴性错误的成本。减缓的决定包括实施维修或关闭工厂。信息（EVI）的预期值用于识别要部署的最有价值的类型和物理传感器的位置，以增加传感器网络的决策分析值。该方法应用于使用化学植物的田纳西州伊士曼流程数据集的案例研究，我们讨论了我们对植物紧急情况和弹性情景中传感器的操作，分配和决策的影响的影响。

我们提出了一种新的四管齐下的方法，在文献中首次建立消防员的情境意识。我们构建了一系列深度学习框架，彼此之叠，以提高消防员在紧急首次响应设置中进行的救援任务的安全性，效率和成功完成。首先，我们使用深度卷积神经网络（CNN）系统，以实时地分类和识别来自热图像的感兴趣对象。接下来，我们将此CNN框架扩展了对象检测，跟踪，分割与掩码RCNN框架，以及具有多模级自然语言处理（NLP）框架的场景描述。第三，我们建立了一个深入的Q学习的代理，免受压力引起的迷失方向和焦虑，能够根据现场消防环境中观察和存储的事实来制定明确的导航决策。最后，我们使用了一种低计算无监督的学习技术，称为张量分解，在实时对异常检测进行有意义的特征提取。通过这些临时深度学习结构，我们建立了人工智能系统的骨干，用于消防员的情境意识。要将设计的系统带入消防员的使用，我们设计了一种物理结构，其中处理后的结果被用作创建增强现实的投入，这是一个能够建议他们所在地的消防员和周围的关键特征，这对救援操作至关重要在手头，以及路径规划功能，充当虚拟指南，以帮助迷彩的第一个响应者恢复安全。当组合时，这四种方法呈现了一种新颖的信息理解，转移和综合方法，这可能会大大提高消防员响应和功效，并降低寿命损失。

Energy consumption in buildings, both residential and commercial, accounts for approximately 40% of all energy usage in the U.S., and similar numbers are being reported from countries around the world. This significant amount of energy is used to maintain a comfortable, secure, and productive environment for the occupants. So, it is crucial that the energy consumption in buildings must be optimized, all the while maintaining satisfactory levels of occupant comfort, health, and safety. Recently, Machine Learning has been proven to be an invaluable tool in deriving important insights from data and optimizing various systems. In this work, we review the ways in which machine learning has been leveraged to make buildings smart and energy-efficient. For the convenience of readers, we provide a brief introduction of several machine learning paradigms and the components and functioning of each smart building system we cover. Finally, we discuss challenges faced while implementing machine learning algorithms in smart buildings and provide future avenues for research at the intersection of smart buildings and machine learning.

法律判决预测是NLP，AI和法律联合领域最受欢迎的领域之一。通过法律预测，我们是指能够预测特定司法特征的智能系统，例如司法结果，司法阶级，可以预测特定案例。在这项研究中，我们使用AI分类器来预测巴西法律体系中的司法结果。为此，我们开发了一个文本爬网，以从巴西官方电子法律系统中提取数据。这些文本构成了二级谋杀和主动腐败案件的数据集。我们应用了不同的分类器，例如支持向量机和神经网络，通过分析数据集中的文本功能来预测司法结果。我们的研究表明，回归树，封闭的重复单元和分层注意力网络给出了不同子集的较高指标。作为最终目标，我们探讨了一种算法的权重，即分层注意力网络，以找到用于免除或定罪被告的最重要词的样本。