用户交互（UI）日志是高分辨率事件日志，在信息系统中执行任务期间，用户执行的低级活动记录了低级活动。 UI日志中的每个事件都对应于用户和接口之间的单个交互，例如单击按钮或将字符串输入文本字段。 UI日志用于诸如任务挖掘或机器人过程自动化（RPA）之类的目的，但是每个研究和工具都依赖于构成用户交互的元素和属性的不同概念化和实现。缺乏标准化使得很难整合来自不同来源的UI日志，并将UI数据收集工具与下游分析或自动化解决方案相结合。为了解决这个问题，我们为与过程相关的UI日志提出了一个普遍适用的参考数据模型。基于对科学文献和行业解决方案的综述，该模型包括UI日志的核心属性，但在范围，抽象水平和案例概念方面仍然灵活。我们提供该模型的实现，以扩展事件日志的XES互换标准，并在现实生活中的RPA方案中演示其实际适用性。

负责任的AI被广泛认为是我们时代最大的科学挑战之一，也是释放AI市场并增加采用率的关键。为了应对负责任的AI挑战，最近已经发布了许多AI伦理原则框架，AI系统应该符合这些框架。但是，没有进一步的最佳实践指导，从业者除了真实性之外没有什么。同样，在算法级别而不是系统级的算法上进行了重大努力，主要集中于数学无关的道德原则（例如隐私和公平）的一部分。然而，道德问题在开发生命周期的任何步骤中都可能发生，从而超过AI算法和模型以外的系统的许多AI，非AI和数据组件。为了从系统的角度操作负责任的AI，在本文中，我们采用了一种面向模式的方法，并根据系统的多媒体文献综述（MLR）的结果提出了负责任的AI模式目录。与其呆在道德原则层面或算法层面上，我们专注于AI系统利益相关者可以在实践中采取的模式，以确保开发的AI系统在整个治理和工程生命周期中负责。负责的AI模式编目将模式分为三组：多层次治理模式，可信赖的过程模式和负责任的逐设计产品模式。这些模式为利益相关者实施负责任的AI提供了系统性和可行的指导。

社交媒体有可能提供有关紧急情况和突然事件的及时信息。但是，在每天发布的数百万帖子中找到相关信息可能很困难，并且开发数据分析项目通常需要时间和技术技能。这项研究提出了一种为分析社交媒体的灵活支持的方法，尤其是在紧急情况下。引入了可以采用社交媒体分析的不同用例，并讨论了从大量帖子中检索信息的挑战。重点是分析社交媒体帖子中包含的图像和文本，以及一组自动数据处理工具，用于过滤，分类和使用人类的方法来支持数据分析师的内容。这种支持包括配置自动化工具的反馈和建议，以及众包收集公民的投入。通过讨论Crowd4SDG H2020欧洲项目中开发的三个案例研究来验证结果。

在过程挖掘中，发现技术使从事件日志自动构建业务流程模型成为可能。但是，结果通常无法达到模型复杂性及其拟合精度之间的平衡，因此需要进行手动模型调整。该论文提出了一种方法开采的方法，该方法基于模型复杂性和适应性的组合评估为模型优化提供半自动支持。为了在两种成分之间取得平衡，提出了一种模型简化方法，该方法基本上在所需的粒度下抽象了原始模型。此外，我们介绍了一个元态的概念，该元素的周期崩溃了，该循环可以潜在地简化模型并解释模型。我们旨在使用来自医疗保健领域不同应用程序的三个数据集证明技术解决方案的功能。它们是针对COVID-19大流行期间动脉高血压和医疗保健工作人员工作流动的患者的远程监测过程。案例研究还调查了各种复杂性度量和解决方案应用方式的使用，从而提供了有关改善过程模型中改善可解释性和复杂性/适应性平衡的更好实践的见解。

自主机器人结合了各种技能，形成越来越复杂的行为，称为任务。尽管这些技能通常以相对较低的抽象级别进行编程，但它们的协调是建筑分离的，并且经常以高级语言或框架表达。几十年来，州机器一直是首选的语言，但是最近，行为树的语言在机器人主义者中引起了人们的关注。行为树最初是为计算机游戏设计的，用于建模自主参与者，提供了基于树木的可扩展的使命表示，并受到支持支持模块化设计和代码的重复使用。但是，尽管使用了该语言的几种实现，但对现实世界中的用法和范围知之甚少。行为树提供的概念与传统语言（例如州机器）有何关系？应用程序中如何使用行为树和状态机概念？我们介绍了对行为树中关键语言概念的研究及其在现实世界机器人应用中的使用。我们识别行为树语言，并将其语义与机器人技术中最著名的行为建模语言进行比较。我们为使用这些语言的机器人应用程序挖掘开源存储库并分析此用法。我们发现两种行为建模语言在语言设计及其在开源项目中的用法之间的相似性方面，以满足机器人域的需求。我们为现实世界行为模型的数据集提供了贡献，希望激发社区使用和进一步开发这种语言，相关的工具和分析技术。

In this chapter, we review and discuss the transformation of AI technology in HCI/UX work and assess how AI technology will change how we do the work. We first discuss how AI can be used to enhance the result of user research and design evaluation. We then discuss how AI technology can be used to enhance HCI/UX design. Finally, we discuss how AI-enabled capabilities can improve UX when users interact with computing systems, applications, and services.

连续的软件工程在许多领域已变得司空见惯。但是，在调节需要考虑其他问题的密集部门时，通常认为很难采用连续的开发方法，例如DevOps。在本文中，我们提出了一种将拉力请求用作设计控件的方法，并将这种方法应用于认证的医疗系统中的机器学习，这是一种新颖的技术，这是一种新颖的技术，旨在为机器学习系统增加解释性，作为监管审核跟踪。我们以前曾使用过一种工业系统来证明这种方法，以证明如何以连续的方式开发医疗系统。

增强业务流程管理系统（ABPMS）是一类新兴的过程感知信息系统，可利用值得信赖的AI技术。ABPMS增强了业务流程的执行，目的是使这些过程更加适应性，主动，可解释和上下文敏感。该宣言为ABPMS提供了愿景，并讨论了需要克服实现这一愿景的研究挑战。为此，我们定义了ABPM的概念，概述了ABPMS中流程的生命周期，我们讨论了ABPMS的核心特征，并提出了一系列挑战以实现具有这些特征的系统。

研究过程自动化 - 对科学仪器，计算机，数据存储和其他资源的可靠，高效和可重复执行的可靠，高效和可重复执行，这是现代科学的基本要素。我们在此处报告Globus研究数据管理平台内的新服务，该服务可以将各种研究过程的规范作为可重复使用的动作集，流量以及在异质研究环境中执行此类流动的集合。为了以广泛的空间范围（例如，从科学仪器到远程数据中心）和时间范围（从几秒钟到几周），这些Globus自动化服务功能：1）云托管以可靠地执行长期持久的流量，尽管零星的失败，但这些Globus自动化服务功能：1） ; 2）声明性符号和可扩展的异步行动提供商API，用于定义和执行涉及任意资源的各种行动和流动规范； 3）授权授权机制，用于安全调用动作。这些服务允许研究人员将广泛的研究任务的管理外包和自动化为可靠，可扩展和安全的云平台。我们向Globus自动化服务提供用例

Artificial intelligence (AI) in its various forms finds more and more its way into complex distributed systems. For instance, it is used locally, as part of a sensor system, on the edge for low-latency high-performance inference, or in the cloud, e.g. for data mining. Modern complex systems, such as connected vehicles, are often part of an Internet of Things (IoT). To manage complexity, architectures are described with architecture frameworks, which are composed of a number of architectural views connected through correspondence rules. Despite some attempts, the definition of a mathematical foundation for architecture frameworks that are suitable for the development of distributed AI systems still requires investigation and study. In this paper, we propose to extend the state of the art on architecture framework by providing a mathematical model for system architectures, which is scalable and supports co-evolution of different aspects for example of an AI system. Based on Design Science Research, this study starts by identifying the challenges with architectural frameworks. Then, we derive from the identified challenges four rules and we formulate them by exploiting concepts from category theory. We show how compositional thinking can provide rules for the creation and management of architectural frameworks for complex systems, for example distributed systems with AI. The aim of the paper is not to provide viewpoints or architecture models specific to AI systems, but instead to provide guidelines based on a mathematical formulation on how a consistent framework can be built up with existing, or newly created, viewpoints. To put in practice and test the approach, the identified and formulated rules are applied to derive an architectural framework for the EU Horizon 2020 project ``Very efficient deep learning in the IoT" (VEDLIoT) in the form of a case study.

概念漂移过程挖掘（PM）是一种挑战，因为古典方法假设进程处于稳态，即事件共享相同的进程版本。我们对这些领域的交叉点进行了系统的文献综述，从而审查了过程采矿中的概念漂移，并提出了用于漂移检测和在线流程挖掘的现有技术的分类，以实现不断发展的环境。现有的作品描绘了（i）PM仍然主要关注离线分析，并且（ii）由于缺乏公共评估协议，数据集和指标，过程中的概念漂移技术的评估是麻烦的。

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。

业务流程的自动化和数字化导致信息系统中捕获的大量数据，这可以帮助企业更好地理解其流程，改善工作流或提供运营支持。通过对正在进行的过程进行预测，可以识别瓶颈并重新分配资源，以及在过程实例的状态（案例）中获得的见解。传统上，数据是以带有单个识别案例概念的事件日志的形式从系统中提取的，例如用于现金订单（O2C）流程的订单ID。但是，实际过程通常具有多种对象类型，例如订单，项目和软件包，因此强制使用单个案例概念的格式不会反映数据中的基本关系。引入了以对象为中心的事件日志（OCEL）格式，以正确捕获此信息。最先进的预测方法仅根据传统事件日志量身定制。该论点表明，可以使用OCEL中包含的丰富数据来增强一种利用生成对抗网络（GAN），长期记忆（LSTM）体系结构（SEQ2SEQ）的预测方法。 OCEL中的对象可以具有可用于预测下一个事件和时间戳的属性，例如对于对象类型包的优先类属性，指示速度较慢或更快地处理。在预测剩余事件的序列相似性和时间戳的平均绝对误差（MAE）的指标中，本文中的方法匹配或超过了先前的研究，具体取决于所选对象属性是否是模型的有用特征。此外，本文提供了一个Web界面，以预测用户输入中的下一个活动序列。

通过分析大量数据来提供决策支持，大数据正在改革许多工业域。大数据测试旨在确保大数据系统在维护数据的性能和质量时运行平稳且无错误。但是，由于数据的多样性和复杂性，测试大数据具有挑战性。虽然众多研究对大数据测试进行了综合审查，但解决了测试技术和挑战的综合性尚未混淆。因此，我们对大数据测试技术（2010年 - 2021年）进行了系统审查。本文通过突出显示每个处理阶段的技术来讨论测试数据的处理。此外，我们讨论了挑战和未来的方向。我们的发现表明，已经使用不同的功能，非功能性和组合（功能和非功能性）测试技术来解决与大数据相关的特定问题。同时，在MapReduce验证阶段，大多数测试挑战都面临。此外，组合测试技术是与其他技术相结合的应用技术之一（即随机测试，突变测试，输入空间分区和等价测试），以解决在大数据测试期间面临的各种功能故障挑战。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 2nd International Workshop on Reading Music Systems, held in Delft on the 2nd of November 2019.

船上自治技术，如规划和调度，识别科学目标和基于内容的数据摘要，将导致令人兴奋的新空间科学任务。然而，尚未研究具有此类船上自治能力的经营任务的挑战，这是足以在使命概念中考虑的细节水平。这些自主功能需要更改当前的操作流程，实践和工具。我们制定了一个案例研究，以评估使运营商和科学家通过促进地面人员和车载算法之间的共同模型来运营自主航天器所需的变化。我们评估使运营商和科学家能够向航天器传达所需的新的操作工具和工作流程，并能够重建和解释船上和航天器状态的决定。这些工具的模型用于用户学习，了解过程和工具在实现共享理解框架方面的有效性，以及在运营商和科学家有效实现特派团科学目标的能力。

叙事制图是一项学科，研究了故事和地图的交织性质。然而，叙述的传统地理化技术经常遇到几个突出的挑战，包括数据采集和一体化挑战和语义挑战。为了解决这些挑战，在本文中，我们提出了具有知识图表（KGS）的叙事制图的想法。首先，要解决数据采集和集成挑战，我们开发了一组基于KG的地理学工具箱，以允许用户从GISYstem内搜索和检索来自集成跨域知识图中的相关数据以获得来自GISYSTEM的叙述映射。在此工具的帮助下，来自KG的检索数据以GIS格式直接实现，该格式已准备好用于空间分析和映射。两种用例 - 麦哲伦的远征和第二次世界大战 - 被提出展示了这种方法的有效性。与此同时，从这种方法中确定了几个限制，例如数据不完整，语义不相容，以及地理化的语义挑战。对于后面的两个限制，我们为叙事制图提出了一个模块化本体，它将地图内容（地图内容模块）和地理化过程（制图模块）正式化。我们证明，通过代表KGS（本体）中的地图内容和地理化过程，我们可以实现数据可重用性和叙事制图的地图再现性。

The number of scientific publications continues to rise exponentially, especially in Computer Science (CS). However, current solutions to analyze those publications restrict access behind a paywall, offer no features for visual analysis, limit access to their data, only focus on niches or sub-fields, and/or are not flexible and modular enough to be transferred to other datasets. In this thesis, we conduct a scientometric analysis to uncover the implicit patterns hidden in CS metadata and to determine the state of CS research. Specifically, we investigate trends of the quantity, impact, and topics for authors, venues, document types (conferences vs. journals), and fields of study (compared to, e.g., medicine). To achieve this we introduce the CS-Insights system, an interactive web application to analyze CS publications with various dashboards, filters, and visualizations. The data underlying this system is the DBLP Discovery Dataset (D3), which contains metadata from 5 million CS publications. Both D3 and CS-Insights are open-access, and CS-Insights can be easily adapted to other datasets in the future. The most interesting findings of our scientometric analysis include that i) there has been a stark increase in publications, authors, and venues in the last two decades, ii) many authors only recently joined the field, iii) the most cited authors and venues focus on computer vision and pattern recognition, while the most productive prefer engineering-related topics, iv) the preference of researchers to publish in conferences over journals dwindles, v) on average, journal articles receive twice as many citations compared to conference papers, but the contrast is much smaller for the most cited conferences and journals, and vi) journals also get more citations in all other investigated fields of study, while only CS and engineering publish more in conferences than journals.

上下文：大数据的有效处理是SQL和NOSQL数据库的一项具有挑战性的任务，在这种数据库中，有效的软件体系结构起着至关重要的作用。 SQL数据库设计用于构建数据和支持垂直可扩展性。相反，水平可伸缩性由NOSQL数据库支持，并且可以有效地处理较大的非结构化数据。可以根据组织的需求选择正确的范式；但是，做出正确的选择通常可能具有挑战性。 SQL和NOSQL数据库遵循不同的体系结构。同样，混合模型之后是NOSQL数据库的每个类别。因此，对于多个云服务提供商（CSP）的云消费者来说，数据移动变得困难。此外，每个云平台IAAS，PAAS，SaaS和DBAAS还监视各种范式。目的：该系统文献综述（SLR）旨在研究与SQL和NOSQL数据库软件体系结构相关的相关文章，并解决各种云平台之间的数据可移植性和互操作性。最新的状态通过观察缩放，性能，可用性，一致性和分片特性，介绍了SQL和NOSQL数据库的许多性能比较研究。根据研究研究，NOSQL数据库设计的结构可以是大数据分析的正确选择，而SQL数据库适合OLTP数据库。研究人员提出了许多与云中数据流动相关的方法。开发了基于平台的API，这使用户的数据移动变得困难。因此，在跨多个CSP的数据移动期间发现了数据可移植性和互操作性问题。为了最大程度地减少开发人员的努力和互操作性，要求统一的API使数据移动在各种云平台之间相对易于访问。

模型用于软件工程（SE）和人工智能（AI）。 SE模型可以在不同抽象层次的架构中指定架构，并从早期概念化和设计，从软件开发生命周期的各个阶段解决不同的问题，以验证，实施，测试和演化。然而，AI模型可以提供智能能力，例如预测和决策支持。例如，在机器学习（ml）中，这是目前是AI的最受欢迎的子学科，数学模型可能会在观察到的数据中学习有用的模式，并且可以成为能够进行预测。这项工作的目标是通过将在所述社区的模型聚集在一起并提出一种需要ML的智能系统的模型驱动软件开发的整体方法来创建协同作用。我们说明了软件模型如何能够以无缝方式创建和处理ML模型。主要焦点位于事物互联网（物联网）的领域，其中ML和模型驱动的SE都发挥着关键作用。在需要采取有针对性架构的网络物理系统的系统视角下，SE和ML子系统的集成设计环境将最能支持所得系统实现的优化和整体效率。特别是，我们实现了基于INTOMML的CL-Quadrat的所提出的方法，并使用来自物联网域的案例研究以及经验用户评估来验证它。它归还所提出的方法不仅是可行的，而且还可能有助于与IOT连接的智能网络物理系统（CPS）的软件开发的性能飞跃，以及增强的使用者的用户体验建议的建模解决方案。