我们介绍了AdapQuest，这是一种用Java编写的软件工具，用于基于贝叶斯网络的自适应问卷发展。适应性在此作为问题序列的动态选择，基于测试接受者技能水平的不断发展的模型。贝叶斯网络提供灵活且高度可解释的框架来描述此类测试过程，尤其是在应对多种技能时。AdapQuest嵌入了专用的阐述策略，以简化问卷参数的引发。该工具用于诊断精神障碍的工具也与一些实施细节一起讨论。
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自动评估学习者能力是智能辅导系统中的一项基本任务。评估专栏通常有效地描述了相关能力和能力水平。本文介绍了一种直接从评估标题定义某些（部分）能力级别的评估标题中得出学习者模型的方法。该模型基于贝叶斯网络，并以不确定性（通常称为嘈杂的门）利用逻辑门来减少模型的参数数量，因此，以简化专家的启发并允许对智能辅导系统的实时推断。我们说明了如何应用该方法来自动对用于测试计算思维技能的活动的人类评估。从评估主题开始的模型的简单启发打开了快速自动化几个任务的自动化的可能性，从而使它们在自适应评估工具和智能辅导系统的背景下更容易利用。
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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。
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概率模型告知越来越广泛的商业和政策决策最终是人们的。最近的算法，计算和软件框架开发进步促进了贝叶斯概率模型的扩散，其通过其联合分布而不是点估计来表征未观察的参数。虽然他们可以授权决策者探索复杂的查询并在理论上执行什么样式的调理，因此需要适当的可视化和交互式工具来最大化用户的理解和理性决策在不确定性下。在本文中，提出了一种对贝叶斯模型的定量评估的协议，并引入实现该协议的软件框架，以支持评估实践中的标准化，并促进再现性。我们说明了对用户学习的评估和分析工作流程，探讨了制作Boxpots和假设结果情节互动可以增加理解或合理性，并在未来寻求进行类似研究的研究人员的设计指导方针得出。
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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。
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现代深度学习方法构成了令人难以置信的强大工具，以解决无数的挑战问题。然而，由于深度学习方法作为黑匣子运作，因此与其预测相关的不确定性往往是挑战量化。贝叶斯统计数据提供了一种形式主义来理解和量化与深度神经网络预测相关的不确定性。本教程概述了相关文献和完整的工具集，用于设计，实施，列车，使用和评估贝叶斯神经网络，即使用贝叶斯方法培训的随机人工神经网络。
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贝叶斯网络是一种图形模型，用于编码感兴趣的变量之间的概率关系。当与统计技术结合使用时，图形模型对数据分析具有几个优点。一个，因为模型对所有变量中的依赖性进行编码，因此它易于处理缺少某些数据条目的情况。二，贝叶斯网络可以用于学习因果关系，因此可以用来获得关于问题域的理解并预测干预的后果。三，因为该模型具有因果和概率语义，因此是结合先前知识（通常出现因果形式）和数据的理想表示。四，贝叶斯网络与贝叶斯网络的统计方法提供了一种有效和原则的方法，可以避免数据过剩。在本文中，我们讨论了从先前知识构建贝叶斯网络的方法，总结了使用数据来改善这些模型的贝叶斯统计方法。关于后一项任务，我们描述了学习贝叶斯网络的参数和结构的方法，包括使用不完整数据学习的技术。此外，我们还联系了贝叶斯网络方法，以学习监督和无监督学习的技术。我们说明了使用真实案例研究的图形建模方法。
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事实证明，在学习环境中，社会智能代理（SIA）的部署在不同的应用领域具有多个优势。社会代理创作工具使场景设计师能够创造出对SIAS行为的高度控制的量身定制体验，但是，另一方面，这是有代价的，因为该方案及其创作的复杂性可能变得霸道。在本文中，我们介绍了可解释的社会代理创作工具的概念，目的是分析社会代理的创作工具是否可以理解和解释。为此，我们检查了创作工具Fatima-Toolkit是否可以理解，并且从作者的角度来看，其创作步骤可以解释。我们进行了两项用户研究，以定量评估Fatima-Toolkit的解释性，可理解性和透明度，从场景设计师的角度来看。关键发现之一是，法蒂玛 - 库尔基特（Fatima-Toolkit）的概念模型通常是可以理解的，但是基于情感的概念并不那么容易理解和使用。尽管关于Fatima-Toolkit的解释性有一些积极的方面，但仍需要取得进展，以实现完全可以解释的社会代理商创作工具。我们提供一组关键概念和可能的解决方案，可以指导开发人员构建此类工具。
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问答系统被认为是流行且经常有效的信息在网络上寻求信息的手段。在这样的系统中，寻求信息者可以通过自然语言提出问题来获得对他们的查询的简短回应。交互式问题回答是一种最近提出且日益流行的解决方案，它位于问答和对话系统的交集。一方面，用户可以以普通语言提出问题，并找到对她的询问的实际回答；另一方面，如果在初始请求中有多个可能的答复，很少或歧义，则系统可以将问题交通会话延长到对话中。通过允许用户提出更多问题，交互式问题回答使用户能够与系统动态互动并获得更精确的结果。这项调查提供了有关当前文献中普遍存在的交互式提问方法的详细概述。它首先要解释提问系统的基本原理，从而定义新的符号和分类法，以将所有已确定的作品结合在统一框架内。然后，根据提出的方法，评估方法和数据集/应用程序域来介绍和检查有关交互式问题解答系统的审查已发表的工作。我们还描述了围绕社区提出的特定任务和问题的趋势，从而阐明了学者的未来利益。 GitHub页面的综合综合了本文献研究中涵盖的所有主要主题，我们的工作得到了进一步的支持。 https://sisinflab.github.io/interactive-question-answering-systems-survey/
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自成立以来，选择建模领域一直由理论驱动的建模方法主导。机器学习提供了一种用于建模行为的替代数据驱动方法，越来越越来越欣赏我们的领域。机器学习模型的交叉授粉，技术和实践有助于克服当前理论驱动的建模范式中遇到的问题和限制，例如模型选择的主观劳动密集型搜索过程，无法使用文本和图像数据。然而，尽管使用机器学习的进步来改善选择建模实践的潜在好处，但选择建模领域已经犹豫了拥抱机器学习。本讨论文件旨在巩固用于使用机器学习模型，技术和实践的知识，以获得选择建模，并讨论其潜力。因此，我们希望不仅希望在选择建模中进一步集成机器学习的情况是有益的，而且还可以进一步方便。为此，我们澄清了两个建模范式之间的相似性和差异;我们审查了机器学习选择建模;我们探讨了拥抱机器学习模式和技术的机会领域，以改善我们的实践。要结束本讨论文件，我们提出了一系列的研究问题，必须解决，以更好地了解机器学习如何受益选择建模。
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本文介绍了一种使用旨在解决现实世界应用中CDSS的低适用性和可扩展性问题的数据驱动的预测模型来构建一致和适用的临床决策支持系统（CDSS）的方法。该方法基于域特定和数据驱动的支持程序的三种特定于域和数据驱动的支持程序，该程序将被纳入临床业务流程，具有更高的信任和预测结果和建议的解释性。在考虑的三个阶段，监管策略，数据驱动模式和解释程序被集成，以实现与决策者的自然域特定的互动，具有智能决策支持焦点的连续缩小。该提出的方法能够实现更高水平的自动化，可扩展性和CDSS的语义解释性。该方法是在软件解决方案中实现的，并在T2DM预测中进行了测试，使我们能够改善已知的临床尺度（例如FindRisk），同时保持与现有应用程序类似的特定问题的推理界面。这种继承与三分阶段的方法一起提供了更高的解决方案兼容性，并导致数据驱动的解决方案在现实案件中的信任，有效和解释应用。
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For policymakers wishing to make evidence-based decisions, one of the challenges is how to combine the relevant information and evidence in a coherent and defensible manner in order to formulate and evaluate candidate policies. Policymakers often need to rely on experts with disparate fields of expertise when making policy choices in complex, multi-faceted, dynamic environments such as those dealing with ecosystem services. The pressures affecting the survival and pollination capabilities of honey bees (Apis mellifera), wild bees and other pollinators is well-documented, but incomplete. In order to estimate the potential effectiveness of various candidate policies to support pollination services, there is an urgent need to quantify the effect of various combinations of variables on the pollination ecosystem service, utilising available information, models and expert judgement. In this paper, we present a new application of the integrating decision support system methodology for combining inputs from multiple panels of experts to evaluate policies to support an abundant pollinator population.
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现实世界的语义或基于知识的系统，例如在生物医学领域，可能会变得大而复杂。因此，对此类系统知识库中故障的本地化和修复的工具支持对于它们的实际成功至关重要。相应地，近年来提出了许多知识库调试方法，尤其是基于本体的系统。基于查询的调试是一种相似的交互式方法，它通过向知识工程师提出一系列问题来定位观察到的问题的真正原因。存在这种方法的具体实现，例如本体论编辑器的OntodeBug插件prof \'eg \'e。为了验证新提出的方法比现有方法有利，研究人员通常依靠基于模拟的比较。但是，这种评估方法有一定的局限性，并且通常无法完全告知我们方法的真实性。因此，我们进行了不同的用户研究，以评估基于查询的本体调试的实际价值。研究的一个主要见解是，所考虑的交互方法确实比基于测试案例的替代算法调试更有效。我们还观察到，用户经常在此过程中犯错误，这突出了对用户需要回答的查询的仔细设计的重要性。
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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。
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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。
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基于AI和机器学习的决策系统已在各种现实世界中都使用，包括医疗保健，执法，教育和金融。不再是牵强的，即设想一个未来，自治系统将推动整个业务决策，并且更广泛地支持大规模决策基础设施以解决社会最具挑战性的问题。当人类做出决定时，不公平和歧视的问题普遍存在，并且当使用几乎没有透明度，问责制和公平性的机器做出决定时（或可能会放大）。在本文中，我们介绍了\ textit {Causal公平分析}的框架，目的是填补此差距，即理解，建模，并可能解决决策设置中的公平性问题。我们方法的主要见解是将观察到数据中存在的差异的量化与基本且通常是未观察到的因果机制收集的因果机制的收集，这些机制首先会产生差异，挑战我们称之为因果公平的基本问题分析（FPCFA）。为了解决FPCFA，我们研究了分解差异和公平性的经验度量的问题，将这种变化归因于结构机制和人群的不同单位。我们的努力最终达到了公平地图，这是组织和解释文献中不同标准之间关系的首次系统尝试。最后，我们研究了进行因果公平分析并提出一本公平食谱的最低因果假设，该假设使数据科学家能够评估不同影响和不同治疗的存在。
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Crowdsourcing, in which human intelligence and productivity is dynamically mobilized to tackle tasks too complex for automation alone to handle, has grown to be an important research topic and inspired new businesses (e.g., Uber, Airbnb). Over the years, crowdsourcing has morphed from providing a platform where workers and tasks can be matched up manually into one which leverages data-driven algorithmic management approaches powered by artificial intelligence (AI) to achieve increasingly sophisticated optimization objectives. In this paper, we provide a survey presenting a unique systematic overview on how AI can empower crowdsourcing - which we refer to as AI-Empowered Crowdsourcing(AIEC). We propose a taxonomy which divides algorithmic crowdsourcing into three major areas: 1) task delegation, 2) motivating workers, and 3) quality control, focusing on the major objectives which need to be accomplished. We discuss the limitations and insights, and curate the challenges of doing research in each of these areas to highlight promising future research directions.
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即使机器学习算法已经在数据科学中发挥了重要作用，但许多当前方法对输入数据提出了不现实的假设。由于不兼容的数据格式，或数据集中的异质，分层或完全缺少的数据片段，因此很难应用此类方法。作为解决方案，我们提出了一个用于样本表示，模型定义和培训的多功能，统一的框架，称为“ Hmill”。我们深入审查框架构建和扩展的机器学习的多个范围范式。从理论上讲，为HMILL的关键组件的设计合理，我们将通用近似定理的扩展显示到框架中实现的模型所实现的所有功能的集合。本文还包含有关我们实施中技术和绩效改进的详细讨论，该讨论将在MIT许可下发布供下载。该框架的主要资产是其灵活性，它可以通过相同的工具对不同的现实世界数据源进行建模。除了单独观察到每个对象的一组属性的标准设置外，我们解释了如何在框架中实现表示整个对象系统的图表中的消息推断。为了支持我们的主张，我们使用框架解决了网络安全域的三个不同问题。第一种用例涉及来自原始网络观察结果的IoT设备识别。在第二个问题中，我们研究了如何使用以有向图表示的操作系统的快照可以对恶意二进制文件进行分类。最后提供的示例是通过网络中实体之间建模域黑名单扩展的任务。在所有三个问题中，基于建议的框架的解决方案可实现与专业方法相当的性能。
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可解释的人工智能和可解释的机器学习是重要性越来越重要的研究领域。然而，潜在的概念仍然难以捉摸，并且缺乏普遍商定的定义。虽然社会科学最近的灵感已经重新分为人类受助人的需求和期望的工作，但该领域仍然错过了具体的概念化。通过审查人类解释性的哲学和社会基础，我们采取措施来解决这一挑战，然后我们转化为技术领域。特别是，我们仔细审查了算法黑匣子的概念，并通过解释过程确定的理解频谱并扩展了背景知识。这种方法允许我们将可解释性（逻辑）推理定义为在某些背景知识下解释的透明洞察（进入黑匣子）的解释 - 这是一个从事在Admoleis中理解的过程。然后，我们采用这种概念化来重新审视透明度和预测权力之间的争议权差异，以及对安特 - 人穴和后宫后解释者的影响，以及可解释性发挥的公平和问责制。我们还讨论机器学习工作流程的组件，可能需要可解释性，从以人为本的可解释性建立一系列思想，重点介绍声明，对比陈述和解释过程。我们的讨论调整并补充目前的研究，以帮助更好地导航开放问题 - 而不是试图解决任何个人问题 - 从而为实现的地面讨论和解释的人工智能和可解释的机器学习的未来进展奠定了坚实的基础。我们结束了我们的研究结果，重新审视了实现所需的算法透明度水平所需的人以人为本的解释过程。
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大多数机器学习算法由一个或多个超参数配置，必须仔细选择并且通常会影响性能。为避免耗时和不可递销的手动试验和错误过程来查找性能良好的超参数配置，可以采用各种自动超参数优化（HPO）方法，例如，基于监督机器学习的重新采样误差估计。本文介绍了HPO后，本文审查了重要的HPO方法，如网格或随机搜索，进化算法，贝叶斯优化，超带和赛车。它给出了关于进行HPO的重要选择的实用建议，包括HPO算法本身，性能评估，如何将HPO与ML管道，运行时改进和并行化结合起来。这项工作伴随着附录，其中包含关于R和Python的特定软件包的信息，以及用于特定学习算法的信息和推荐的超参数搜索空间。我们还提供笔记本电脑，这些笔记本展示了这项工作的概念作为补充文件。
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