本文对最近的ChildCI框架中提出的不同测试进行了全面分析，证明了其潜力可以更好地了解儿童的神经运动和随时间的认知发展，以及它们在其他研究领域的可能应用，例如电子学习。特别是，我们提出了一组与儿童与移动设备互动的运动和认知方面有关的100多个全球特征，其中一些是根据文献收集和改编的。此外，我们分析了拟议特征集的鲁棒性和判别能力，包括基于运动和认知行为的儿童年龄组检测任务的实验结果。在这项研究中考虑了两种不同的方案：i）单检验场景，ii）多测试场景。使用公开可用的childcidb_v1数据库（18个月至8岁的儿童超过400名儿童）实现了超过93％的精度，这证明了儿童年龄与与移动设备的互动方式之间的高度相关性。

众所周知，学习障碍主要干扰阅读，写作和数学等基本学习技能，会影响世界上约10％的儿童。作为神经发育障碍的一部分的运动技能和运动协调不足可能成为学习写作困难（障碍）的原因因素，从而阻碍了个人的学术轨道。障碍症的体征和症状包括但不限于不规则的笔迹，不正确的写作媒介处理，缓慢或劳力的写作，不寻常的手部位等。所有类型的学习障碍的评估标准是由医学医学进行的检查专家。少数可用的人工智能筛查系统用于障碍症，依赖于相应图像中手写的独特特征。这项工作对文献中儿童的现有自动化障碍诊断系统进行了综述。这项工作的主要重点是审查基于人工智能的儿童诊断的基于人工智能的系统。这项工作讨论了数据收集方法，重要的手写功能，用于诊断障碍症的文献中使用的机器学习算法。除此之外，本文还讨论了一些基于非人工智能的自动化系统。此外，本文讨论了现有系统的缺点，并提出了一个新颖的障碍诊断框架。

分类器的合奏结合了几个单个分类器，以提供最终的预测或分类决策。一个越来越令人发指的问题是，此类系统是否可以胜过单个最佳分类器。如果是这样，哪种形式的分类器合奏（也称为多个分类器学习系统或多个分类器）在合奏本身的规模或多样性中产生最重要的好处？鉴于用于检测自闭症特征的测试是耗时且昂贵的，因此开发了一种将提供最佳结果和测量自闭症谱系障碍（ASD）的系统。在本文中，评估了几个单一和后来的多个分类器学习系统，以预测和确定影响或有助于ASD的因素出于早期筛查目的的能力。行为数据和机器人增强疗法的3,000次课程和300小时的数据集，该疗法被记录为61名儿童。仿真结果表明，与单个分类器相比，多个分类器学习系统（尤其是每个集合具有三个分类器的人）的优越预测性能，可以通过装袋和增强获得出色的结果。看来，社会交流手势仍然是儿童ASD问题的关键因素。

Dysgraphia, a handwriting learning disability, has a serious negative impact on children's academic results, daily life and overall wellbeing. Early detection of dysgraphia allows for an early start of a targeted intervention. Several studies have investigated dysgraphia detection by machine learning algorithms using a digital tablet. However, these studies deployed classical machine learning algorithms with manual feature extraction and selection as well as binary classification: either dysgraphia or no dysgraphia. In this work, we investigated fine grading of handwriting capabilities by predicting SEMS score (between 0 and 12) with deep learning. Our approach provide accuracy more than 99% and root mean square error lower than one, with automatic instead of manual feature extraction and selection. Furthermore, we used smart pen called SensoGrip, a pen equipped with sensors to capture handwriting dynamics, instead of a tablet, enabling writing evaluation in more realistic scenarios.

The broad usage of mobile devices nowadays, the sensitiveness of the information contained in them, and the shortcomings of current mobile user authentication methods are calling for novel, secure, and unobtrusive solutions to verify the users' identity. In this article, we propose TypeFormer, a novel Transformer architecture to model free-text keystroke dynamics performed on mobile devices for the purpose of user authentication. The proposed model consists in Temporal and Channel Modules enclosing two Long Short-Term Memory (LSTM) recurrent layers, Gaussian Range Encoding (GRE), a multi-head Self-Attention mechanism, and a Block-Recurrent structure. Experimenting on one of the largest public databases to date, the Aalto mobile keystroke database, TypeFormer outperforms current state-of-the-art systems achieving Equal Error Rate (EER) values of 3.25% using only 5 enrolment sessions of 50 keystrokes each. In such way, we contribute to reducing the traditional performance gap of the challenging mobile free-text scenario with respect to its desktop and fixed-text counterparts. Additionally, we analyse the behaviour of the model with different experimental configurations such as the length of the keystroke sequences and the amount of enrolment sessions, showing margin for improvement with more enrolment data. Finally, a cross-database evaluation is carried out, demonstrating the robustness of the features extracted by TypeFormer in comparison with existing approaches.

人们的个人卫生习惯在每日生活方式中照顾身体和健康的状况。保持良好的卫生习惯不仅减少了患疾病的机会，而且还可以降低社区中传播疾病的风险。鉴于目前的大流行，每天的习惯，例如洗手或定期淋浴，在人们中至关重要，尤其是对于单独生活在家里或辅助生活设施中的老年人。本文提出了一个新颖的非侵入性框架，用于使用我们采用机器学习技术的振动传感器监测人卫生。该方法基于地球通传感器，数字化器和实用外壳中具有成本效益的计算机板的组合。监测日常卫生常规可能有助于医疗保健专业人员积极主动，而不是反应性，以识别和控制社区内潜在暴发的传播。实验结果表明，将支持向量机（SVM）用于二元分类，在不同卫生习惯的分类中表现出约95％的有希望的准确性。此外，基于树的分类器（随机福雷斯特和决策树）通过实现最高精度（100％）优于其他模型，这意味着可以使用振动和非侵入性传感器对卫生事件进行分类，以监测卫生活动。

如今，人工智能（AI）已成为临床和远程医疗保健应用程序的基本组成部分，但是最佳性能的AI系统通常太复杂了，无法自我解释。可解释的AI（XAI）技术被定义为揭示系统的预测和决策背后的推理，并且在处理敏感和个人健康数据时，它们变得更加至关重要。值得注意的是，XAI并未在不同的研究领域和数据类型中引起相同的关注，尤其是在医疗保健领域。特别是，许多临床和远程健康应用程序分别基于表格和时间序列数据，而XAI并未在这些数据类型上进行分析，而计算机视觉和自然语言处理（NLP）是参考应用程序。为了提供最适合医疗领域表格和时间序列数据的XAI方法的概述，本文提供了过去5年中文献的审查，说明了生成的解释的类型以及为评估其相关性所提供的努力和质量。具体而言，我们确定临床验证，一致性评估，客观和标准化质量评估以及以人为本的质量评估作为确保最终用户有效解释的关键特征。最后，我们强调了该领域的主要研究挑战以及现有XAI方法的局限性。

口吃是一种言语障碍，在此期间，语音流被非自愿停顿和声音重复打断。口吃识别是一个有趣的跨学科研究问题，涉及病理学，心理学，声学和信号处理，使检测很难且复杂。机器和深度学习的最新发展已经彻底彻底改变了语音领域，但是对口吃的识别受到了最小的关注。这项工作通过试图将研究人员从跨学科领域聚集在一起来填补空白。在本文中，我们回顾了全面的声学特征，基于统计和深度学习的口吃/不足分类方法。我们还提出了一些挑战和未来的指示。

4月20日至22日，在马德里（西班牙）举行的EVO* 2022会议上提交了末期摘要。这些论文介绍了正在进行的研究和初步结果，这些结果研究了对不同问题的不同方法（主要是进化计算）的应用，其中大多数是现实世界中的方法。

很少有研究重点是研究人们如何识别变形攻击，即使有一些出版物已经检查了自动化FRS的敏感性并提供了变形攻击检测（MAD）方法。 MAD接近他们的决策要么基于单个图像，因此没有参考以比较（S-MAD）或使用参考图像（D-MAD）。一个普遍的误解是，审查员或观察者的面部变体检测能力取决于他们的主题专业知识，经验和对这个问题的熟悉程度，并且没有任何作品报告了定期验证身份（ID）文档的观察者的具体结果。当人类观察者参与检查具有面部图像的ID文件时，其能力的失误可能会面临重大的社会挑战。为了评估观察者的熟练程度，这项工作首先构建了来自48位不同受试者的现实变形攻击的新基准数据库，从而产生了400个变形图像。我们还捕获了从自动边界控制（ABC）门的图像，以模仿D-MAD设置中现实的边界横断场景，并使用400个探针图像研究人类观察者检测变形图像的能力。还生产了一个新的180个变形图像的数据集，以研究S-MAD环境中的人类能力。除了创建一个新的评估平台来进行S-MAD和D-MAD分析外，该研究还雇用了469位D-MAD的观察员，S-MAD的410位观察员和410位观察员，他们主要是来自40多个国家 /地区的政府雇员，以及103个科目谁不是考官。该分析提供了有趣的见解，并突出了缺乏专业知识和未能认识到专家大量变形攻击的缺乏。这项研究的结果旨在帮助制定培训计划，以防止安全失败，同时确定图像是真正的还是改变了图像。

双相情感障碍是一种心理健康障碍，导致情绪波动，从令人沮丧到狂热。双相障碍的诊断通常是根据患者访谈进行的，并从患者的护理人员获得的报告。随后，诊断取决于专家的经验，并且可以与其他精神障碍的疾病混淆。双极性障碍诊断中的自动化过程可以帮助提供定量指标，并让患者的更容易观察较长的时间。此外，在Covid-19大流行期间，对遥控和诊断的需求变得尤为重要。在本论文中，我们根据声学，语言和视觉方式的患者录制来创建一种多模态决策系统。该系统培养在双极障碍语料库上。进行综合分析单峰和多模式系统，以及各种融合技术。除了使用单向特征处理整个患者会话外，还研究了剪辑的任务级调查。在多模式融合系统中使用声学，语言和视觉特征，我们实现了64.8％的未加权平均召回得分，这提高了在该数据集上实现的最先进的性能。

随着数据驱动的系统越来越大规模部署，对历史上边缘化的群体的不公平和歧视结果引起了道德问题，这些群体在培训数据中的代表性不足。作为回应，围绕AI的公平和包容性的工作呼吁代表各个人口组的数据集。在本文中，我们对可访问性数据集中的年龄，性别和种族和种族的代表性进行了分析 - 数据集 - 来自拥有的数据集，这些数据集来自拥有的人。残疾和老年人 - 这可能在减轻包含AI注入的应用程序的偏见方面发挥重要作用。我们通过审查190个数据集的公开信息来检查由残疾人来源的数据集中的当前表示状态，我们称这些可访问性数据集为止。我们发现可访问性数据集代表不同的年龄，但具有性别和种族表示差距。此外，我们研究了人口统计学变量的敏感和复杂性质如何使分类变得困难和不一致（例如，性别，种族和种族），标记的来源通常未知。通过反思当前代表残疾数据贡献者的挑战和机会，我们希望我们的努力扩大了更多可能将边缘化社区纳入AI注入系统的可能性。

近年来，虚拟学习已成为传统课堂教学的替代方法。学生参与虚拟学习可能会对满足学习目标和计划辍学风险产生重大影响。在虚拟学习环境中，有许多专门针对学生参与度（SE）的测量工具。在这项关键综述中，我们分析了这些作品，并从不同的参与定义和测量量表上突出了不一致之处。现有研究人员之间的这种多样性在比较不同的注释和构建可推广的预测模型时可能会出现问题。我们进一步讨论了有关参与注释和设计缺陷的问题。我们根据我们定义的七个参与注释的七个维度分析现有的SE注释量表，包括来源，用于注释的数据模式，注释发生的时间，注释发生的时间段，抽象，组合和组合水平的时间段，定量。令人惊讶的发现之一是，在SE测量中，很少有审查的数据集使用了现有的精神法法学验证量表中的注释中。最后，我们讨论了除虚拟学习以外的其他一些范围，这些量表具有用于测量虚拟学习中SE的潜力。

Fruit is a key crop in worldwide agriculture feeding millions of people. The standard supply chain of fruit products involves quality checks to guarantee freshness, taste, and, most of all, safety. An important factor that determines fruit quality is its stage of ripening. This is usually manually classified by experts in the field, which makes it a labor-intensive and error-prone process. Thus, there is an arising need for automation in the process of fruit ripeness classification. Many automatic methods have been proposed that employ a variety of feature descriptors for the food item to be graded. Machine learning and deep learning techniques dominate the top-performing methods. Furthermore, deep learning can operate on raw data and thus relieve the users from having to compute complex engineered features, which are often crop-specific. In this survey, we review the latest methods proposed in the literature to automatize fruit ripeness classification, highlighting the most common feature descriptors they operate on.

Recent progress in artificial intelligence (AI) has renewed interest in building systems that learn and think like people. Many advances have come from using deep neural networks trained end-to-end in tasks such as object recognition, video games, and board games, achieving performance that equals or even beats humans in some respects. Despite their biological inspiration and performance achievements, these systems differ from human intelligence in crucial ways. We review progress in cognitive science suggesting that truly human-like learning and thinking machines will have to reach beyond current engineering trends in both what they learn, and how they learn it. Specifically, we argue that these machines should (a) build causal models of the world that support explanation and understanding, rather than merely solving pattern recognition problems; (b) ground learning in intuitive theories of physics and psychology, to support and enrich the knowledge that is learned; and (c) harness compositionality and learning-to-learn to rapidly acquire and generalize knowledge to new tasks and situations. We suggest concrete challenges and promising routes towards these goals that can combine the strengths of recent neural network advances with more structured cognitive models.

当人体的各种参数在日常生活中立即监测并与物联网（IoT）相连时，医疗保健数字化需要有效的人类传感器方法。特别是，用于迅速诊断COVID-19的机器学习（ML）传感器是医疗保健和环境援助生活（AAL）的物联网应用的一个重要案例（AAL）。通过各种诊断测试和成像结果确定Covid-19的感染状态是昂贵且耗时的。这项研究的目的是基于常规的血值（RBV）值，为诊断CoVID-19的快速，可靠和经济的替代工具提供了一种。该研究的数据集由总共5296例患者组成，具有相同数量的阴性和阳性Covid-19测试结果和51个常规血值。在这项研究中，13个流行的分类器机器学习模型和LogNnet神经网络模型被逐渐消失。在检测疾病的时间和准确性方面，最成功的分类器模型是基于直方图的梯度提升（HGB）。 HGB分类器确定了11个最重要的特征（LDL，胆固醇，HDL-C，MCHC，甘油三酸酯，淀粉酶，UA，LDH，CK-MB，ALP和MCH），以100％准确性检测该疾病，学习时间6.39秒。此外，讨论了这些特征在疾病诊断中的单，双重和三组合的重要性。我们建议将这11个特征及其组合用作诊断疾病的ML传感器的重要生物标志物，从而支持Arduino和云物联网服务上的边缘计算。

对任何自闭症谱系疾病的筛选是一种复杂的过程，通常涉及行为观察和基于问卷的测试的杂交。通常在受控环境中进行，此过程需要培训的临床医生或精神科医生进行此类评估。在移动平台上的技术进步浪潮中，已经在纳入移动和平板电脑设备上的这种评估时进行了多次尝试。在本文中，我们分析了使用这种筛选测试产生的视频。本文报道了使用观察者与显示屏距离的效果的第一次使用，同时向2-7岁的儿童作为自闭症的行为标记进行感官敏感性测试，在休闲家庭设置中使用如此的潜力很有希望。

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 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

MetaVerse，巨大的虚拟物理网络空间，为艺术家带来了前所未有的机会，将我们的身体环境的每个角落与数字创造力混合。本文对计算艺术进行了全面的调查，其中七个关键主题与成权相关，描述了混合虚拟物理现实中的新颖艺术品。主题首先涵盖了MetaVerse的建筑元素，例如虚拟场景和字符，听觉，文本元素。接下来，已经反映了诸如沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户以其他用户的方法提供了沉浸式艺术，机器人艺术和其他用户中心的若干非凡类型的新颖创作。最后，我们提出了几项研究议程：民主化的计算艺术，数字隐私和搬迁艺术家的安全性，为数字艺术品，技术挑战等等的所有权认可。该调查还担任艺术家和搬迁技术人员的介绍材料，以开始在超现实主义网络空间领域创造。

Purpose: Hard-to-interpret Black-box Machine Learning (ML) were often used for early Alzheimer's Disease (AD) detection. Methods: To interpret eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), Random Forest (RF), and Support Vector Machine (SVM) black-box models a workflow based on Shapley values was developed. All models were trained on the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset and evaluated for an independent ADNI test set, as well as the external Australian Imaging and Lifestyle flagship study of Ageing (AIBL), and Open Access Series of Imaging Studies (OASIS) datasets. Shapley values were compared to intuitively interpretable Decision Trees (DTs), and Logistic Regression (LR), as well as natural and permutation feature importances. To avoid the reduction of the explanation validity caused by correlated features, forward selection and aspect consolidation were implemented. Results: Some black-box models outperformed DTs and LR. The forward-selected features correspond to brain areas previously associated with AD. Shapley values identified biologically plausible associations with moderate to strong correlations with feature importances. The most important RF features to predict AD conversion were the volume of the amygdalae, and a cognitive test score. Good cognitive test performances and large brain volumes decreased the AD risk. The models trained using cognitive test scores significantly outperformed brain volumetric models ($p<0.05$). Cognitive Normal (CN) vs. AD models were successfully transferred to external datasets. Conclusion: In comparison to previous work, improved performances for ADNI and AIBL were achieved for CN vs. Mild Cognitive Impairment (MCI) classification using brain volumes. The Shapley values and the feature importances showed moderate to strong correlations.