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

Healthcare Ai持有增加患者安全性，增强效率和改善患者结果的潜力，但研究通常受到数据访问，队列策划和分析工具的限制。电子健康记录数据，实时数据和实时高分辨率设备数据的集合和翻译可能是具有挑战性和耗时的。现实世界AI工具的发展需要克服数据采集，稀缺医院资源和数据治疗需求的挑战。这些瓶颈可能导致资源沉重的需求和AI系统的研究和开发延迟。我们提供了一种系统和方法，可加速数据采集，数据集开发和分析和AI模型开发。我们创建了一个依赖于可扩展的微服务后端的交互式平台。该系统可以每小时摄取15,000名患者记录，其中每个记录代表数千个多式数级测量，文本备注和高分辨率数据。统称，这些记录可以接近数据的数据。该系统可以在2-5分钟内进一步执行队列和初步数据集分析。因此，多个用户可以在实时同时协作以迭代数据集和模型。我们预计这种方法将推动现实世界的AI模型开发，并且在长期运行中，有意义地改善医疗保健交付。

基于代理的建模（ABM），仿真（ABS）和分布式计算（ABC）是建立的方法。互联网和基于Web的技术是合适的运营商。本文是一份技术报告，其中具有JavaScript Agent Machine（JAM）平台的某些教程，以及使用AgentJS编程的代理程序，该代理是广泛使用的JavaScript编程语言的子集，用于编程基于移动状态的反应性代理。除了解释特定设计选择的动机以及在JavaScript中介绍架构和代理编程的核心概念外，简短示例还说明了JAM平台的功能及其组件，用于部署大型多机构系统在强大的强大中诸如互联网之类的异质环境。果酱适合在强大的异质和移动环境中部署。最后，果酱可用于ABC以及在统一方法中用于ABS，最终使移动人群感测和模拟（ABS）。

Video, as a key driver in the global explosion of digital information, can create tremendous benefits for human society. Governments and enterprises are deploying innumerable cameras for a variety of applications, e.g., law enforcement, emergency management, traffic control, and security surveillance, all facilitated by video analytics (VA). This trend is spurred by the rapid advancement of deep learning (DL), which enables more precise models for object classification, detection, and tracking. Meanwhile, with the proliferation of Internet-connected devices, massive amounts of data are generated daily, overwhelming the cloud. Edge computing, an emerging paradigm that moves workloads and services from the network core to the network edge, has been widely recognized as a promising solution. The resulting new intersection, edge video analytics (EVA), begins to attract widespread attention. Nevertheless, only a few loosely-related surveys exist on this topic. A dedicated venue for collecting and summarizing the latest advances of EVA is highly desired by the community. Besides, the basic concepts of EVA (e.g., definition, architectures, etc.) are ambiguous and neglected by these surveys due to the rapid development of this domain. A thorough clarification is needed to facilitate a consensus on these concepts. To fill in these gaps, we conduct a comprehensive survey of the recent efforts on EVA. In this paper, we first review the fundamentals of edge computing, followed by an overview of VA. The EVA system and its enabling techniques are discussed next. In addition, we introduce prevalent frameworks and datasets to aid future researchers in the development of EVA systems. Finally, we discuss existing challenges and foresee future research directions. We believe this survey will help readers comprehend the relationship between VA and edge computing, and spark new ideas on EVA.

拉力请求是当今协作软件开发和代码审核过程的关键部分。但是，当审阅者或作者不积极参与拉动请求时，拉动请求也可以减慢软件开发过程。在这项工作中，我们设计了一项端到端服务，以提醒作者或审阅者与他们的逾期拉动请求互动，以加速逾期拉动请求。首先，我们根据努力估算和机器学习使用模型来预测给定拉的请求的完成时间。其次，我们使用活动检测来滤除可能逾期的拉请请求，但仍在采取足够的动作。最后，我们使用演员身份证来了解拉动请求的阻止者是谁，并推动适当的演员（作者或审稿人）。轻推的主要新颖性是它成功地减少了拉动请求解决时间，同时确保开发人员认为发送的通知在成千上万的存储库中是有用的。在Microsoft使用的147个存储库的随机试验中，Nudge能够将拉的请求分辨率时间减少60％，而与Nudge未发送通知的逾期拉动请求相比，该请求的8,500次拉。此外，收到推动通知的开发人员将这些通知的73％置于正面。我们观察到在Microsoft的8,000个存储库中扩展Nudge的部署时，我们观察到了类似的结果，在整整一年中，Nudge发送了210,000个通知。这表明了Nudge可以扩展到数千个存储库的能力。最后，我们对选择通知的定性分析指示了未来研究的领域，例如在拉动请求和开发人员的可用性中考虑依赖性。

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。

我们最近提出了一个以DBM为中心的新群集操作系统堆栈DBO。DBO通过将ML代码封装在存储过程中，集中辅助ML数据，为基础DBMS内置的安全性，共同关注ML代码和数据以及跟踪数据和工作流源来源，从而为ML应用程序提供了独特的支持。在这里，我们在两个ML应用程序附近演示了这些好处的子集。我们首先表明，使用GPU的图像分类和对象检测模型可以用作DBOS存储程序，具有与现有系统竞争性能的DBOS存储程序。然后，我们提出了一项1D CNN，训练有素，可以在DBOS支持的Web服务上检测HTTP请求中的异常情况，从而实现SOTA结果。我们使用此模型来开发交互式异常检测系统，并通过定性用户反馈对其进行评估，并证明了其有用性作为未来工作的概念证明，以在DBO上开发实时的实时安全服务。

Federated Learning is a distributed machine learning approach which enables model training on a large corpus of decentralized data. We have built a scalable production system for Federated Learning in the domain of mobile devices, based on TensorFlow. In this paper, we describe the resulting high-level design, sketch some of the challenges and their solutions, and touch upon the open problems and future directions.

边缘计算是一个将数据处理服务转移到生成数据的网络边缘的范式。尽管这样的架构提供了更快的处理和响应，但除其他好处外，它还提出了必须解决的关键安全问题和挑战。本文讨论了从硬件层到系统层的边缘网络体系结构出现的安全威胁和漏洞。我们进一步讨论了此类网络中的隐私和法规合规性挑战。最后，我们认为需要一种整体方法来分析边缘网络安全姿势，该姿势必须考虑每一层的知识。

数据库中的部署机学习（ML）算法是由于现代ML算法的不同计算脚印和多数数据库技术的挑战，每个数据库技术都具有自己的限制性语法。我们介绍了一个基于Apache Spark的微服务编排框架，其扩展了数据库操作以包含Web服务基元。我们的系统可以协调数百台机器的Web服务，并充分利用群集，线程和异步并行性。使用此框架，我们为智能服务提供大规模客户端，如语音，视觉，搜索，异常检测和文本分析。这允许用户将随意使用的智能集成到具有Apache Spark连接器的任何数据存储器中。为了消除网络通信的大多数开销，我们还引入了我们架构的低延迟集装箱版本。最后，我们证明我们调查的服务在各种基准上具有竞争力，并在此框架中展示了两个应用程序来创建智能搜索引擎和实时自动竞赛分析系统。

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。

我们为AI驱动数据库提供了一个SYSML框架。使用Baihe，可能会改装现有的关系数据库系统以使用学习组件进行查询优化或其他常见任务，例如例如，学习索引结构。为确保Baihe的实用性和现实世界适用性，其高级架构基于以下要求：与核心系统的分离，最小的第三方依赖，鲁棒性，稳定性和容错，以及稳定性和可配置性。基于高级架构，我们将描述Baihe的具体实现PostgreSQL，并为学习查询优化器提供了实例使用情况。为了服务于从业者，以及DB和AI4DB社区的研究人员将在开源许可下发布PostgreSQL的Baihe。

航空工业以及福利和与其相关的行业是在大数据分析的形式中创新的成熟。可用大数据技术的数量不断增长，而现有特征的同时则同时迅速发展并赋予授权。然而，大数据时代强加了如何在管理来自异构数据源的大规模和快速发展的数据的同时有效处理信息安全的关键挑战。虽然已经出现了多种技术，但需要在大型安全要求，隐私义务，系统性能和大型数据集的快速动态分析之间找到平衡。目前的纸张旨在介绍ICarus平台的ICARUS安全实验沙箱。 ICARUS平台旨在提供一个大型数据的平台，旨在成为航空数据和情报市场的“一站式商店”，提供了一个值得信赖和安全的“沙箱”分析工作空间，允许探索，集成和深度分析原始和衍生数据以可靠和公平的方式。在此目的，在ICARUS平台产品中设计并集成了一个安全的实验沙箱，可以提供能够完全保证数据安全性和保密性的复杂环境，允许任何涉及的律师利用平台进行分析的平台闭合实验室条件下的实验。

本文介绍了CAIR的设计和实施：为社会机器人和其他对话代理而设计的基于知识的自主互动的云系统。该系统对于低成本机器人和设备特别方便。为开发人员提供了一种可持续的解决方案，可以通过网络连接来管理口头和非语言互动，约有3,000个对话主题可以进行“闲聊”，并提供了一个预先煮熟的计划库，只需要将其接地到机器人的库中物理能力。该系统的结构为一组REST API端点，因此可以通过添加新的API来轻松扩展它，以提高连接到云的客户端的功能。该系统的另一个关键功能是它旨在使客户的开发变得直接：这样，可以轻松地赋予多个设备与用户自主交互的能力，了解何时执行特定的操作并利用云服务提供的所有信息。文章概述并讨论了为评估系统响应时间的性能而执行的实验结果，为研究和市场解决方案铺平了道路。提供了与ROS的客户的存储库的链接，并提供了诸如Pepper和Nao之类的流行机器人的链接。

可以获得，生成，存储和管理的前所未有的卷，多样性和丰富的航空数据，提供了与航空相关行业的独特功能，并根据采用创新的大数据分析技术提供了仍有待解锁的价值。尽管对研究和创新的努力和投资，但大数据技术对其采用者造成了许多挑战。除了有效的存储和访问底层大数据外，应考虑有效的数据集成和数据互操作性，而同时应该通过执行不同利益相关者之间的数据交换和数据共享来有效地组合多个数据源。但是，这揭示了对收集数据的信息安全性的重要保存的额外挑战，可信和安全数据交换和数据共享以及强大的数据访问控制。目前的纸张旨在介绍ICARUS大数据的平台，目标提供了一个多面平台，提供了一个新颖的航空数据和智能市场，伴随着可信赖和安全的分析工作空间。它从数据收集，数据策择和数据探索到源自具有不同速度，品种和体积的数据集成和数据分析，从数据收集，数据策择和数据探索，以可信赖和安全的方式处理源自不同速度，品种和体积的数据的数据集成和数据分析。

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。

While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.

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。

近年来，物联网设备的数量越来越快，这导致了用于管理，存储，分析和从不同物联网设备的原始数据做出决定的具有挑战性的任务，尤其是对于延时敏感的应用程序。在车辆网络（VANET）环境中，由于常见的拓扑变化，车辆的动态性质使当前的开放研究发出更具挑战性，这可能导致车辆之间断开连接。为此，已经在5G基础设施上计算了云和雾化的背景下提出了许多研究工作。另一方面，有多种研究提案旨在延长车辆之间的连接时间。已经定义了车辆社交网络（VSN）以减少车辆之间的连接时间的负担。本调查纸首先提供了关于雾，云和相关范例，如5G和SDN的必要背景信息和定义。然后，它将读者介绍给车辆社交网络，不同的指标和VSN和在线社交网络之间的主要差异。最后，本调查调查了在展示不同架构的VANET背景下的相关工作，以解决雾计算中的不同问题。此外，它提供了不同方法的分类，并在雾和云的上下文中讨论所需的指标，并将其与车辆社交网络进行比较。与VSN和雾计算领域的新研究挑战和趋势一起讨论了相关相关工程的比较。

传统的深度学习方法（DL）需要在中央服务器上收集和处理的培训数据，这些中央服务器通常在保健等隐私敏感域中挑战。为此，提出了一种新的学习范式，称为联合学习（FL），在解决隐私和数据所有权问题的同时将DL的潜力带到了这些域。 FL使远程客户端能够在保持数据本地时学习共享ML模型。然而，传统的FL系统面临多种挑战，例如可扩展性，复杂的基础设施管理，并且由于空闲客户端而被浪费的计算和产生的成本。 FL系统的这些挑战与无服务器计算和功能 - AS-Service（FAAS）平台旨在解决的核心问题密切对齐。这些包括快速可扩展性，无基础设施管理，自动缩放为空闲客户端，以及每次使用付费计费模型。为此，我们为无服务器FL展示了一个新颖的系统和框架，称为不发烟。我们的系统支持多个商业和自主主机的FAAS提供商，可以在机构数据中心和边缘设备上部署在云端，内部部署。据我们所知，我们是第一个能够在一大面料的异构FAAS提供商中启用FL，同时提供安全性和差异隐私等重要功能。我们展示了全面的实验，即使用我们的系统可以成功地培训多达200个客户功能的不同任务，更容易实现。此外，我们通过将其与传统的FL系统进行比较来证明我们的方法的实际可行性，并表明它可以更便宜，更资源效率更便宜。