本文介绍了Planminer-N算法，基于Planminer域学习算法的域学习技术。此处呈现的算法在使用噪声数据作为输入时，提高了Planminer的学习能力。 Planminer算法能够推断出算术和逻辑表达式以从输入数据学习数值规划域，但它旨在在面对噪声输入数据时不可靠的情况下工作。在本文中，我们向Planminer的学习过程提出了一系列增强，以扩展其从嘈杂数据中学习的能力。这些方法通过检测噪声和过滤它并研究学习的学习动作模型来预处理输入数据，以便在它们中找到错误的前提条件/效果。使用来自国际规划竞赛（IPC）的一组域来测试本文提出的方法。取得的结果表明，在面对嘈杂的输入数据时，Planminer-N大大提高了Planminer的性能。

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。

当前独立于域的经典计划者需要问题域和实例作为输入的符号模型，从而导致知识采集瓶颈。同时，尽管深度学习在许多领域都取得了重大成功，但知识是在与符号系统（例如计划者）不兼容的亚符号表示中编码的。我们提出了Latplan，这是一种无监督的建筑，结合了深度学习和经典计划。只有一组未标记的图像对，显示了环境中允许的过渡子集（训练输入），Latplan学习了环境的完整命题PDDL动作模型。稍后，当给出代表初始状态和目标状态（计划输入）的一对图像时，Latplan在符号潜在空间中找到了目标状态的计划，并返回可视化的计划执行。我们使用6个计划域的基于图像的版本来评估LATPLAN：8个插头，15个式嘴，Blockworld，Sokoban和两个LightsOut的变体。

复杂的事件识别（CER）系统在过去二十年中变得流行，因为它们能够“立即”检测在实时事件流上的模式。然而，缺乏预测模式可能发生在例如由Cer发动机实际检测到这种发生之前的模式。我们提出了一项正式的框架，试图解决复杂事件预测（CEF）的问题。我们的框架结合了两个形式主义：a）用于编码复杂事件模式的符号自动机; b）预测后缀树，可以提供自动机构的行为的简洁概率描述。我们比较我们提出的方法，以防止最先进的方法，并在准确性和效率方面展示其优势。特别地，预测后缀树是可变的马尔可夫模型，可以通过仅记住足够的信息的过去序列来捕获流中的长期依赖性。我们的实验结果表明了能够捕获这种长期依赖性的准确性的益处。这是通过增加我们模型的顺序来实现的，以满足需要执行给定顺序的所有可能的过去序列的所有可能的过去序列的详尽枚举的全阶马尔可夫模型。我们还广泛讨论CEF解决方案如何最佳地评估其预测的质量。

We combine the metrics of distance and isolation to develop the \textit{Analytic Isolation and Distance-based Anomaly (AIDA) detection algorithm}. AIDA is the first distance-based method that does not rely on the concept of nearest-neighbours, making it a parameter-free model. Differently from the prevailing literature, in which the isolation metric is always computed via simulations, we show that AIDA admits an analytical expression for the outlier score, providing new insights into the isolation metric. Additionally, we present an anomaly explanation method based on AIDA, the \textit{Tempered Isolation-based eXplanation (TIX)} algorithm, which finds the most relevant outlier features even in data sets with hundreds of dimensions. We test both algorithms on synthetic and empirical data: we show that AIDA is competitive when compared to other state-of-the-art methods, and it is superior in finding outliers hidden in multidimensional feature subspaces. Finally, we illustrate how the TIX algorithm is able to find outliers in multidimensional feature subspaces, and use these explanations to analyze common benchmarks used in anomaly detection.

Monte Carlo Tree Search (MCTS) is a recently proposed search method that combines the precision of tree search with the generality of random sampling. It has received considerable interest due to its spectacular success in the difficult problem of computer Go, but has also proved beneficial in a range of other domains. This paper is a survey of the literature to date, intended to provide a snapshot of the state of the art after the first five years of MCTS research. We outline the core algorithm's derivation, impart some structure on the many variations and enhancements that have been proposed, and summarise the results from the key game and non-game domains to which MCTS methods have been applied. A number of open research questions indicate that the field is ripe for future work.

为了允许机器学习算法从原始数据中提取知识，必须首先清除，转换，并将这些数据置于适当的形式。这些通常很耗时的阶段被称为预处理。预处理阶段的一个重要步骤是特征选择，其目的通过减少数据集的特征量来更好地执行预测模型。在这些数据集中，不同事件的实例通常是不平衡的，这意味着某些正常事件被超出，而其他罕见事件非常有限。通常，这些罕见的事件具有特殊的兴趣，因为它们具有比正常事件更具辨别力。这项工作的目的是过滤提供给这些罕见实例的特征选择方法的实例，从而积极影响特征选择过程。在这项工作过程中，我们能够表明这种过滤对分类模型的性能以及异常值检测方法适用于该过滤。对于某些数据集，所产生的性能增加仅为百分点，但对于其他数据集，我们能够实现高达16％的性能的增加。这项工作应导致预测模型的改进以及在预处理阶段的过程中的特征选择更好的可解释性。本着公开科学的精神，提高了我们的研究领域的透明度，我们已经在公开的存储库中提供了我们的所有源代码和我们的实验结果。

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。

归纳逻辑编程（ILP）是一种机器学习的形式。ILP的目标是诱导推广培训示例的假设（一组逻辑规则）。随着ILP转30，我们提供了对该领域的新介绍。我们介绍了必要的逻辑符号和主要学习环境;描述ILP系统的构建块;比较几个维度的几个系统;描述四个系统（Aleph，Tilde，Aspal和Metagol）;突出关键应用领域;最后，总结了未来研究的当前限制和方向。

在执行现实生活过程中，计划或意外的变化是常见的。检测这些更改是优化运行此类过程的组织的性能的必要条件。最先进的大多数算法都集中在突然变化的检测上，抛开其他类型的变化。在本文中，我们将专注于自动检测渐进漂移，这是一种特殊的变化类型，其中两个模型的情况在一段时间内重叠。所提出的算法依赖于一致性检查指标来自动检测变化，还将这些变化的全自动分类为突然或逐渐分类。该方法已通过一个由120个日志组成的合成数据集进行了验证，该数据集具有不同的变化分布，在检测和分类准确性，延迟和变化区域在比较主要的最新算法方面取得更好的结果。

分层任务网络（HTN）计划者使用具有额外域知识的分解过程生成计划，以指导搜索计划任务。尽管域专家会开发HTN描述，但他们可能会反复描述相同的先决条件或很少使用或可能被分解的方法。通过利用三阶段的编译器设计，我们可以轻松地支持更多的语言描述和预处理优化，这些优化可以极大地提高此类域中的运行时效率。在本文中，我们使用HTN IPC 2020中使用的高血压HTN计划者评估了这种优化。

无论是在功能选择的领域还是可解释的AI领域，都有基于其重要性的“排名”功能的愿望。然后可以将这种功能重要的排名用于：（1）减少数据集大小或（2）解释机器学习模型。但是，在文献中，这种特征排名没有以系统的，一致的方式评估。许多论文都有不同的方式来争论哪些具有重要性排名最佳的特征。本文通过提出一种新的评估方法来填补这一空白。通过使用合成数据集，可以事先知道特征重要性得分，从而可以进行更系统的评估。为了促进使用新方法的大规模实验，在Python建造了一个名为FSEVAL的基准测定框架。该框架允许并行运行实验，并在HPC系统上的计算机上分布。通过与名为“权重和偏见”的在线平台集成，可以在实时仪表板上进行交互探索图表。该软件作为开源软件发布，并在PYPI平台上以包裹发行。该研究结束时，探索了一个这样的大规模实验，以在许多方面找到参与算法的优势和劣势。

保护私人信息是数据驱动的研究和业务环境中的关键问题。通常，引入匿名或（选择性）删除之类的技术，以允许数据共享，e。 G。在协作研究的情况下。为了与匿名技术一起使用，$ k $ - 匿名标准是最受欢迎的标准之一，具有许多有关不同算法和指标的科学出版物。匿名技术通常需要更改数据，因此必然会影响在基础数据上训练的机器学习模型的结果。在这项工作中，我们对不同的$ k $ - 匿名算法对机器学习模型结果的影响进行了系统的比较和详细研究。我们研究了与不同分类器的一组流行的$ K $匿名算法，并在不同的现实数据集上对其进行评估。我们的系统评估表明，凭借越来越强的$ K $匿名性约束，分类性能通常会降低，但在不同程度上，并且强烈取决于数据集和匿名方法。此外，蒙德里安可以被视为具有最具吸引力的后续分类属性的方法。

算法配置（AC）与对参数化算法最合适的参数配置的自动搜索有关。目前，文献中提出了各种各样的交流问题变体和方法。现有评论没有考虑到AC问题的所有衍生物，也没有提供完整的分类计划。为此，我们引入分类法以分别描述配置方法的交流问题和特征。我们回顾了分类法的镜头中现有的AC文献，概述相关的配置方法的设计选择，对比方法和问题变体相互对立，并描述行业中的AC状态。最后，我们的评论为研究人员和从业人员提供了AC领域的未来研究方向。

在AI研究中，合成动作计划通常使用了抽象地指定由于动作而导致的动作的描述性模型，并针对有效计算状态转换来定制。然而，执行计划的动作已经需要运行模型，其中使用丰富的计算控制结构和闭环在线决策来指定如何在非预定的执行上下文中执行动作，对事件作出反应并适应展开情况。整合行动和规划的审议演员通常需要将这两种模型一起使用 - 在尝试开发不同的型号时会导致问题，验证它们的一致性，并顺利交错和规划。作为替代方案，我们定义和实施综合作用和规划系统，其中规划和行为使用相同的操作模型。这些依赖于提供丰富的控制结构的分层任务导向的细化方法。称为反应作用发动机（RAE）的作用组件由众所周知的PRS系统启发。在每个决定步骤中，RAE可以从计划者获取建议，以获得关于效用功能的近乎最佳选择。随时计划使用像UPOM的UCT类似的蒙特卡罗树搜索程序，其推出是演员操作模型的模拟。我们还提供与RAE和UPOM一起使用的学习策略，从在线代理体验和/或模拟计划结果，从决策背景下映射到方法实例以及引导UPOM的启发式函数。我们展示了富豪朝向静态域的最佳方法的渐近融合，并在实验上展示了UPOM和学习策略显着提高了作用效率和鲁棒性。

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。

Label noise is an important issue in classification, with many potential negative consequences. For example, the accuracy of predictions may decrease, whereas the complexity of inferred models and the number of necessary training samples may increase. Many works in the literature have been devoted to the study of label noise and the development of techniques to deal with label noise. However, the field lacks a comprehensive survey on the different types of label noise, their consequences and the algorithms that consider label noise. This paper proposes to fill this gap. First, the definitions and sources of label noise are considered and a taxonomy of the types of label noise is proposed. Second, the potential consequences of label noise are discussed. Third, label noise-robust, label noise cleansing, and label noise-tolerant algorithms are reviewed. For each category of approaches, a short discussion is proposed to help the practitioner to choose the most suitable technique in its own particular field of application. Eventually, the design of experiments is also discussed, what may interest the researchers who would like to test their own algorithms. In this paper, label noise consists of mislabeled instances: no additional information is assumed to be available like e.g. confidences on labels.

Scene graph generation from images is a task of great interest to applications such as robotics, because graphs are the main way to represent knowledge about the world and regulate human-robot interactions in tasks such as Visual Question Answering (VQA). Unfortunately, its corresponding area of machine learning is still relatively in its infancy, and the solutions currently offered do not specialize well in concrete usage scenarios. Specifically, they do not take existing "expert" knowledge about the domain world into account; and that might indeed be necessary in order to provide the level of reliability demanded by the use case scenarios. In this paper, we propose an initial approximation to a framework called Ontology-Guided Scene Graph Generation (OG-SGG), that can improve the performance of an existing machine learning based scene graph generator using prior knowledge supplied in the form of an ontology (specifically, using the axioms defined within); and we present results evaluated on a specific scenario founded in telepresence robotics. These results show quantitative and qualitative improvements in the generated scene graphs.

We review clustering as an analysis tool and the underlying concepts from an introductory perspective. What is clustering and how can clusterings be realised programmatically? How can data be represented and prepared for a clustering task? And how can clustering results be validated? Connectivity-based versus prototype-based approaches are reflected in the context of several popular methods: single-linkage, spectral embedding, k-means, and Gaussian mixtures are discussed as well as the density-based protocols (H)DBSCAN, Jarvis-Patrick, CommonNN, and density-peaks.

Performance debugging in production is a fundamental activity in modern service-based systems. The diagnosis of performance issues is often time-consuming, since it requires thorough inspection of large volumes of traces and performance indices. In this paper we present DeLag, a novel automated search-based approach for diagnosing performance issues in service-based systems. DeLag identifies subsets of requests that show, in the combination of their Remote Procedure Call execution times, symptoms of potentially relevant performance issues. We call such symptoms Latency Degradation Patterns. DeLag simultaneously searches for multiple latency degradation patterns while optimizing precision, recall and latency dissimilarity. Experimentation on 700 datasets of requests generated from two microservice-based systems shows that our approach provides better and more stable effectiveness than three state-of-the-art approaches and general purpose machine learning clustering algorithms. DeLag is more effective than all baseline techniques in at least one case study (with p $\leq$ 0.05 and non-negligible effect size). Moreover, DeLag outperforms in terms of efficiency the second and the third most effective baseline techniques on the largest datasets used in our evaluation (up to 22%).