This research presents ORUGA, a method that tries to automatically optimize the readability of any text in English. The core idea behind the method is that certain factors affect the readability of a text, some of which are quantifiable (number of words, syllables, presence or absence of adverbs, and so on). The nature of these factors allows us to implement a genetic learning strategy to replace some existing words with their most suitable synonyms to facilitate optimization. In addition, this research seeks to preserve both the original text's content and form through multi-objective optimization techniques. In this way, neither the text's syntactic structure nor the semantic content of the original message is significantly distorted. An exhaustive study on a substantial number and diversity of texts confirms that our method was able to optimize the degree of readability in all cases without significantly altering their form or meaning. The source code of this approach is available at https://github.com/jorge-martinez-gil/oruga.

超参数优化构成了典型的现代机器学习工作流程的很大一部分。这是由于这样一个事实，即机器学习方法和相应的预处理步骤通常只有在正确调整超参数时就会产生最佳性能。但是在许多应用中，我们不仅有兴趣仅仅为了预测精度而优化ML管道；确定最佳配置时，必须考虑其他指标或约束，从而导致多目标优化问题。由于缺乏知识和用于多目标超参数优化的知识和容易获得的软件实现，因此通常在实践中被忽略。在这项工作中，我们向读者介绍了多个客观超参数优化的基础知识，并激励其在应用ML中的实用性。此外，我们从进化算法和贝叶斯优化的领域提供了现有优化策略的广泛调查。我们说明了MOO在几个特定ML应用中的实用性，考虑了诸如操作条件，预测时间，稀疏，公平，可解释性和鲁棒性之类的目标。

语言的自动处理在我们的生活中普遍存在，经常在我们的决策中扮演核心角色，例如为我们的消息和邮件选择措辞，翻译我们的读物，甚至与我们进行完整的对话。单词嵌入是现代自然语言处理系统的关键组成部分。它们提供了一种词的表示，从而提高了许多应用程序的性能，从而是含义的表现。单词嵌入似乎可以捕捉到原始文本中单词的含义的外观，但与此同时，它们还提炼了刻板印象和社会偏见，后来传达给最终应用。这样的偏见可能是歧视性的。检测和减轻这些偏见，以防止自动化过程的歧视行为非常重要，因为它们的规模可能比人类更有害。目前，有许多工具和技术可以检测和减轻单词嵌入中的偏见，但是它们为没有技术技能的人的参与带来了许多障碍。碰巧的是，大多数偏见专家，无论是社会科学家还是对偏见有害，没有这样的技能的环境，并且由于技术障碍而无法参与偏见检测过程。我们研究了现有工具中的障碍，并与不同种类的用户探索了它们的可能性和局限性。通过此探索，我们建议开发一种专门旨在降低技术障碍的工具，并提供探索能力，以满足愿意审核这些技术的专家，科学家和一般人的要求。

可以将多任务学习（MTL）范例追溯到Caruana（1997）的早期纸张中，其中表示可以使用来自多个任务的数据，其目的是在独立地学习每个任务的旨在获得更好的性能。 MTL与相互矛盾的目标的解决方案需要在它们中进行折衷，这通常超出了直线组合可以实现的。理论上原则和计算有效的策略正在寻找不受他人主导的解决方案，因为它在帕累托分析中解决了它。多任务学习环境中产生的多目标优化问题具有特定的功能，需要adhoc方法。对这些特征的分析和新的计算方法的提议代表了这项工作的重点。多目标进化算法（MOEAS）可以容易地包括优势的概念，因此可以分析。 MOEAS的主要缺点是关于功能评估的低样本效率。此缺点的关键原因是大多数进化方法不使用模型来近似于目标函数。贝叶斯优化采用基于代理模型的完全不同的方法，例如高斯过程。在本文中，输入空间中的解决方案表示为封装功能评估中包含的知识的概率分布。在这种概率分布的空间中，赋予由Wassersein距离给出的度量，可以设计一种新的算法MOEA / WST，其中模型不直接在目标函数上，而是在输入空间中的对象的中间信息空间中被映射成直方图。计算结果表明，MoEA / WST提供的样品效率和帕累托集的质量明显优于标准MoEa。

软件配置调整对于优化给定的性能目标（例如，最小化延迟）至关重要。然而，由于软件的本质上复杂的配置景观和昂贵的测量，成功存在相当轻微的成功，特别是在防止搜索被困在本地Optima中。为了解决这个问题，在本文中，我们采取了不同的视角。除了专注于改进优化器，而不是专注于优化模型的水平，并提出了一种META多象化（MMO）模型，其考虑辅助性能目标（例如，除了延迟之外的吞吐率）。是什么让这个型号独特的是我们没有优化辅助性能目标，而是使用它来类似地进行，而不同的配置较差的不同（即，彼此Nondominize的Pareto），从而防止搜索被困在本地Optima中。重要的是，通过一种新的常规化方法，我们展示了如何有效地使用MMO模型而不担心其重量 - 可能影响其有效性的唯一但高度敏感的参数。来自11个现实世界软件系统/环境的22例实验证实，我们的MMO模型具有新的归一化的MMO模型在82％的情况下比其最先进的单一目标对应物更好，同时实现高达2.09倍的加速。对于67％的病例，新的归一化也使MMO模型能够在使用我们之前的FSE工作中使用的正常化时优于实例，以便在预先调整的最佳重量下，节省了大量资源找到一个很好的重量。我们还表明，具有新标准化的MMO模型可以整合闪存，最近的基于模型的调音工具，在68％的情况下，一般的加速1.22倍。

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

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。

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。

语义已成为遗传编程（GP）研究的关键话题。语义是指在数据集上运行时GP个体的输出（行为）。专注于单目标GP中语义多样性的大多数作品表明它在进化搜索方面是非常有益的。令人惊讶的是，在多目标GP（MOGP）中，在语义中进行了小型研究。在这项工作中，我们跨越我们对Mogp中语义的理解，提出SDO：基于语义的距离作为额外标准。这自然鼓励Mogp中的语义多样性。为此，我们在第一个帕累托前面的较密集的区域（最有前途的前沿）找到一个枢轴。然后，这用于计算枢轴与人群中的每个人之间的距离。然后将所得到的距离用作优化以优化以偏及语义分集的额外标准。我们还使用其他基于语义的方法作为基准，称为基于语义相似性的交叉和语义的拥挤距离。此外，我们也使用NSGA-II和SPEA2进行比较。我们使用高度不平衡二进制分类问题，一致地展示我们所提出的SDO方法如何产生更多非主导的解决方案和更好的多样性，导致更好的统计学显着的结果，与其他四种方法相比，使用超卓越症结果作为评估措施。

在科学研究中，该方法是解决科学问题和关键研究对象的必不可少手段。随着科学的发展，正在提出，修改和使用许多科学方法。作者在抽象和身体文本中描述了该方法的详细信息，并且反映该方法名称的学术文献中的关键实体称为方法实体。在大量的学术文献中探索各种方法实体有助于学者了解现有方法，为研究任务选择适当的方法并提出新方法。此外，方法实体的演变可以揭示纪律的发展并促进知识发现。因此，本文对方法论和经验作品进行了系统的综述，重点是从全文学术文献中提取方法实体，并努力使用这些提取的方法实体来建立知识服务。首先提出了本综述涉及的关键概念的定义。基于这些定义，我们系统地审查了提取和评估方法实体的方法和指标，重点是每种方法的利弊。我们还调查了如何使用提取的方法实体来构建新应用程序。最后，讨论了现有作品的限制以及潜在的下一步。

即使在高度发达的国家，多达15-30％的人口只能理解使用基本词汇编写的文本。他们对日常文本的理解是有限的，这阻止了他们在社会中发挥积极作用，并就医疗保健，法律代表或民主选择做出明智的决定。词汇简化是一项自然语言处理任务，旨在通过更简单地替换复杂的词汇和表达方式来使每个人都可以理解文本，同时保留原始含义。在过去的20年中，它引起了极大的关注，并且已经针对各种语言提出了全自动词汇简化系统。该领域进步的主要障碍是缺乏用于构建和评估词汇简化系统的高质量数据集。我们提出了一个新的基准数据集，用于英语，西班牙语和（巴西）葡萄牙语中的词汇简化，并提供有关数据选择和注释程序的详细信息。这是第一个可直接比较三种语言的词汇简化系统的数据集。为了展示数据集的可用性，我们将两种具有不同体系结构（神经与非神经）的最先进的词汇简化系统适应所有三种语言（英语，西班牙语和巴西葡萄牙语），并评估他们的表演在我们的新数据集中。为了进行更公平的比较，我们使用多种评估措施来捕获系统功效的各个方面，并讨论其优势和缺点。我们发现，最先进的神经词汇简化系统优于所有三种语言中最先进的非神经词汇简化系统。更重要的是，我们发现最先进的神经词汇简化系统对英语的表现要比西班牙和葡萄牙语要好得多。

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%).

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。

在学术界，抄袭肯定不是一个新兴的关注，但它随着互联网的普及和对全球内容来源的易于访问而变得更大的程度，使人类干预不足。尽管如此，由于计算机辅助抄袭检测，抄袭远远远非是一个未被解除的问题，目前是一个有效的研究领域，该研究落在信息检索（IR）和自然语言处理（NLP）领域。许多软件解决方案有助于满足这项任务，本文概述了用于阿拉伯语，法国和英语学术和教育环境的抄袭检测系统。比较在八个系统之间持有，并在检测不同来源的三个混淆水平的特征，可用性，技术方面以及它们的性能之间进行：逐字，释义和跨语言抄袭。在本研究的背景下也进行了对技术形式的抄袭技术形式的关注检查。此外，还提供了对不同作者提出的抄袭类型和分类的调查。

许多政府举措（例如欧盟的GDPR）正在得出结论，即现代软件系统的越来越复杂程度必须与对这些工具的影响评估的一些权利和指标形成鲜明对比，使人们能够理解和监督产出自动化决策系统。可解释的ai诞生于允许人类探索和理解复杂系统的内部工作的途径。但是，建立什么是解释和客观地评估可解释性，不是琐碎的任务。通过本文，我们提出了一种新的模型 - 不可知性的指标，以测量以客观方式测量（正确）信息的解释程度，利用普通语言哲学的特定理论模型，称为ACHINSTEIN的解释理论，通过依赖于算法实现知识图提取和信息检索的深语模型。为了了解这种度量是否实际表现为可解释性，我们已经设计了一些实验和用户研究，涉及超过160名参与者评估了使用包括人工神经网络的着名AI技术的医疗保健和金融的基于医疗保健和金融的基于医疗保健系统和treeshap。我们获得的结果非常令人鼓舞，这表明我们拟议的测量可解释程度的指标对若干情景是强大的，并且最终可以利用自动决策系统的合法影响评估。

Technical indicators use graphic representations of data sets by applying various mathematical formulas to financial time series of prices. These formulas comprise a set of rules and parameters whose values are not necessarily known and depend on many factors: the market in which it operates, the size of the time window, and others. This paper focuses on the real-time optimization of the parameters applied for analyzing time series of data. In particular, we optimize the parameters of technical and financial indicators and propose other applications, such as glucose time series. We propose the combination of several Multi-objective Evolutionary Algorithms (MOEAs). Unlike other approaches, this paper applies a set of different MOEAs, collaborating to construct a global Pareto Set of solutions. Solutions for financial problems seek high returns with minimal risk. The optimization process is continuous and occurs at the same frequency as the investment time interval. This technique permits the application of non-dominated solutions obtained with different MOEAs simultaneously. Experimental results show that this technique increases the returns of the commonly used Buy \& Hold strategy and other multi-objective strategies, even for daily operations.

Natural Language Understanding has seen an increasing number of publications in the last few years, especially after robust word embeddings models became prominent, when they proved themselves able to capture and represent semantic relationships from massive amounts of data. Nevertheless, traditional models often fall short in intrinsic issues of linguistics, such as polysemy and homonymy. Any expert system that makes use of natural language in its core, can be affected by a weak semantic representation of text, resulting in inaccurate outcomes based on poor decisions. To mitigate such issues, we propose a novel approach called Most Suitable Sense Annotation (MSSA), that disambiguates and annotates each word by its specific sense, considering the semantic effects of its context. Our approach brings three main contributions to the semantic representation scenario: (i) an unsupervised technique that disambiguates and annotates words by their senses, (ii) a multi-sense embeddings model that can be extended to any traditional word embeddings algorithm, and (iii) a recurrent methodology that allows our models to be re-used and their representations refined. We test our approach on six different benchmarks for the word similarity task, showing that our approach can produce state-of-the-art results and outperforms several more complex state-of-the-art systems.

Alphazero，Leela Chess Zero和Stockfish Nnue革新了计算机国际象棋。本书对此类引擎的技术内部工作进行了完整的介绍。该书分为四个主要章节 - 不包括第1章（简介）和第6章（结论）：第2章引入神经网络，涵盖了所有用于构建深层网络的基本构建块，例如Alphazero使用的网络。内容包括感知器，后传播和梯度下降，分类，回归，多层感知器，矢量化技术，卷积网络，挤压网络，挤压和激发网络，完全连接的网络，批处理归一化和横向归一化和跨性线性单位，残留层，剩余层，过度效果和底漆。第3章介绍了用于国际象棋发动机以及Alphazero使用的经典搜索技术。内容包括minimax，alpha-beta搜索和蒙特卡洛树搜索。第4章展示了现代国际象棋发动机的设计。除了开创性的Alphago，Alphago Zero和Alphazero我们涵盖Leela Chess Zero，Fat Fritz，Fat Fritz 2以及有效更新的神经网络（NNUE）以及MAIA。第5章是关于实施微型α。 Shexapawn是国际象棋的简约版本，被用作为此的示例。 Minimax搜索可以解决六ap峰，并产生了监督学习的培训位置。然后，作为比较，实施了类似Alphazero的训练回路，其中通过自我游戏进行训练与强化学习结合在一起。最后，比较了类似α的培训和监督培训。

基准套件提供了对进化算法解决问题能力的有用度量，但是组成问题通常太复杂了，无法清洁算法的优势和劣势。在这里，我们介绍了基准套件档案（``进化运行中的选择方案的诊断概述''），以实证分析有关剥削和探索重要方面的选择方案。利用从根本上是攀岩，但我们考虑两种情况：纯剥削，可以独立优化表示形式中的每个位置，并且受到限制的利用，在该位置之间，由于位置之间的相互作用，向上进展更加有限。当优化路径不太清楚时，需要探索；我们认为能够遵循多个独立的爬山途径和跨健身山谷的能力。这些场景的每种组合都会产生独特的适应性景观，有助于表征与给定选择方案相关的进化动力学。我们分析了六个流行的选择方案。锦标赛的选择和截断选择都在剥削指标方面表现出色，但在需要探索时表现不佳；相反，新颖的搜索在探索方面表现出色，但未能利用梯度。在克服欺骗时，健身共享表现良好，但在所有其他诊断方面都很差。非主导的分类是维持由居住在多个Optima居住的个体组成的不同人群的最佳选择，但努力有效利用梯度。词汇酶选择平衡搜索空间探索而不牺牲剥削，通常在诊断方面表现良好。我们的工作证明了诊断对快速建立对选择方案特征的直观理解的价值，然后可以将其用于改进或开发新的选择方法。