凭借在运动扫描系统生产的LIDAR点云注册的目的，我们提出了一种新颖的轨迹调整程序，可以利用重叠点云和关节集成之间所选可靠的3D点对应关系的自动提取。 （调整）与所有原始惯性和GNSS观察一起。这是使用紧密耦合的方式执行的动态网络方法来执行，这通过在传感器处的错误而不是轨迹等级来实现最佳补偿的轨迹。 3D对应关系被制定为该网络内的静态条件，并且利用校正的轨迹和可能在调整内确定的其他参数，以更高的精度生成注册点云。我们首先描述了选择对应关系以及将它们作为新观察模型作为动态网络插入的方法。然后，我们描述了对具有低成本MEMS惯性传感器的实用空气激光扫描场景中提出框架的性能进行评估。在进行的实验中，建议建立3D对应关系的方法在确定各种几何形状的点对点匹配方面是有效的，例如树木，建筑物和汽车。我们的结果表明，该方法提高了点云登记精度，否则在确定的平台姿态或位置（以标称和模拟的GNSS中断条件）中的错误受到强烈影响，并且可能仅使用总计的一小部分确定未知的触觉角度建立的3D对应数量。

Underwater images are altered by the physical characteristics of the medium through which light rays pass before reaching the optical sensor. Scattering and strong wavelength-dependent absorption significantly modify the captured colors depending on the distance of observed elements to the image plane. In this paper, we aim to recover the original colors of the scene as if the water had no effect on them. We propose two novel methods that rely on different sets of inputs. The first assumes that pixel intensities in the restored image are normally distributed within each color channel, leading to an alternative optimization of the well-known \textit{Sea-thru} method which acts on single images and their distance maps. We additionally introduce SUCRe, a new method that further exploits the scene's 3D Structure for Underwater Color Restoration. By following points in multiple images and tracking their intensities at different distances to the sensor we constrain the optimization of the image formation model parameters. When compared to similar existing approaches, SUCRe provides clear improvements in a variety of scenarios ranging from natural light to deep-sea environments. The code for both approaches is publicly available at https://github.com/clementinboittiaux/sucre .

To apply federated learning to drug discovery we developed a novel platform in the context of European Innovative Medicines Initiative (IMI) project MELLODDY (grant n{\deg}831472), which was comprised of 10 pharmaceutical companies, academic research labs, large industrial companies and startups. The MELLODDY platform was the first industry-scale platform to enable the creation of a global federated model for drug discovery without sharing the confidential data sets of the individual partners. The federated model was trained on the platform by aggregating the gradients of all contributing partners in a cryptographic, secure way following each training iteration. The platform was deployed on an Amazon Web Services (AWS) multi-account architecture running Kubernetes clusters in private subnets. Organisationally, the roles of the different partners were codified as different rights and permissions on the platform and administrated in a decentralized way. The MELLODDY platform generated new scientific discoveries which are described in a companion paper.

最近的研究表明，看似公平的机器学习模型在为对人们的生活或福祉产生影响的决策提供信息（例如，涉及教育，就业和贷款的申请）可能会在长期内无意中增加社会不平等。这是因为先前的公平意识算法仅考虑静态公平限制，例如机会均等或人口统计奇偶。但是，强制执行这种类型的限制可能会导致模型对处境不利的个人和社区产生负面影响。我们介绍ELF（执行长期公平性），这是第一个分类算法，可提供高信任公平保证，以长期或延迟影响。我们证明，ELF返回不公平解决方案的概率小于用户指定的公差，并且（在轻度假设下），如果有足够的培训数据，ELF能够找到并返回公平的解决方案，如果存在一个公平的解决方案。我们通过实验表明，我们的算法可以成功缓解长期不公平。

我们考虑涉及一组代理的在线估计问题。每个代理都可以访问（个人）流程，该过程从实数分布中生成样本，并试图估算其平均值。我们研究了某些分布具有相同均值的情况，并且允许代理人积极查询其他代理商的信息。目的是设计一种算法，该算法使每个代理都能够通过与其他代理商进行沟通来改善其平均估计。平均值的均值和分布数量尚不清楚，这使得任务是非平凡的。我们介绍了一种新颖的协作策略，以解决这个在线个性化的平均估计问题。我们分析其时间复杂性，并引入在数值实验中享有良好性能的变体。我们还将我们的方法扩展到了具有相似手段的代理商群体寻求估算其群集的平均值的环境。

推荐系统被证明是提取与用户相关的内容帮助用户进行日常活动的宝贵工具（例如，找到相关的访问地点，要消费的内容，要购买的商品）。但是，为了有效，这些系统需要收集和分析大量个人数据（例如，位置检查，电影评分，点击率等），这使用户面临许多隐私威胁。在这种情况下，基于联合学习（FL）的推荐系统似乎是一个有前途的解决方案，可以在计算准确的建议的同时将个人数据保存在用户设备上时，是一个有前途的解决方案。但是，FL，因此基于FL的推荐系统，依靠中央服务器，除了容易受到攻击外，还可以遇到可伸缩性问题。为了解决这个问题，我们提出了基于八卦学习原理的分散推荐系统Pepper。在胡椒中，用户八卦模型更新并不同步。 Pepper的核心位于两个关键组成部分：一个个性化的同行采样协议，该协议保存在每个节点附近，这是与前者具有相似兴趣的节点的一部分，以及一个简单而有效的模型汇总功能，该功能构建了一个模型更适合每个用户。通过在三个实施两个用例的实验实验中进行实验：位置入住建议和电影推荐，我们证明我们的解决方案比其他分散的解决方案快42％收敛于42％与分散的竞争对手相比，长时间性能的命中率和高达21％的速度提高了21％。

卷积神经网络（CNN）已通过卷积和汇总实现了图像分类的重大进展。特别是，图像池将连接的离散网格转换为具有相同连接性的还原网格，并允许还原功能考虑图像的所有像素。但是，对于图形而不存在满足此类属性的合并。实际上，某些方法基于一个顶点选择步骤，该步骤会导致重要信息丢失。其他方法学习了顶点集的模糊聚类，该聚类几乎诱导了几乎完全减少的图形。我们建议使用名为MivSpool的新合并方法克服这两个问题。该方法基于使用最大独立顶点集（MIV）和将其余顶点分配给幸存者的最大独立顶点集（MIV）的选择的顶点。因此，我们的方法不会丢弃任何顶点信息，也不会人为地增加图的密度。实验结果表明，各种标准数据集上的图形分类的精度有所提高。

降雨事件的遥感对于运营和科学需求至关重要，包括天气预报，极端洪水，水循环监测等。降水量的降水量。然而，这种雷达的观察范围仅限于几百公里，促使对其他遥感方法的探索，在开阔的海洋上，这代表了不被陆基雷达覆盖的大面积。几十年来，众所周知，诸如Sentinel-1图像之类的C波段SAR图像在海面上表现出降雨签名。但是，SAR来源的降雨产品的开发仍然是一个挑战。在这里，我们提出了一种深度学习方法，以从SAR图像中提取降雨信息。我们证明，在接触和预处理的Sentinel-1/Nexrad数据集中训练的卷积神经网络，例如U-NET，显然优于最先进的过滤方案。我们的结果表明，在分割降水状态下的性能高，由1、3和10 mm/h的阈值描绘。与当前依靠Koch过滤器绘制二进制降雨图的方法相比，这些基于多阈值的模型可以为更高的风速提供降雨估计，因此对于数据同化天气预测或提高SAR的资格可能引起了极大的兴趣 - 衍生的风场数据。

在本文中，我们研究了差异化的私人经验风险最小化（DP-erm）。已经表明，随着尺寸的增加，DP-MER的（最坏的）效用会减小。这是私下学习大型机器学习模型的主要障碍。在高维度中，某些模型的参数通常比其他参数更多的信息是常见的。为了利用这一点，我们提出了一个差异化的私有贪婪坐标下降（DP-GCD）算法。在每次迭代中，DP-GCD私人沿梯度（大约）最大条目执行坐标梯度步骤。从理论上讲，DP-GCD可以通过利用问题解决方案的结构特性（例如稀疏性或准方面的）来改善实用性，并在早期迭代中取得非常快速的进展。然后，我们在合成数据集和真实数据集上以数值说明。最后，我们描述了未来工作的有前途的方向。

分散的优化在机器学习方面越来越受欢迎，其可伸缩性和效率。直观地，它也应提供更好的隐私保证，因为节点只能观察到网络图中其邻居发送的消息。但是，正式化和量化这一收益是具有挑战性的：现有结果通常仅限于当地差异隐私（LDP）保证忽略权力下放的优势。在这项工作中，我们介绍了成对网络差异隐私，这是一种放松的LDP，该隐藏率捕获了一个事实，即从节点$ u $到节点$ v $的隐私泄漏可能取决于它们在图中的相对位置。然后，我们分析局部噪声注入与固定和随机通信图上的（简单或随机）八卦方案的组合。我们还得出了一种差异化的分散优化算法，该算法在局部梯度下降步骤和八卦平均之间进行交替。我们的结果表明，我们的算法放大隐私保证是图表中节点之间距离的函数，与受信任策展人的隐私性权衡取舍相匹配，直到明确取决于图形拓扑的因素。最后，我们通过有关合成和现实世界数据集的实验来说明我们的隐私收益。