Camera images are ubiquitous in machine learning research. They also play a central role in the delivery of important services spanning medicine and environmental surveying. However, the application of machine learning models in these domains has been limited because of robustness concerns. A primary failure mode are performance drops due to differences between the training and deployment data. While there are methods to prospectively validate the robustness of machine learning models to such dataset drifts, existing approaches do not account for explicit models of the primary object of interest: the data. This makes it difficult to create physically faithful drift test cases or to provide specifications of data models that should be avoided when deploying a machine learning model. In this study, we demonstrate how these shortcomings can be overcome by pairing machine learning robustness validation with physical optics. We examine the role raw sensor data and differentiable data models can play in controlling performance risks related to image dataset drift. The findings are distilled into three applications. First, drift synthesis enables the controlled generation of physically faithful drift test cases. The experiments presented here show that the average decrease in model performance is ten to four times less severe than under post-hoc augmentation testing. Second, the gradient connection between task and data models allows for drift forensics that can be used to specify performance-sensitive data models which should be avoided during deployment of a machine learning model. Third, drift adjustment opens up the possibility for processing adjustments in the face of drift. This can lead to speed up and stabilization of classifier training at a margin of up to 20% in validation accuracy. A guide to access the open code and datasets is available at https://github.com/aiaudit-org/raw2logit.

我们开发了一种新类型的模型，以解决通过构建$ \ mathrm {so}^{+}（2,1）$ ecurivariant神经网络来解决多模式光纤的传输效果的任务。该模型利用了已知存在于纤维斑点模式中已知的方位角相关性，并且自然说明了输入和斑点模式之间的空间布置差异。此外，我们使用第二个后处理网络去除圆形伪像，填充间隙并锐化图像，这是由于光纤传输的性质所需的。这种两阶段的方法允许检查由更健壮的身体动机模型产生的预测图像，该模型可能在安全关键的应用程序中或两种模型的输出，从而产生高质量的图像。此外，该模型可以扩展到以前无法实现的成像分辨率，并在256美元\ times 256 $像素图像上显示出来。这是将可训练的参数需求从$ \ MATHCAL {O}（n^4）$提高到$ \ Mathcal {o}（M）$的结果，其中$ n $是像素大小，$ m $是光纤数模式。最后，该模型将在培训数据类别之外的新图像中概括，比以前的模型更好。

我们为交互式数据探索设置中的下一个查询建议提出了一种算法，例如信息收集的知识发现。最先进的查询建议算法基于利用历史交互数据的顺序到序列学习方法。由于学习过程中涉及的监督，这种方法无法适应立即的用户反馈。我们建议使用基于变压器的因果语言模型来查询建议，以适应使用多臂强盗（MAB）框架的直接用户反馈。我们使用来自流行的在线文献发现服务中的日志文件进行大规模的实验研究，并证明我们的算法在基于最先进的变压器的查询建议模型方面大大改善了每轮遗憾，该模型不要使用立即的用户反馈。我们的数据模型和源代码可从https://github.com/shampp/exp3_ss获得

我们开发了一种从2D RGB图像生成3D手网格的旋转等级模型。这保证了当手的输入图像旋转时，所生成的网格经历相应的旋转。此外，这消除了经常通过无旋转标准天例的方法产生的网格中的不希望的变形。通过构建旋转等级模型，通过考虑问题的对称性，我们减少了对非常大的数据集训练的需求，以实现良好的网格重建。编码器在$ \ mathbb {z} ^ {2} $上定义的图像，并将这些映射到组$ c_ {8} $上定义的潜在函数。我们介绍了一种新颖的向量映射函数来将以$ c_ {8} $定义的函数映射到组$ \ mathrm {so}（2）$上定义的潜在点云空间。此外，我们介绍了一种3D投影函数，它从$ \ mathrm {so}（2）$潜空间中学习3D功能。最后，我们使用$ \ mathrm {so}（3）$ arifariant解码器，以确保旋转标准。我们的旋转设备模型优于现实世界数据集的最先进方法，我们证明它可以准确地捕获在输入手的旋转下产生的网格中的形状和姿势。

在这项工作中，我们开发了一种新的方法，名为局部排列的图形神经网络，它为建立在本地节点邻域，通过子图形的构建图形神经网络的框架，同时使用置换等值更新功能。消息传递神经网络的消息被认为是有效应功率的限制，并且最近过度的方法缺乏可扩展性或需要将结构信息被编码为特征空间。这里呈现的一般框架克服了通过通过受限制表示在子图上操作的与全局排列等值相关的可扩展性问题。此外，我们证明了通过使用限制的陈述没有丧失表情。此外，所提出的框架仅需要选择$ k $-hops，用于创建用于为每层使用的子图和选择的表示空间，这使得该方法在一系列基于图形的域中可以容易地适用。我们通过实验验证了一系列图形基准分类任务的方法，在所有基准上展示了最先进的结果或非常竞争力的结果。此外，我们证明使用本地更新函数的使用在全球方法上提供了GPU存储器的显着改进。

我们提出CPT：卷积点变压器 - 一种用于处理3D点云数据的非结构化性质的新型深度学习架构。 CPT是对现有关注的卷曲神经网络以及以前的3D点云处理变压器的改进。由于其在创建基于新颖的基于注意力的点集合嵌入通过制作用于处理动态局部点设定的邻域的卷积投影层的嵌入来实现这一壮举。结果点设置嵌入对输入点的排列是强大的。我们的小说CPT块在网络结构中通过动态图计算获得的本地邻居构建。它是完全可差异的，可以像卷积层一样堆叠，以学习点的全局属性。我们评估我们的模型在ModelNet40，ShapEnet​​部分分割和S3DIS 3D室内场景语义分割数据集等标准基准数据集上，以显示我们的模型可以用作各种点云处理任务的有效骨干，与现有状态相比 - 艺术方法。

森林砍伐已成为气候变化的重要因素，并且由于这一点，分类驱动程序和预测森林砍伐的分割地图都引起了重大兴趣。在这项工作中，我们开发了一种旋转等级卷积神经网络模型，以预测驱动程序并从Landsat 8卫星图像生成砍伐森林事件的分割地图。这优于先前的方法对驱动程序进行分类并预测砍伐森林的分割图，在分割准确度提高了9％的分类精度和7％的改进。另外，该方法预测输入图像旋转下的稳定分割图，这确保了森林砍伐的预测区域不依赖于卫星的旋转方向。

从公共机器学习（ML）模型中泄漏数据是一个越来越重要的领域，因为ML的商业和政府应用可以利用多个数据源，可能包括用户和客户的敏感数据。我们对几个方面的当代进步进行了全面的调查，涵盖了非自愿数据泄漏，这对ML模型很自然，潜在的恶毒泄漏是由隐私攻击引起的，以及目前可用的防御机制。我们专注于推理时间泄漏，这是公开可用模型的最可能场景。我们首先在不同的数据，任务和模型体系结构的背景下讨论什么是泄漏。然后，我们提出了跨非自愿和恶意泄漏的分类法，可用的防御措施，然后进行当前可用的评估指标和应用。我们以杰出的挑战和开放性的问题结束，概述了一些有希望的未来研究方向。

引力波（GW）检测现在是普遍的，并且随着GW探测器的全球网络的灵敏度，我们将观察每年瞬态GW事件的$ \ MATHCAL {O}（100）美元。用于估计其源参数的目前的方法采用最佳敏感但是计算昂贵的贝叶斯推理方法，其中典型的分析在6小时和5天之间取。对于二元中子星和中子星黑洞系统提示，预计在1秒 - 1分钟的时间尺度和用于提醒EM随访观察员的最快方法，可以提供估计在$ \ mathcal {o }（1）$分钟，在有限的关键源参数范围内。在这里，我们表明，在二进制黑洞信号上预先培训的条件变形Autiachoder可以返回贝叶斯后概率估计。仅针对给定的先前参数空间执行一次训练程序，然后可以将所得培训的机器能够生成描述后部分配$ \ SIM 6 $幅度的样本比现有技术更快。

Besides the recent impressive results on reinforcement learning (RL), safety is still one of the major research challenges in RL. RL is a machine-learning approach to determine near-optimal policies in Markov decision processes (MDPs). In this paper, we consider the setting where the safety-relevant fragment of the MDP together with a temporal logic safety specification is given and many safety violations can be avoided by planning ahead a short time into the future. We propose an approach for online safety shielding of RL agents. During runtime, the shield analyses the safety of each available action. For any action, the shield computes the maximal probability to not violate the safety specification within the next $k$ steps when executing this action. Based on this probability and a given threshold, the shield decides whether to block an action from the agent. Existing offline shielding approaches compute exhaustively the safety of all state-action combinations ahead of time, resulting in huge computation times and large memory consumption. The intuition behind online shielding is to compute at runtime the set of all states that could be reached in the near future. For each of these states, the safety of all available actions is analysed and used for shielding as soon as one of the considered states is reached. Our approach is well suited for high-level planning problems where the time between decisions can be used for safety computations and it is sustainable for the agent to wait until these computations are finished. For our evaluation, we selected a 2-player version of the classical computer game SNAKE. The game represents a high-level planning problem that requires fast decisions and the multiplayer setting induces a large state space, which is computationally expensive to analyse exhaustively.