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本文介绍了一种基于遗传编程的规则生成技术——RulEth，用于检测针对汽车电子（AE）协议的网络攻击。通过使用可解释和可验证的领域特定语言（DSL）以及高效的规则生成流程，RulEth能够在实时攻击检测中提供卓越的安全性、透明度和人类监督。文章详细探讨了该方法的技术细节、攻击检测机制、道德准则遵循情况以及未来发展方向，展示了其在汽车网络安全领域的巨大潜力。

本文介绍了RulEth，一种基于遗传编程的规则生成技术，用于车辆网络中的入侵检测。文章详细解析了RulEth语言的设计、系统架构以及对不同攻击类型的检测能力，并评估了其性能和与其他方法的对比优势。通过实验分析，RulEth在可解释性和内存使用方面表现出色，展现了在车辆网络安全领域的应用潜力。

本文提出了一种基于多任务学习的运输目的地校准方法（TDCM），通过构建多任务运输目的地匹配模型，结合注意力机制和特征分析，有效提高了运输目的地校准的准确性。该方法将运单地址匹配作为主任务，识别目的地实例作为辅助任务，利用多任务学习框架提升模型性能。实验结果表明，TDCM优于多个基线和变体方法，在MAE、P95和βk等指标上表现优异。此外，特征消融分析验证了各特征的有效性，其中Fmc和Fco尤为重要。文章还提出了实际应用建议，并展望了未来的研究方向。

本文介绍了一种基于多任务学习的运输目的地校准框架TDCM，旨在解决大宗商品物流中因目的地信息错误或不完整而导致的运输效率低下问题。该框架通过运单轨迹预处理、停留热点检测、热点特征提取以及结合注意力机制的多任务运输目的地匹配等步骤，有效识别和校准运输目的地的位置和地址。实验结果表明，TDCM在真实钢铁物流数据集中表现优异，具有较高的准确性和适应性，为物流行业的智能化发展提供了有力支持。

本文探讨了预测在不确定性时代的重要性，介绍了预测的常见方法及其在金融、医疗、交通等行业的应用案例。同时分析了预测所面临的挑战及应对策略，并展望了未来预测技术的发展趋势，包括智能化、精准化和集成化方向。

本文提出了一种基于时间自监督和图结构的深度学习框架 mVSG-VFP，用于多变量时间序列的车辆故障预测。该方法结合了图注意力网络（GAT）、对比学习和生成任务，有效捕捉传感器间的关系及长期依赖关系，并通过重建误差与生成准确性计算段级异常分数。实验表明，mVSG-VFP 在真实数据集上的 Precision、Recall 和 F1 分数分别优于现有方法 11.2%、0.8% 和 7.4%，不仅实现系统级故障预测，还能精确定位异常传感器，提升了模型可解释性与实用性。

在应对气候变化的背景下，提升船舶能源效率成为海运业的重要目标。本文基于瑞典南部一艘客船的实际案例，探讨了数据驱动的可解释人工智能（XAI）在近海航运能效优化中的应用。通过使用XGBoost模型构建燃料消耗估计模型，并结合SHAP技术进行特征重要性分析，研究逐步改进模型输出，从最初的瞬时燃料率到航程总燃料，最终提出兼顾燃料消耗与准时到达需求的效率得分模型。研究表明，引入外部天气数据和聚合变量能够显著提升模型的实用性和可解释性。基于此，文章进一步提出了一个实时决策支持系统的实现框架，并展望了未来的研究方向和技术

本文提出了一种用于交通流量预测的时空图三明治Transformer（STGST）模型，旨在解决现有时空模型在时间依赖、空间依赖和时空交互方面的局限性。STGST通过三明治结构组合时间Transformer和空间Transformer，刻画长距离时间依赖和深层空间依赖，实现丰富的时空交互建模。该模型结合多步预测机制，能够高效准确地预测未来交通流量，为智能交通系统提供有效的解决方案。

本文探讨了智能交通与网络安全领域的两项突破性技术：FDTI 细粒度深度交通推理模型和 RulEth 基于遗传编程的规则生成方法。FDTI 通过构建细粒度交通时空图和动态移动卷积，有效解决非平滑交通数据预测问题，显著提升多步推理准确性，并具备良好的可扩展性。RulEth 则利用遗传编程生成可验证的安全规则，有效应对汽车以太网中的复杂网络攻击，提升系统鲁棒性与可靠性。文章还分析了两项技术的核心组件、优化方向及未来应用前景，为智能交通与网络安全融合发展提供参考。

本文介绍了RulEth，一种用于汽车以太网安全规则生成的可验证系统。该系统结合遗传编程（GP）和领域特定语言（DSL）RulEth，能够检测单数据包和多数据包攻击，并通过人类专家监督确保规则透明、可审计和可追溯。文章详细描述了系统架构、实现方法以及评估结果，展示了其在汽车网络环境中的有效性和适用性。

本文介绍了两种智能交通领域的创新方法：FDTI和PICT。FDTI通过构建细粒度交通时空图、动态移动卷积和流量保守交通状态转换，实现了高效的细粒度交通预测，适用于交通信号控制和路线规划等场景。而PICT则是一种基于深度学习的路口识别框架，结合路口拓扑信息，在骑行地图导航和城市交通管理中表现出卓越的精度和实用性。两种方法在各自领域均展现了显著优势，并为未来智能交通系统的发展提供了技术支持和应用前景。

本文提出了一种基于路网增强图的细粒度深度交通推理模型FDTI，用于解决城市级交通预测任务。传统的交通预测方法主要关注粗粒度数据，而FDTI通过构建细粒度交通时空图（FTSTG），引入动态移动卷积和流量守恒机制，有效建模由交通信号引起的动态时空依赖性，并从流量守恒的角度推断未来交通状态。实验表明，FDTI在多个城市级数据集上表现优于传统方法和其他基线模型，能够更好地处理细粒度交通数据的非平滑性问题。该模型为智能交通系统中的实时决策和高效管理提供了新的解决方案。

本文提出了一种基于深度学习的自行车道交叉口识别框架PICT，能够准确识别道路交叉口的中心位置和覆盖范围。该框架通过引入交叉口拓扑信息，在稀疏轨迹的小交叉口识别以及多尺度交叉口区分方面表现出色。实验表明，PICT在多个评估指标上显著优于现有方法，并通过消融研究验证了关键模块的有效性。未来的工作将聚焦于提升模型性能、数据多样性和实时性等方面。

本文介绍了一种基于骑行轨迹的高精度道路交叉口识别方法——PICT。该方法通过几何特征提取、网格拓扑表示和交叉口推断三个模块，有效解决了骑行轨迹稀疏性和转弯行为复杂性带来的挑战。实验结果表明，PICT在交叉口识别的F1分数上比现有方法提高了52.13%。

本文提出了一种基于队列长度特性的交通信号控制方法（M-Q以及一种利用自注意力机制的强化学习模型（AttentionLight）。通过将队列长度作为状态表示和奖励函数，M-Q方法在长交通道路上表现出色，而AttentionLight则通过自注意力机制自动建模相位相关性，实现了最先进的性能。实验验证了这两种方法的有效性，并强调了交通状态表示在强化学习中的重要性。研究为优化交通信号控制提供了简单高效且具有创新性的解决方案。

ECML PKDD 2023 是一场聚焦于机器学习与数据库知识发现领域的国际盛会，会议于2023年9月18日至22日在意大利都灵举行。本次会议涵盖了机器学习算法优化与可解释性、数据库中的知识发现方法、应用数据科学在医疗、金融和交通等领域的实践，以及研究成果的演示展示。通过论文集和讨论交流，为相关领域的研究者和从业者提供了重要的启发与参考。

本文研究提出了一种高效处理大量位置词汇的上下文位置嵌入模型。通过引入Geo-tokenizer嵌入层和HALM目标，解决了现有方法在位置数量众多及需要细粒度分辨率场景中的不足。实验表明，该模型以更少的参数显著提升了下游任务的性能，并已成功应用于基于位置的营销工具中。

本文介绍了一种高效的位置嵌入模型Geo-Tokenizer，通过实验分析了其在不同下游任务（如下一位置预测和轨迹分类）中的性能表现。使用Mobile-T和Geo-Life两个数据集进行验证，结果表明该模型在处理大规模位置词汇表时具有更高的效率和更优的性能，同时在训练和推理速度上显著优于现有方法。研究还探讨了预训练层次结构对模型效果的影响，证明了Geo-Tokenizer在参数更少的情况下能够实现高质量的位置表示，为相关应用提供了高效且优质的解决方案。

本文提出了一种基于高效分层位置表示的个人轨迹上下文位置嵌入预训练模型。该模型通过Geo-Tokenier减少位置词汇量大小，利用因果位置嵌入模型捕捉轨迹中的顺序依赖关系，并结合分层自回归位置模型（HALM）解决不同层次嵌入的语义问题，从而在提升下游任务性能的同时降低参数数量和计算成本。实验结果表明，该模型在下一位置预测和交通方式分类任务中均表现出优越性能，未来有望应用于城市规划与交通管理等领域。

本文介绍了圈注意力机制（Circle Attention，CA）在手机流量预测中的应用。通过实验对比不同模型类型，验证了圈注意力机制的优越性，并通过参数消融研究表明学习圈参数对预测性能至关重要。此外，还详细介绍了ECML PKDD 2023会议的相关内容，包括会议概况、主要活动及组织架构等，展示了机器学习和数据库知识发现领域的最新研究成果与发展趋势。

本文探讨了基于Circle Attention的Transformer模型在网络流量预测中的应用。通过构建多种特征（如交集分数特征、位置特征和时间的季节性编码特征），并采用改进的PI-Transformer模型，结合窗口技术、数据采样和优化策略，实现了更准确的网络流量预测。实验结果表明，使用Circle Attention并引入交集分数特征的模型表现最佳，具有显著的性能优势。

本文提出了一种基于相交圆面积建模空间关系的 Circle Attention 方法，用于电信网络流量预测。通过将每个电信塔扇区关联一个可学习参数的圆，利用圆的相交面积来量化扇区之间的空间关系，从而提高预测准确性。该方法具有良好的可解释性、物理合理性和计算效率，适用于资源分配优化、节能降耗和网络规划等场景。实验结果表明，Circle Attention 在预测电信塔尝试呼叫次数方面显著优于传统方法，且三个关键参数（半径、距离和方位角）对模型性能具有重要影响。

ECML PKDD 2023 是在意大利都灵举办的一次重要学术会议，专注于机器学习和数据挖掘的前沿研究与应用。此次会议展示了多个领域的最新成果，包括神经网络、图神经网络、生成式AI等，并强调了伦理、多样性和跨领域合作的重要性。

本文提出了一种深度时空聚类模型（DSC），通过联合优化自动编码器的权重和聚类过程，实现了对高维时空数据的有效聚类。使用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的ERA-5大气再分析数据，实验表明该模型在多个评估指标上优于传统的聚类算法以及现有的深度学习方法。同时，通过消融研究验证了时空自动编码器的关键作用，并探讨了未来在超参数优化、多领域应用及模型改进方面的潜力。

本文介绍了一种用于高维时空气候数据分析的新型无监督聚类方法——深度时空聚类（DSC）。该方法结合了CNN和LSTM层以同时提取空间与时间特征，并通过自定义聚类层进行迭代优化，实现了对多维气候数据的有效聚类。实验结果表明，DSC在聚类准确率、归一化互信息和调整兰德指数等指标上均优于传统聚类算法及现有深度聚类模型，为地球科学和环境科学中的复杂时空模式识别提供了有力工具。

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的全磁盘深度学习模型，用于预测≥M级太阳耀斑。通过使用Guided Grad-CAM、Integrated Gradients和Deep SHAP三种归因方法，对模型的决策过程进行了解释和验证。研究结果表明，该模型在预测太阳耀斑方面表现出较好的性能，特别是在近边缘区域的耀斑预测上展现了关键能力。文章为太阳耀斑预测提供了有效的方法，并为模型解释性研究做出了贡献。

本文详细介绍了一个由全球多个国家和机构成员组成的研究团队以及其背后的组织结构。涵盖了成员的地域分布、所属机构类型，并分析了他们的学术背景与行业影响。此外，还探讨了研究委员会的作用、成员之间的合作模式及面临的挑战，同时通过具体案例展示了成功的合作项目经验。最后，文章总结了当前技术发展趋势，并提出了对未来发展的建议。

本文详细介绍了某次国际性活动的组织架构及各板块负责人信息，涵盖了总主席、研究赛道、应用数据科学赛道、期刊赛道等多个核心板块。每个板块的负责人均来自世界各地知名机构，具备深厚的专业背景。文章还展示了组织架构关系流程图，并对各负责人职责进行了系统分析。同时，总结了本次活动在组织方面的优势，如多元化专业背景和清晰的架构，并探讨了可能面临的挑战及应对策略。整体来看，此次活动组织严密，体现了高度的专业性和国际化特色，为活动的成功举办提供了坚实保障。

ECML PKDD 2023 是欧洲领先的机器学习与数据库知识发现国际会议，于2023年9月在意大利都灵举行。会议汇集了来自全球的研究人员和从业者，展示了255篇论文，举办了三场keynote演讲、多个研讨会、教程和特别活动，如博士论坛和金融犯罪打击专题日。会议强调了伦理考量、多样性与包容性，并通过多个轨道推动学术交流和技术应用，为机器学习和数据挖掘领域的研究和实践作出了重要贡献。