概率分类器输出置信信心得分随着他们的预测，并且应该校准这些置信分数，即，它们应该反映预测的可靠性。最小化标准度量的置信度分数，例如预期的校准误差（ECE）准确地测量整个人口平均值的可靠性。然而，通常不可能测量单独预测的可靠性。在这项工作中，我们提出了本地校准误差（LCE），以跨越平均值和各个可靠性之间的间隙。对于每个单独的预测，LCE测量一组类似预测的平均可靠性，其中通过预先训练的特征空间上的内核函数和通过预测模型信仰的融合方案来量化相似性。我们从理论上显示了LCE可以从数据估计，并经验地发现它显示出比ECE可以检测到更细粒度的错误级别模式。我们的关键结果是一种新颖的局部重新校准方法，以改善个人预测的置信度分数并减少LCE。实验，我们表明我们的重新校准方法产生更准确的置信度分数，从而提高了具有图像和表格数据的分类任务的下游公平性和决策。

We present in this paper a family of generalized simultaneous perturbation stochastic approximation (G-SPSA) estimators that estimate the gradient of the objective using noisy function measurements, but where the number of function measurements and the form of the gradient estimator is guided by the desired estimator bias. In particular, estimators with more function measurements are seen to result in lower bias. We provide an analysis of convergence of the generalized SPSA algorithm, and point to possible future directions.

Indian e-commerce industry has evolved over the last decade and is expected to grow over the next few years. The focus has now shifted to turnaround time (TAT) due to the emergence of many third-party logistics providers and higher customer expectations. The key consideration for delivery providers is to balance their overall operating costs while meeting the promised TAT to their customers. E-commerce delivery partners operate through a network of facilities whose strategic locations help to run the operations efficiently. In this work, we identify the locations of hubs throughout the country and their corresponding mapping with the distribution centers. The objective is to minimize the total network costs with TAT adherence. We use Genetic Algorithm and leverage business constraints to reduce the solution search space and hence the solution time. The results indicate an improvement of 9.73% in TAT compliance compared with the current scenario.

Developing and least developed countries face the dire challenge of ensuring that each child in their country receives required doses of vaccination, adequate nutrition and proper medication. International agencies such as UNICEF, WHO and WFP, among other organizations, strive to find innovative solutions to determine which child has received the benefits and which have not. Biometric recognition systems have been sought out to help solve this problem. To that end, this report establishes a baseline accuracy of a commercial contactless palmprint recognition system that may be deployed for recognizing children in the age group of one to five years old. On a database of contactless palmprint images of one thousand unique palms from 500 children, we establish SOTA authentication accuracy of 90.85% @ FAR of 0.01%, rank-1 identification accuracy of 99.0% (closed set), and FPIR=0.01 @ FNIR=0.3 for open-set identification using PalmMobile SDK from Armatura.

Tasks critical to enterprise profitability, such as customer churn prediction, fraudulent account detection or customer lifetime value estimation, are often tackled by models trained on features engineered from customer data in tabular format. Application-specific feature engineering adds development, operationalization and maintenance costs over time. Recent advances in representation learning present an opportunity to simplify and generalize feature engineering across applications. When applying these advancements to tabular data researchers deal with data heterogeneity, variations in customer engagement history or the sheer volume of enterprise datasets. In this paper, we propose a novel approach to encode tabular data containing customer transactions, purchase history and other interactions into a generic representation of a customer's association with the business. We then evaluate these embeddings as features to train multiple models spanning a variety of applications. CASPR, Customer Activity Sequence-based Prediction and Representation, applies Transformer architecture to encode activity sequences to improve model performance and avoid bespoke feature engineering across applications. Our experiments at scale validate CASPR for both small and large enterprise applications.

社交媒体平台已成为反社会元素的新战场，错误信息是首选的武器。事实核对组织试图在忠于其新闻流程的同时揭露尽可能多的主张，但不能应付其快速传播。我们认为，解决方案在于对事实检查生命周期的部分自动化，从而节省了需要高认知的任务的人类时间。我们提出了一个新的工作流程，以有效地检测到以前的事实检查的主张，该主张使用抽象性摘要来产生清晰的查询。然后可以在与以前事实检查的索赔集合相关的通用检索系统上执行这些查询。我们策划了一个抽象的文本摘要数据集，其中包括Twitter及其黄金摘要的嘈杂主张。结果表明，与逐字查询相比，通过使用流行的开箱即用摘要模型，通过使用流行的开箱即用摘要模型来改善2倍和3倍。我们的方法召回@5和35％和0.3的MRR，而基线值分别为10％和0.1。我们的数据集，代码和模型可公开使用：https：//github.com/varadhbhatnagar/fc-claim-det/

在本文中，我们提出了一种随机梯度算法，用于最大程度地减少对嘈杂成本样本的期望，而对于任何给定参数，则只观察到后者。我们的算法采用带有随机扰动的梯度估计方案，该方案是使用单位球体截断的cauchy分布形成的。我们分析了提出的梯度估计量的偏差和方差。发现我们的算法在目标函数是非凸且参数维度较高的情况下特别有用。从渐近收敛分析中，我们确定我们的算法几乎可以肯定地收敛到目标函数的固定点并获得渐近收敛速率。我们还表明，我们的算法避免了不稳定的平衡，这意味着与局部最小值的融合。此外，我们对我们的算法进行非反应收敛分析。特别是，我们在这里建立了一个非质子绑定，用于寻找非convex目标函数的$ \ epsilon $ stationary点。最后，我们通过模拟以数字方式证明我们的算法的性能在一些非凸面设置上优于GSF，SPSA和RDSA，并进一步验证其在凸（NOISY）目标上的性能。

我们提出了TOCH，这是一种使用数据先验来完善不正确的3D手对象交互序列的方法。现有的手动跟踪器，尤其是那些依靠很少相机的手动跟踪器，通常会通过手动相交或缺失的触点产生视觉上不切实际的结果。尽管纠正此类错误需要有关交互的时间方面的推理，但大多数以前的作品都集中在静态抓取和触点上。我们方法的核心是Toch Fields，这是一种新颖的时空表示，用于在交互过程中建模手和物体之间的对应关系。 Toch字段是一个以对象为中心的表示，它相对于对象编码手的位置。利用这种新颖的表示，我们学习了具有暂时性的自动编码器的合理象征领域的潜在流形。实验表明，Toch优于最先进的3D手动相互作用模型，这些模型仅限于静态抓取和触点。更重要的是，我们的方法甚至在接触之前和之后都会产生平滑的相互作用。使用单个训练有素的TOCH模型，我们定量和定性地证明了其有用性，可用于纠正现成的RGB/RGB/RGB-D手动重建方法，并跨对象传输grasps。

大多数先前的作品在从图像中感知3D人类的作品是孤立的，而没有周围的环境。但是，人类一直在与周围的物体互动，因此呼吁不仅可以推理人类，而且可以推理对象及其相互作用的模型。由于人类与物体之间的严重阻塞，不同的相互作用类型和深度歧义，问题极具挑战性。在本文中，我们介绍了一种新颖的方法，该方法学会了从单个RGB图像中共同重建人和物体。乔尔从最近的隐性表面学习和基于经典模型的拟合方面的进步中汲取灵感。我们计算人类和对象的神经重建，该神经用两个无符号距离字段隐式表示，一个对应物的对应字段和一个对象姿势场。这使我们能够在相互作用的推理的同时，可牢固地拟合参数的身体模型和3D对象模板。此外，先前的像素对齐的隐式学习方法使用合成数据并做出实际数据中未满足的假设。我们提出了一个优雅的深度缩放，可以在真实数据上进行更有效的形状学习。实验表明，我们的联合重建通过提出的策略学到了明显优于SOTA。我们的代码和型号可在https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/chore上找到

在本文中，我们使用来自离散事件系统的监督控制理论的概念来提出一种学习用于有限状态马尔可夫决策过程（MDP）的最佳控制政策的方法，其中（仅）某些行动序列被视为不安全（分别安全）。我们假设在有限状态自动化方面给出了被视为不安全和/或安全的一组动作序列;并提出一个监督员，该主管禁用MDP的每个状态下的动作子集，以便满足对操作序列的约束。然后我们介绍了一个版本的Q学习算法，用于在存在非马尔维亚人动作序列和状态约束时学习最佳策略，在那里我们使用奖励机的开发来处理状态约束。我们使用一个示例说明了该方法，该方法捕获基于自动数据的自动数据的实用性，用于加强学习的非马车状态和动作规范，并在该设置中显示模拟结果。