3D点云通常由一个或多个观点处由传感器获取的深度测量构成。测量值遭受量化和噪声损坏。为了提高质量，以前的作品在将不完美深度数据投射到3D空间之后，将点云\ Textit {a postiriori}代名。相反，在合成3D点云之前，我们在感测图像\ Texit {a先验}上直接增强深度测量。通过增强物理传感过程附近，在后续处理步骤模糊测量误差之前，我们将我们的优化定制到我们的深度形成模型。具体而言，我们将深度形成为信号相关噪声添加和非均匀日志量化的组合过程。使用来自实际深度传感器的收集的经验数据验证设计的模型（配有参数）。为了在深度图像中增强每个像素行，我们首先通过特征图学习将可用行像素之间的视图帧内相似性编码为边缘权重。接下来我们通过观点映射和稀疏线性插值建立与另一个整流的深度图像的视图间相似性。这导致最大的后验（MAP）图滤波物镜，其凸显和可微分。我们使用加速梯度下降（AGD）有效地优化目标，其中最佳步长通过Gershgorin圆定理（GCT）近似。实验表明，我们的方法在两个既定点云质量指标中显着优于最近的近期云去噪方案和最先进的图像去噪方案。

Keyless entry systems in cars are adopting neural networks for localizing its operators. Using test-time adversarial defences equip such systems with the ability to defend against adversarial attacks without prior training on adversarial samples. We propose a test-time adversarial example detector which detects the input adversarial example through quantifying the localized intermediate responses of a pre-trained neural network and confidence scores of an auxiliary softmax layer. Furthermore, in order to make the network robust, we extenuate the non-relevant features by non-iterative input sample clipping. Using our approach, mean performance over 15 levels of adversarial perturbations is increased by 55.33% for the fast gradient sign method (FGSM) and 6.3% for both the basic iterative method (BIM) and the projected gradient method (PGD).

日常生活中交流最关键的方面之一是言语识别。基于自然语言处理的语音识别是将一个系统转换为另一个系统的基本要素之一。在本文中，我们创建了一个界面，将语音和其他听觉输入转换为使用数字过滤器的文本。与这种转换的许多方法相反，语言缺陷偶尔出现，性别识别，语音识别，失败（无法识别声音）和性别识别失败。由于涉及技术问题，我们开发了一个程序，该程序充当调解人，以防止启动软件问题，以消除这种小偏差。其计划的MFCC和HMM与其AI系统同步。结果，已经避免了技术错误。

AI的一个关键挑战是构建体现的系统，该系统在动态变化的环境中运行。此类系统必须适应更改任务上下文并持续学习。虽然标准的深度学习系统实现了最先进的静态基准的结果，但它们通常在动态方案中挣扎。在这些设置中，来自多个上下文的错误信号可能会彼此干扰，最终导致称为灾难性遗忘的现象。在本文中，我们将生物学启发的架构调查为对这些问题的解决方案。具体而言，我们表明树突和局部抑制系统的生物物理特性使网络能够以特定于上下文的方式动态限制和路由信息。我们的主要贡献如下。首先，我们提出了一种新颖的人工神经网络架构，该架构将活跃的枝形和稀疏表示融入了标准的深度学习框架中。接下来，我们在需要任务的适应性的两个单独的基准上研究这种架构的性能：Meta-World，一个机器人代理必须学习同时解决各种操纵任务的多任务强化学习环境;和一个持续的学习基准，其中模型的预测任务在整个训练中都会发生变化。对两个基准的分析演示了重叠但不同和稀疏的子网的出现，允许系统流动地使用最小的遗忘。我们的神经实现标志在单一架构上第一次在多任务和持续学习设置上取得了竞争力。我们的研究揭示了神经元的生物学特性如何通知深度学习系统，以解决通常不可能对传统ANN来解决的动态情景。