公开演讲期间的压力很普遍，会对绩效和自信产生不利影响。已经进行了广泛的研究以开发各种模型以识别情绪状态。但是，已经进行了最少的研究，以实时使用语音分析来检测公众演讲期间的压力。在这种情况下，当前的审查表明，算法的应用未正确探索，并有助于确定创建合适的测试环境的主要障碍，同时考虑当前的复杂性和局限性。在本文中，我们介绍了我们的主要思想，并提出了一个应力检测计算算法模型，该模型可以集成到虚拟现实（VR）应用程序中，以创建一个智能的虚拟受众，以提高公开讲话技能。当与VR集成时，开发的模型将能够通过分析与指示压力的生理参数相关的语音功能来实时检测过度压力，并帮助用户逐渐控制过度的压力并改善公众演讲表现

当前，大型预训练模型被广泛应用于神经代码完成系统，例如GitHub Copilot，AixCoder和Tabnine。尽管大型模型的表现大大优于较小的同行，但与2,631名参与者的调查显示，开发人员未接受大约70 \％的copilot的代码完成。被审查但不接受，这些完成对生产力构成了威胁。此外，考虑到大型模型的高成本，它是计算资源和能源的巨大浪费，这严重违背了AI技术的可持续发展原则。此外，在代码完成系统中，完成请求会自动并积极地发给模型，因为开发人员类型输出，这大大加剧了工作负载。但是，据我们所知，在神经法规完成的背景下，从未实现过这种废物，更不用说有效地解决了。因此，迫切需要防止以成本友好的方式进行这种无利可图的代码完成。为了填补这一空白，我们首先研究这些完成的提示，并找到四个可观察到的及时模式，这些模式证明了根据提示本身识别此类提示的可行性。在这一发现的激励下，我们提出了一种早期的拒绝机制，以预言完成质量而不将其发送给LCM，以拒绝低返回的提示。此外，我们提出了一个基于轻量变压器的估计器，以证明该机制的可行性。实验结果表明，估算器以83.2％的有希望的准确性拒绝低退还提示。

体现了AI已经显示出对模拟中的丰富机器人任务的结果，包括视觉导航和操纵。事先工作通常与最短的路径一起追求高成功率，同时在很大程度上忽略了互动期间碰撞引起的问题。这种缺乏优先级识别是可以理解的：在模拟环境中，不存在破坏虚拟对象的固有成本。因此，尽管最终成功，但训练有素的代理经常具有与对象的灾难性碰撞。在机器人社区中，碰撞成本大，碰撞避免是一项长期的和关键的话题，以确保机器人可以安全地部署在现实世界中。在这项工作中，我们将第一步迈向碰撞/干扰体现AI代理，用于视觉移动操作，促进真正的机器人安全部署。我们在核心开发了一种新的干扰 - 避免方法是扰动预测的辅助任务。当与干扰罚款结合时，我们的辅助任务通过知识蒸馏到代理商的知识蒸馏而大大提高了样本效率和最终性能。我们对Manipulathor的实验表明，在用新型物体的测试场景上，我们的方法将成功率提高了61.7％至85.6％，而且在原始基线的29.8％至50.2％的情况下，成功率没有干扰。广泛的消融研究表明了我们流水线方法的价值。项目网站位于https://sites.google.com/view/disturb-free

尽管最近的多任务学习和自然语言处理的转移学习成功（NLP），但很少有效地研究了在训练中缩放任务数量的效果。迈出了这一目标，介绍了Exmix（极端混合物）：跨越各个领域和任务家庭的大规模收集107个监督的NLP任务。使用EXMIX，我们研究了最大规模的多任务预培训的影响，并分析了普通任务家庭之间的共同培训转移。通过此分析，我们表明手动策划用于多任务预训练的理想任务，并不简单，而且多任务缩放可以自行改进模型。最后，我们提出了Ext5：使用自我监督跨度去噪和监督EXMIX的多任务目标预先训练的模型。通过广泛的实验，我们表明Ext5优于超级格，宝石，彩虹，封闭书QA任务的强大T5基线，以及Exmix之外的几个任务。 Ext5在预训练时也显着提高了样品效率。

随着alphago的突破，人机游戏的AI已经成为一个非常热门的话题，吸引了世界各地的研究人员，这通常是测试人工智能的有效标准。已经开发了各种游戏AI系统（AIS），如Plibratus，Openai Five和AlphaStar，击败了专业人员。在本文中，我们调查了最近的成功游戏AIS，覆盖棋盘游戏AIS，纸牌游戏AIS，第一人称射击游戏AIS和实时战略游戏AIS。通过这项调查，我们1）比较智能决策领域的不同类型游戏之间的主要困难; 2）说明了开发专业水平AIS的主流框架和技术; 3）提高当前AIS中的挑战或缺点，以实现智能决策; 4）试图提出奥运会和智能决策技巧的未来趋势。最后，我们希望这篇简短的审查可以为初学者提供介绍，激发了在游戏中AI提交的研究人员的见解。

合成数据是一种新兴技术，可以显着加快AI机器学习管道的开发和部署。在这项工作中，我们通过将连续时间随机模型与新提出的签名$ W_1 $公制组合，开发高保真时间序列发生器，SIGWGAN。前者是基于随机微分方程的Logsig-RNN模型，而后者源自通用和原则性的数学特征，以表征时间序列引起的度量。Sigwgan允许在产生高保真样本的同时在监督学习中转向计算上的GaN Min-Max问题。我们验证了由流行的量化风险模型和经验财务数据产生的合成数据的提出模型。代码在https://github.com/sigcgans/sig-wassersein-gans.git上获得。

Vehicle trajectory data has received increasing research attention over the past decades. With the technological sensing improvements such as high-resolution video cameras, in-vehicle radars and lidars, abundant individual and contextual traffic data is now available. However, though the data quantity is massive, it is by itself of limited utility for traffic research because of noise and systematic sensing errors, thus necessitates proper processing to ensure data quality. We draw particular attention to extracting high-resolution vehicle trajectory data from video cameras as traffic monitoring cameras are becoming increasingly ubiquitous. We explore methods for automatic trajectory data reconciliation, given "raw" vehicle detection and tracking information from automatic video processing algorithms. We propose a pipeline including a) an online data association algorithm to match fragments that are associated to the same object (vehicle), which is formulated as a min-cost network flow problem of a graph, and b) a trajectory reconciliation method formulated as a quadratic program to enhance raw detection data. The pipeline leverages vehicle dynamics and physical constraints to associate tracked objects when they become fragmented, remove measurement noise on trajectories and impute missing data due to fragmentations. The accuracy is benchmarked on a sample of manually-labeled data, which shows that the reconciled trajectories improve the accuracy on all the tested input data for a wide range of measures. An online version of the reconciliation pipeline is implemented and will be applied in a continuous video processing system running on a camera network covering a 4-mile stretch of Interstate-24 near Nashville, Tennessee.

与常规的闭合设定识别相反，开放式识别（OSR）假设存在未知类别，在训练过程中未被视为模型。 OSR中的一种主要方法是度量学习，其中对模型进行了训练以分离已知类别数据的类间表示。 OSR中的许多作品报告说，即使模型仅通过已知类别的数据进行培训，模型也会意识到未知数，并学会将未知类表征与已知类别表示分开。本文通过观察雅各布的代表规范来分析这种新兴现象。从理论上讲，我们表明已知集中的阶层内距离最小化会减少已知类表征的雅各布式规范，同时最大化已知集合中的阶层间距离会增加未知类别的雅各布式规范。因此，封闭式度量学习通过迫使其雅各布规范值有所不同，从而将未知的未知数与已知分开。我们通过使用标准OSR数据集的大量证据来验证我们的理论框架。此外，在我们的理论框架下，我们解释了标准的深度学习技术如何有助于OSR并将框架作为指导原则来开发有效的OSR模型。

基于深卷积神经网络（CNN）的面部识别表现出归因于提取的高判别特征的卓越精度性能。然而，经常忽略了深度学习模型（深度特征）提取的功能的安全性和隐私。本文提出了从深度功能中重建面部图像，而无需访问CNN网络配置作为约束优化问题。这种优化可最大程度地减少从原始面部图像中提取的特征与重建的面部图像之间的距离。我们没有直接解决图像空间中的优化问题，而是通过寻找GAN发电机的潜在向量来重新重新制定问题，然后使用它来生成面部图像。 GAN发电机在这个新颖的框架中起着双重作用，即优化目标和面部发电机的面部分布约束。除了新颖的优化任务之外，我们还提出了一条攻击管道，以基于生成的面部图像模拟目标用户。我们的结果表明，生成的面部图像可以达到最先进的攻击率在LFW上的最先进的攻击率在I型攻击下为0.1 \％。我们的工作阐明了生物识别部署，以符合隐私和安全政策。

Previous works (Donahue et al., 2018a;Engel et al., 2019a) have found that generating coherent raw audio waveforms with GANs is challenging. In this paper, we show that it is possible to train GANs reliably to generate high quality coherent waveforms by introducing a set of architectural changes and simple training techniques. Subjective evaluation metric (Mean Opinion Score, or MOS) shows the effectiveness of the proposed approach for high quality mel-spectrogram inversion. To establish the generality of the proposed techniques, we show qualitative results of our model in speech synthesis, music domain translation and unconditional music synthesis. We evaluate the various components of the model through ablation studies and suggest a set of guidelines to design general purpose discriminators and generators for conditional sequence synthesis tasks. Our model is non-autoregressive, fully convolutional, with significantly fewer parameters than competing models and generalizes to unseen speakers for mel-spectrogram inversion. Our pytorch implementation runs at more than 100x faster than realtime on GTX 1080Ti GPU and more than 2x faster than real-time on CPU, without any hardware specific optimization tricks.