建模原子系统的能量和力是计算化学中的一个基本问题，有可能帮助解决世界上许多最紧迫的问题，包括与能源稀缺和气候变化有关的问题。这些计算传统上是使用密度函数理论进行的，这在计算上非常昂贵。机器学习有可能从天数或小时到秒从天数大幅提高这些计算的效率。我们建议球形通道网络（SCN）对原子能量和力进行建模。 SCN是一个图神经网络，节点代表原子并边缘其相邻原子。原子嵌入是使用球形谐波表示的一组球形函数，称为球形通道。我们证明，通过基于3D边缘方向旋转嵌入式，可以在保持消息的旋转模糊性的同时使用更多信息。虽然均衡性是理想的属性，但我们发现，通过在消息传递和聚合中放松这种约束，可以提高准确性。我们在大规模开放催化剂2020数据集中展示了最新的结果，这些数据集在能源和力量预测中，用于许多任务和指标。

在过去的几年中，语音表征的自我监督学习（SSL）受到了很多关注，但大多数工作都集中在具有大量未标记数据的语言和域上。但是，对于许多语言，即使在未标记的数据中也存在短缺，这限制了SSL的有效性。在这项工作中，我们专注于通过利用WAV2VEC 2.0预处理的数据增强来将SSL应用于域具有有限数据的域的问题。此外，我们建议对模型的每个组件进行改进，从而与LibrisPeech测试清除 /其他的WAV2VEC 2.0相比，将相对单词错误率（WER）提高高达13％。

计算催化和机器学习社区在开发用于催化剂发现和设计的机器学习模型方面取得了长足的进步。然而，跨越催化的化学空间的一般机器学习潜力仍然无法触及。一个重大障碍是在广泛的材料中获得访问培训数据的访问。缺乏数据的一类重要材料是氧化物，它抑制模型无法更广泛地研究氧气进化反应和氧化物电催化。为了解决这个问题，我们开发了开放的催化剂2022（OC22）数据集，包括62,521个密度功能理论（DFT）放松（〜9,884,504个单点计算），遍及一系列氧化物材料，覆盖范围，覆盖率和吸附物（ *H， *o， *o， *o， *o， *o， * n， *c， *ooh， *oh， *oh2， *o2， *co）。我们定义广义任务，以预测催化过程中适用的总系统能量，发展几个图神经网络的基线性能（Schnet，Dimenet ++，Forcenet，Spinconv，Painn，Painn，Gemnet-DT，Gemnet-DT，Gemnet-OC），并提供预先定义的数据集分割以建立明确的基准，以实现未来的努力。对于所有任务，我们研究组合数据集是否会带来更好的结果，即使它们包含不同的材料或吸附物。具体而言，我们在Open Catalyst 2020（OC20）数据集和OC22上共同训练模型，或OC22上的微调OC20型号。在最一般的任务中，Gemnet-OC看到通过微调来提高了约32％的能量预测，通过联合训练的力预测提高了约9％。令人惊讶的是，OC20和较小的OC22数据集的联合培训也将OC20的总能量预测提高了约19％。数据集和基线模型是开源的，公众排行榜将遵循，以鼓励社区的持续发展，以了解总能源任务和数据。

近年来，分子模拟数据集的出现是大数量级，更多样化的阶。这些新数据集在复杂性的四个方面有很大差异：1。化学多样性（不同元素的数量），2。系统大小（每个样品原子数），3。数据集大小（数据样本数）和4.域移动（培训和测试集的相似性）。尽管存在这些较大的差异，但在狭窄和狭窄的数据集上的基准仍然是证明分子模拟的图形神经网络（GNN）进展的主要方法，这可能是由于较便宜的训练计算要求所致。这就提出了一个问题 - GNN在小和狭窄的数据集上的进展是否转化为这些更复杂的数据集？这项工作通过首先根据大型开放催化剂2020（OC20）数据集开发Gemnet-OC模型来研究这个问题。 Gemnet-OC的表现优于OC20上的先前最新ART，同时将训练时间减少10倍。然后，我们比较了18个模型组件和超参数选择对多个数据集的性能的影响。我们发现，根据用于做出模型选择的数据集，所得模型将大不相同。为了隔离这种差异的来源，我们研究了OC20数据集的六个子集，这些子集分别测试了上述四个数据集方面的每个数据集。我们发现，OC-2M子集的结果与完整的OC20数据集良好相关，同时训练得更便宜。我们的发现挑战了仅在小型数据集上开发GNN的常见做法，但突出了通过中等尺寸的代表性数据集（例如OC-2M）以及Gemnet-oc等高效模型来实现快速开发周期和可推广结果的方法。我们的代码和预估计的模型权重是开源的。

This paper presents a state-of-the-art optimal controller for quadruped locomotion. The robot dynamics is represented using a single rigid body (SRB) model. A linear time-varying model predictive controller (LTV MPC) is proposed by using linearization schemes. Simulation results show that the LTV MPC can execute various gaits, such as trot and crawl, and is capable of tracking desired reference trajectories even under unknown external disturbances. The LTV MPC is implemented as a quadratic program using qpOASES through the CasADi interface at 50 Hz. The proposed MPC can reach up to 1 m/s top speed with an acceleration of 0.5 m/s2 executing a trot gait. The implementation is available at https:// github.com/AndrewZheng-1011/Quad_ConvexMPC

Graph neural networks (GNNs) have recently emerged as a promising learning paradigm in learning graph-structured data and have demonstrated wide success across various domains such as recommendation systems, social networks, and electronic design automation (EDA). Like other deep learning (DL) methods, GNNs are being deployed in sophisticated modern hardware systems, as well as dedicated accelerators. However, despite the popularity of GNNs and the recent efforts of bringing GNNs to hardware, the fault tolerance and resilience of GNNs has generally been overlooked. Inspired by the inherent algorithmic resilience of DL methods, this paper conducts, for the first time, a large-scale and empirical study of GNN resilience, aiming to understand the relationship between hardware faults and GNN accuracy. By developing a customized fault injection tool on top of PyTorch, we perform extensive fault injection experiments to various GNN models and application datasets. We observe that the error resilience of GNN models varies by orders of magnitude with respect to different models and application datasets. Further, we explore a low-cost error mitigation mechanism for GNN to enhance its resilience. This GNN resilience study aims to open up new directions and opportunities for future GNN accelerator design and architectural optimization.

We present pyRDDLGym, a Python framework for auto-generation of OpenAI Gym environments from RDDL declerative description. The discrete time step evolution of variables in RDDL is described by conditional probability functions, which fits naturally into the Gym step scheme. Furthermore, since RDDL is a lifted description, the modification and scaling up of environments to support multiple entities and different configurations becomes trivial rather than a tedious process prone to errors. We hope that pyRDDLGym will serve as a new wind in the reinforcement learning community by enabling easy and rapid development of benchmarks due to the unique expressive power of RDDL. By providing explicit access to the model in the RDDL description, pyRDDLGym can also facilitate research on hybrid approaches for learning from interaction while leveraging model knowledge. We present the design and built-in examples of pyRDDLGym, and the additions made to the RDDL language that were incorporated into the framework.

We discuss a platform that has both software and hardware components, and whose purpose is to support research into characterizing and mitigating the sim-to-real gap in robotics and vehicle autonomy engineering. The software is operating-system independent and has three main components: a simulation engine called Chrono, which supports high-fidelity vehicle and sensor simulation; an autonomy stack for algorithm design and testing; and a development environment that supports visualization and hardware-in-the-loop experimentation. The accompanying hardware platform is a 1/6th scale vehicle augmented with reconfigurable mountings for computing, sensing, and tracking. Since this vehicle platform has a digital twin within the simulation environment, one can test the same autonomy perception, state estimation, or controls algorithms, as well as the processors they run on, in both simulation and reality. A demonstration is provided to show the utilization of this platform for autonomy research. Future work will concentrate on augmenting ART/ATK with support for a full-sized Chevy Bolt EUV, which will be made available to this group in the immediate future.

与标准动态范围（SDR）视频相比，高动态范围（HDR）视频可以代表更大的亮度和色彩范围，并且正迅速成为行业标准。与传统SDR视频相比，HDR视频具有更具挑战性的捕获，传输和显示要求。凭借其更大的深度，高级的电流传输功能以及更广泛的颜色范围，因此需要专门设计用于预测HDR视频质量的视频质量算法。为此，我们介绍了HDR视频的首次公开发布的大规模主观研究。我们研究扭曲的影响，例如压缩和混叠对HDR视频质量的影响。我们还通过在黑暗实验室环境和更明亮的客厅环境中进行研究来研究环境照明对HDR视频感知质量的影响。总共有66名受试者参加了这项研究，并收集了20,000多个意见分数，这使得这成为有史以来最大的HDR视频质量研究。我们预计，该数据集将成为研究人员为HDR视频开发更好的感知质量模型的宝贵资源。

我们通过策略提取（MSVIPER）提出了多种可验证的增强学习，这是一种策略蒸馏到决策树以改进机器人导航的新方法。 MSVIPER使用任何强化学习（RL）技术来学习一项“专家”政策，涉及学习国家行动映射，然后使用模仿学习来从中学习决策树策略。我们证明，MSVIPER会导致有效的决策树，并可以准确模仿专家政策的行为。此外，我们提出了有效的政策蒸馏和树修改技术，这些技术利用决策树结构，可以改进政策而无需再培训。我们使用我们的方法来改善用于室内和室外场景的基于RL的机器人导航算法的性能。我们证明了在减少冻结和振荡行为（减少95 \％降低）方面的好处。