神经网络（NNS）对研究和行业进行了很大的影响。然而，随着NNS的准确性增加，它之后的大小是扩展，所需的计算操作数量和能量消耗。资源消费的增加导致NNS减少的采用率和现实世界部署不切实际。因此，需要压缩NNS以使它们可用于更广泛的受众，同时降低其运行时成本。在这项工作中，我们从因果推理的角度来处理这一挑战，我们提出了一个评分机制，以促进NNS的结构灌注。该方法基于在最大熵扰动下测量互信息，顺序地通过NN传播。我们展示了两种数据集和各种NNS尺寸的方法的表现，我们表明我们的方法在挑战条件下实现了竞争性能。
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在具有可再生生成的大量份额的网格中，由于负载和发电的波动性增加，运营商将需要其他工具来评估运营风险。正向不确定性传播问题的计算要求必须解决众多安全受限的经济调度（SCED）优化，是这种实时风险评估的主要障碍。本文提出了一个即时风险评估学习框架（Jitralf）作为替代方案。 Jitralf训练风险代理，每天每小时一个，使用机器学习（ML）来预测估计风险所需的数量，而无需明确解决SCED问题。这大大减轻了正向不确定性传播的计算负担，并允许快速，实时的风险估计。本文还提出了一种新颖的，不对称的损失函数，并表明使用不对称损失训练的模型的性能优于使用对称损耗函数的模型。在法国传输系统上评估了Jitralf，以评估运营储量不足的风险，减轻负载的风险和预期的运营成本。
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作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。
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作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第一篇论文介绍了目前从事这一研究领域的许多学科的数字双胞胎趋势的详尽文献综述。然后，通过将数据分类为两个主要类别：基于数据流的方向，将数字双胞胎建模和双胞胎启用技术分为两个主要类别：物理到虚拟和虚拟物理。最后，本文在未来十年中提供了有关数字双技术轨迹的观点，并介绍了一些新兴研究领域，这些领域可能在未来的数字双胞胎研究中很可能有很大的用途。在本综述的第二部分中，讨论了不确定性量化和优化的作用，展示了电池数字双胞胎，并共享了数字双胞胎未来的更多观点。
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计算机辅助诊断通常需要分析放射学扫描内的感兴趣区域（ROI），并且ROI可以是器官或子机构。虽然深入学习算法具有优于其他方法的能力，但它们依赖于大量注释数据的可用性。通过解决这一限制的需要，这里提出了一种基于监督和半监督学习的多个器官的定位和检测的方法。它借鉴了作者在CT图像中定位胸椎和腰椎区域的工作者。该方法生成六个感兴趣的器官的边界框，然后将其融合到单个边界框。使用受监督和半监督学习（SSL）在CT图像中的脾脏，左和右肾定位的实验结果证明了与其他状态相比，以更小的数据集和更少的注释来解决数据限制的能力。最新方法。使用三种不同的标记和未标记的数据（即30：70,35：65,40：60）评估SSL性能，分别为腰椎，脾脏左和右肾的每种。结果表明，SSL提供了可行的替代方案，特别是在医学成像中，难以获得注释数据。
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我们专注于拥挤环境中的机器人导航。预测机器人周围人群的运动的挑战使得难以确保人类的安全和舒适。最近的方法通常采用端到端技术来进行机器人控制或深层体系结构，以进行高保真的人类运动预测。尽管这些方法在模拟域中获得了重要的性能基准，但数据集限制和较高的样本复杂性倾向于阻止它们转移到现实世界中。我们的关键见解是，捕获人群动力学的关键特征的低维表示可能足以使机器人能够平稳地绕过人群。为此，我们使用拓扑不变性的概念将数学上的行为正式化了两种代理作为旋转的行为。基于这种形式主义，我们设计了一个成本功能，有利于机器人轨迹促进更高的传球进展，并惩罚人之间不同方面的切换。我们将此功能纳入模型预测控制器中，该模型使用了人类运动预测的简单恒定速度模型。这导致机器人运动在统计学上与最先进的基线相比，在统计学上，在统计学上取得了显着更高的清除，同时保持竞争性效率水平，跨越广泛的模拟以及在自动平衡机器人上的现实世界实验。
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Robust detection and tracking of objects is crucial for the deployment of autonomous vehicle technology. Image based benchmark datasets have driven development in computer vision tasks such as object detection, tracking and segmentation of agents in the environment. Most autonomous vehicles, however, carry a combination of cameras and range sensors such as lidar and radar. As machine learning based methods for detection and tracking become more prevalent, there is a need to train and evaluate such methods on datasets containing range sensor data along with images. In this work we present nuTonomy scenes (nuScenes), the first dataset to carry the full autonomous vehicle sensor suite: 6 cameras, 5 radars and 1 lidar, all with full 360 degree field of view. nuScenes comprises 1000 scenes, each 20s long and fully annotated with 3D bounding boxes for 23 classes and 8 attributes. It has 7x as many annotations and 100x as many images as the pioneering KITTI dataset. We define novel 3D detection and tracking metrics. We also provide careful dataset analysis as well as baselines for lidar and image based detection and tracking. Data, development kit and more information are available online 1 .
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