我们考虑一个非线性逆问题$ \ mathbf {y} = f（\ mathbf {ax}）$，其中观察$ \ mathbf {y} \ in \ mathbb {r} ^ m $ in $ \ mathbf的组件非线性转换\ MathBB {R} ^ M $，$ \ MATHBF {X} \ IN \ MATHBB {R} ^ $是兴趣的信号，$ \ MATHBF {A} $是已知的线性映射。通过正确指定非线性处理功能，可以将该模型统治到许多信号处理问题，包括压缩感测和相位检索。我们本文的主要目标是了解传感矩阵的影响，或更具体地是感测矩阵的频谱，难以从$ \ mathbf {y} $恢复$ \ mathbf {x} $。为了实现这一目标，我们研究了最成功的恢复方法之一的性能，即期望传播算法（EP）。我们为$ \ mathbf {a} $的频谱的尖端定义了一个概念，并显示了在EP性能方面的这一措施的重要性。频谱的刺激是否可以伤害或帮助EP的恢复性能取决于$ F $。我们根据函数$ F $定义某些数量，使我们能够描述谱对EP恢复刺激的影响。基于我们的框架，我们能够表明，例如，在阶段检索问题中，具有尖光频谱的矩阵对于EP更好，而在1位压缩的感测问题中，较少的尖峰（平坦）频谱提供更好的恢复。我们的结果统一并基本上概括了比较子高斯和正交矩阵的现有结果，并为设计最佳感测系统提供平台。

我们获得了具有重尾分布的独立和相同分布的随机变量的总和。我们的浓度结果与随机变量有关，其分布满足$ \ mathbb {p}（x> t）\ leq {\ rm e}^{ - i（t）} $，其中$ i：\ mathbb {r} \ rightarrow\ mathbb {r} $是一个增加的功能，$ i（t）/t \ rightArrow \ alpha \ in [0，\ infty）$ as $ t \ rightArrow \ rightArrow \ infty $。我们的主要定理不仅可以恢复一些现有结果，例如亚韦伯随机变量的总和的浓度，而且还可以为带有较重尾巴的随机变量的总和产生新的结果。我们表明，我们获得的浓度不平等足以为独立随机变量的总和提供较大的偏差结果。我们的基于标准截断参数的分析简化，统一和推广有关重尾随机变量的浓度和较大偏差的现有结果。

In this paper, we present a novel control architecture for the online adaptation of bipedal locomotion on inclined obstacles. In particular, we introduce a novel, cost-effective, and versatile foot sensor to detect the proximity of the robot's feet to the ground (bump sensor). By employing this sensor, feedback controllers are implemented to reduce the impact forces during the transition of the swing to stance phase or steeping on inclined unseen obstacles. Compared to conventional sensors based on contact reaction force, this sensor detects the distance to the ground or obstacles before the foot touches the obstacle and therefore provides predictive information to anticipate the obstacles. The controller of the proposed bump sensor interacts with another admittance controller to adjust leg length. The walking experiments show successful locomotion on the unseen inclined obstacle without reducing the locomotion speed with a slope angle of 12. Foot position error causes a hard impact with the ground as a consequence of accumulative error caused by links and connections' deflection (which is manufactured by university tools). The proposed framework drastically reduces the feet' impact with the ground.

Recently, there has been a significant amount of interest in satellite telemetry anomaly detection (AD) using neural networks (NN). For AD purposes, the current approaches focus on either forecasting or reconstruction of the time series, and they cannot measure the level of reliability or the probability of correct detection. Although the Bayesian neural network (BNN)-based approaches are well known for time series uncertainty estimation, they are computationally intractable. In this paper, we present a tractable approximation for BNN based on the Monte Carlo (MC) dropout method for capturing the uncertainty in the satellite telemetry time series, without sacrificing accuracy. For time series forecasting, we employ an NN, which consists of several Long Short-Term Memory (LSTM) layers followed by various dense layers. We employ the MC dropout inside each LSTM layer and before the dense layers for uncertainty estimation. With the proposed uncertainty region and by utilizing a post-processing filter, we can effectively capture the anomaly points. Numerical results show that our proposed time series AD approach outperforms the existing methods from both prediction accuracy and AD perspectives.

过去，现实世界中社交网络的图表错过了两个重要元素：连接的多重性和表示时间。为此，在本文中，我们为社交网络提供了一个新的动态异质图表示，其中包括图形的每个组件中的时间，即节点和边缘，每种捕获异质性的不同类型。我们通过提出四个与时间有关的查询和深度学习问题来说明这种表示的力量，这些查询和深度学习问题无法轻易在常规的均匀图表中处理。作为概念的证明，我们介绍了新的社交媒体平台（Steemit）的详细表示，我们用它来说明动态查询功能以及使用图形神经网络（GNNS）的预测任务。结果说明了动态异质图表示对社交网络的模型的力量。鉴于这是一个相对研究的领域，我们还说明了在查询优化方面的未来工作以及异质图结构的新动态预测任务的机会。

JPEG图像压缩算法是一种广泛使用的技术，用于降低边缘和云计算设置。但是，将这种有损压缩应用于深神网络处理的图像上，可能会导致明显的准确性降解。受课程学习范式的启发，我们提出了一种新颖的培训方法，称为课程预训练（CPT），用于人群计数压缩图像，这减轻了由于有损压缩而导致的准确性下降。我们通过对三个人群计数数据集的大量实验，两个人群计数DNN模型和各种压缩级别来验证方法的有效性。我们提出的训练方法对超参数并不过于敏感，并减少了误差，尤其是对于重压图像，最高为19.70％。

人心脏的准确几何定量是诊断多种心脏疾病的关键步骤，以及心脏患者的治疗。超声成像是心脏成像的主要方式，但是采集需要高操作员的技能，由于工件，其解释和分析很困难。在3D中重建心脏解剖结构可以使发现新的生物标志物，并使成像降低对操作员专业知识的依赖，但是大多数超声系统仅具有2D成像功能。我们提出了对PIX2VOX ++网络的简单变化，以大大降低存储器使用和计算复杂性，以及从2D标准心脏视图中对3D解剖结构进行重建的管道，从而有效地从有限的2D数据中启用了3D解剖学重建。我们使用合成生成的数据来评估管道，从而从只有两个标准的解剖学2D视图中获得准确的3D全心重建（峰值相交> 0.88）。我们还使用真实的回声图像显示了初步结果。

现代设备（例如智能手机，卫星和医疗设备）中的摄像机能够捕获非常高分辨率的图像和视频。这种高分辨率数据通常需要通过深度学习模型来处理癌症检测，自动化道路导航，天气预测，监视，优化农业过程和许多其他应用。使用高分辨率的图像和视频作为深度学习模型的直接输入，由于其参数数量大，计算成本，推理延迟和GPU内存消耗而造成了许多挑战。简单的方法（例如将图像调整为较低的分辨率大小）在文献中很常见，但是它们通常会显着降低准确性。文献中的几项作品提出了更好的替代方案，以应对高分辨率数据的挑战并提高准确性和速度，同时遵守硬件限制和时间限制。这项调查描述了这种高效的高分辨率深度学习方法，总结了高分辨率深度学习的现实应用程序，并提供了有关可用高分辨率数据集的全面信息。

在整个智能城市中放置的相机捕获的相机捕获的图像和视频帧通常会通过网络传输到服务器，以通过深层神经网络处理各种任务。原始图像的传输，即没有任何形式的压缩，需要高带宽，并可能导致拥堵问题和传输延迟。使用有损图像压缩技术的使用可以降低图像的质量，从而导致准确性降解。在本文中，我们分析了应用低空损耗的图像压缩方法对视觉人群计数准确性的影响，并测量带宽降低和获得的准确性之间的权衡。

防御性通行干扰（DPI）是NFL中最有影响力的处罚之一。 DPI是一个犯规的犯规，首先是自动的，该团队拥有。有了对游戏的影响，裁判没有犯错的余地。这也是一个非常罕见的事件，每100次通行证尝试发生1-2次。随着技术的改进，将许多物联网可穿戴设备放在运动员那里以收集有价值的数据，因此，应用机器学习（ML）技术有一个坚实的基础来改善游戏的各个方面。这里介绍的工作是使用播放器跟踪GPS数据预测DPI的首次尝试。在2018年常规赛中，NFL的下一个Gen Stats收集了我们使用的数据。我们提出了高度不平衡时间序列分类的ML模型：LSTM，GRU，ANN和多元LSTM-FCN。结果表明，使用GPS跟踪数据预测DPI的成功有限。最佳性能模型的召回率很高，因此导致许多假阳性示例的分类。仔细观察数据证实，没有足够的信息来确定是否犯规。这项研究可能是用于视频序列分类的多步管道的过滤器，可以解决此问题。