本文探讨了多条件对抗网络用于SAR-EO图像翻译。以前的方法仅在输入SAR上条件对抗网络。我们表明，结合多种互补方式，例如Google Maps和IR可以进一步改善SAR-EO图像翻译，尤其是在保留人造物体的锋利边缘方面。我们证明了我们的方法在包括SEN12MS，DFC2020和SpaceNet6在内的各种数据集中的有效性。我们的实验结果表明，与仅在配对SAR和EO数据中训练的模型相比，互补方式提供的其他信息可改善SAR-EO图像翻译的性能。据我们所知，我们的方法是第一个利用多种方式来改善SAR-EO图像翻译性能。
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通过一系列联邦举措和命令，美国政府一直在努力确保美国在AI中的领导。这些广泛的战略文件影响了美国空军美国部（DAF）等组织。DAF-MIT AI加速器是DAF和MIT之间的一项计划，以弥合AI研究人员与DAF任务要求之间的差距。DAF-MIT AI加速器支持的几个项目正在开发公共挑战问题，这些问题解决了许多联邦AI研究的重点。这些挑战是通过公开可用的大型AI-Ready数据集，激励开源解决方案，并为可以激发进一步研究的双重使用技术创建需求信号，来针对优先事项。在本文中，我们描述了正在开发的这些公共挑战以及它们的应用如何促进科学进步。
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Previous work has shown the potential of deep learning to predict renal obstruction using kidney ultrasound images. However, these image-based classifiers have been trained with the goal of single-visit inference in mind. We compare methods from video action recognition (i.e. convolutional pooling, LSTM, TSM) to adapt single-visit convolutional models to handle multiple visit inference. We demonstrate that incorporating images from a patient's past hospital visits provides only a small benefit for the prediction of obstructive hydronephrosis. Therefore, inclusion of prior ultrasounds is beneficial, but prediction based on the latest ultrasound is sufficient for patient risk stratification.
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This paper introduces corpus-guided top-down synthesis as a mechanism for synthesizing library functions that capture common functionality from a corpus of programs in a domain specific language (DSL). The algorithm builds abstractions directly from initial DSL primitives, using syntactic pattern matching of intermediate abstractions to intelligently prune the search space and guide the algorithm towards abstractions that maximally capture shared structures in the corpus. We present an implementation of the approach in a tool called Stitch and evaluate it against the state-of-the-art deductive library learning algorithm from DreamCoder. Our evaluation shows that Stitch is 3-4 orders of magnitude faster and uses 2 orders of magnitude less memory while maintaining comparable or better library quality (as measured by compressivity). We also demonstrate Stitch's scalability on corpora containing hundreds of complex programs that are intractable with prior deductive approaches and show empirically that it is robust to terminating the search procedure early -- further allowing it to scale to challenging datasets by means of early stopping.
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Neurosymbolic Programming (NP) techniques have the potential to accelerate scientific discovery. These models combine neural and symbolic components to learn complex patterns and representations from data, using high-level concepts or known constraints. NP techniques can interface with symbolic domain knowledge from scientists, such as prior knowledge and experimental context, to produce interpretable outputs. We identify opportunities and challenges between current NP models and scientific workflows, with real-world examples from behavior analysis in science: to enable the use of NP broadly for workflows across the natural and social sciences.
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在本文中，我们研究了DRL算法在本地导航问题的应用，其中机器人仅配备有限量距离的外部感受传感器（例如LIDAR），在未知和混乱的工作区中朝着目标位置移动。基于DRL的碰撞避免政策具有一些优势，但是一旦他们学习合适的动作的能力仅限于传感器范围，它们就非常容易受到本地最小值的影响。由于大多数机器人在非结构化环境中执行任务，因此寻求能够避免本地最小值的广义本地导航政策，尤其是在未经训练的情况下，这是非常兴趣的。为此，我们提出了一种新颖的奖励功能，该功能结合了在训练阶段获得的地图信息，从而提高了代理商故意最佳行动方案的能力。另外，我们使用SAC算法来训练我们的ANN，这表明在最先进的文献中比其他人更有效。一组SIM到SIM和SIM到现实的实验表明，我们提出的奖励与SAC相结合的表现优于比较局部最小值和避免碰撞的方法。
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机器人系统的远程操作用于精确而精致的物体抓握需要高保真的触觉反馈，以获取有关抓握的全面实时信息。在这种情况下，最常见的方法是使用动力学反馈。但是，单个接触点信息不足以检测软件的动态变化形状。本文提出了一个新型的远程触发系统，该系统可为用户的手提供动感和皮肤刺激，以通过灵敏地操纵可变形物体（即移液器）来实现准确的液体分配。实验结果表明，为用户提供多模式触觉反馈的建议方法大大提高了用远程移液器的剂量质量。与纯视觉反馈相比，当用户用多模式触觉界面与视觉反馈混合使用多模式触觉接口时，相对给药误差减少了66 \％，任务执行时间减少了18 \％。在CoVID-19，化学实验，有机材料和伸缩性的抗体测试期间，可以在精致的给药程序中实施该提出的技术。
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我们介绍了Spotcheck，这是一个用于生成用于评估图像分类器中盲点（即系统错误）方法的合成数据集的框架。我们使用Spotcheck进行对照研究，了解各种因素如何影响盲点发现方法的性能。我们的实验揭示了现有方法的几个缺点，例如在具有多个盲点的设置中的性能相对较差，并且对超参数的敏感性。此外，我们发现一种基于降低性的方法Planespot与现有方法具有竞争力，这对交互式工具的开发具有希望。
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从许多科目中，从一系列文本中提取频繁的单词都在很大程度上进行。另一方面，提取短语通常是由于提取短语时固有的并发症而进行的，最重要的并发症是双计数的并发症，当单词或短语出现在较长的短语中时，它们也被计算在内。已经写了几篇关于这一问题解决方案的短语挖掘的论文。但是，他们要么需要一个所谓的质量短语列表，要么可以用于提取过程，要么需要人类的互动来在此过程中识别这些质量短语。我们提出了一种消除双重计数的方法，而无需识别质量短语列表。在一组文本的上下文中，我们将主短语定义为不交叉标点标记的短语，不以停止词开头用停止单词，在这些文本中经常出现，而无需双重计数，并且对用户有意义。我们的方法可以独立地识别这种主短语而无需人类投入，并可以从任何文本中提取。已经开发了一个称为PHM的R软件包，以实现此方法。
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在各种地形上进行运动的能力对于腿部机器人至关重要。但是，机器人必须更好地了解其在不同地形上进行强大运动的表面。动物和人类能够在脚上的触觉感觉的帮助下识别表面。虽然，腿部机器人的脚触觉感觉并没有得到太多探索。本文介绍了针对触觉脚（TSF）的新型四足机器人Dogtouch的研究。 TSF允许使用触觉传感器和卷积神经网络（CNN）识别不同的表面纹理。实验结果表明，我们训练有素的基于CNN的模型的足够验证精度为74.37 \％，对线模式的90 \％\％的识别最高。将来，我们计划通过呈现各种模式深度的表面样本并应用高级深度学习和浅层学习模型来改善预测模型。此外，我们提出了一种新颖的方法，用于导航四倍和腿部机器人。我们可以安排触觉铺路纹理表面（类似于盲人或视障人士）。因此，只需识别将指示直路，左或右转弯，行人穿越，道路等的特定触觉图案，就可以在未知环境中进行运动，无论光线如何，都可以允许强大的导航。配备了视觉和触觉感知系统的未来四足机器人将能够在非结构化的室内和室外环境中安全，智能地导航和交互。
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