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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物理产品通常是复杂的组件，组合计算机辅助设计（CAD）软件中建模的多个3D零件。CAD Designers通过使用称为关节的约束对齐各个部件来构建这些程序集。在本文中，我们介绍了可连接，一种基于学习的方法，可以将部件组合在一起以形成关节。可加入使用标准参数CAD文件中提供的弱监管，而无需对象类标签或人类指导。我们的研究结果表明，通过对实体模型的图表表示进行网络预测，我们可以优于多种基线方法，精度（79.53％）接近人类性能（80％）。最后，为了支持未来的研究，我们释放了Fusion 360 Gallery集合数据集，其中包含了具有关于关节，接触表面，孔和底层装配图结构的丰富信息的程序集。
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强化学习的关键挑战是解决了长地平规划问题。最近的工作已经利用计划在这些设置中引导钢筋学习。但是，这些方法对用户施加了高手动负担，因为它们必须为每项新任务提供指导计划。部分观察到的环境进一步使编程任务复杂化，因为程序必须实现正确，理想地最佳地实现策略，处理环境的隐藏区域的所有可能配置。我们提出了一种新的方法，模型预测程序合成（MPP），它使用程序综合来自动生成指导程序。它培训了一种生成模型来预测世界的未观察到的部分，然后以鲁棒到其不确定性的方式基于来自该模型的样本来综合程序。在我们的实验中，我们表明我们的方法在一组具有挑战性的基准上显着优于非程序引导的方法，包括2D Minecraft-Inspired环境，代理商必须完成复杂的子组织序列来实现其目标，并实现类似的使用手动程序指导代理的性能。我们的结果表明，我们的方法可以在不需要用户为每项新任务提供新的指导计划的情况下获得方案引导的强化学习的好处。
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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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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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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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在这项工作中，我们提出了一种基于有条件的WaseStein生成对抗网络的临床音频数据集的新型数据增强方法，该网络具有梯度惩罚（CWGAN-GP），并在日志频谱图上运行。为了验证我们的方法，我们创建了一个临床音频数据集，该数据集在总髋关节置换术（THA）过程中记录在现实世界手术室中，并包含典型的声音，类似于干预的不同阶段。我们证明了所提出的方法从数据集分布中生成现实的类调节样品的能力，并表明使用生成的增强样品训练在分类精度方面优于经典音频增强方法。使用RESNET-18分类器评估了性能，该分类器在使用建议的增强方法的5倍交叉验证实验中显示了平均每类准确性提高1.70％。由于临床数据通常是昂贵的，因此实际的和高质量的数据增强方法的开发对于提高基于学习的算法的鲁棒性和概括能力至关重要，这对于安全至关重要的医学应用尤其重要。因此，提出的数据增强方法是改善基于临床音频的机器学习系统的数据瓶颈的重要一步。
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在过去的十年中，在杂交无人驾驶空中水下车辆的研究中努力，机器人可以轻松飞行和潜入水中的机械适应水平。然而，大多数文献集中在物理设计，建筑物的实际问题上，最近，低水平的控制策略。在高级情报的背景下，如运动规划和与现实世界的互动的情况下已经完成。因此，我们在本文中提出了一种轨迹规划方法，允许避免避免未知的障碍和空中媒体之间的平滑过渡。我们的方法基于经典迅速探索随机树的变体，其主要优点是处理障碍，复杂的非线性动力学，模型不确定性和外部干扰的能力。该方法使用\ Hydrone的动态模型，提出具有高水下性能的混合动力车辆，但我们认为它可以很容易地推广到其他类型的空中/水生平台。在实验部分中，我们在充满障碍物的环境中显示了模拟结果，其中机器人被命令执行不同的媒体运动，展示了我们的策略的适用性。
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