准确且可靠的车道检测对于巷道维护援助和车道出发警告系统的安全性能至关重要。但是，在某些具有挑战性的情况下，很难在当前文献中主要从一个图像中准确地检测到一个单一图像的车道时获得令人满意的性能。由于车道标记是连续线，因此如果合并了以前的帧信息，则可以在当前单个图像中准确检测到的车道可以更好地推导。这项研究提出了一种新型的混合时空（ST）序列到一个深度学习结构。该体系结构充分利用了多个连续图像帧中的ST信息，以检测最后一帧中的车道标记。具体而言，混合模型集成了以下方面：（a）配备了空间卷积神经网络的单个图像特征提取模块； （b）由ST复发神经网络构建的ST特征集成模块； （c）编码器解码器结构，该结构使此图像分割问题以端到端监督的学习格式起作用。广泛的实验表明，所提出的模型体系结构可以有效地处理具有挑战性的驾驶场景，并且优于可用的最先进方法。

Studying animal movements is essential for effective wildlife conservation and conflict mitigation. For aerial movements, operational weather radars have become an indispensable data source in this respect. However, partial measurements, incomplete spatial coverage, and poor understanding of animal behaviours make it difficult to reconstruct complete spatio-temporal movement patterns from available radar data. We tackle this inverse problem by learning a mapping from high-dimensional radar measurements to low-dimensional latent representations using a convolutional encoder. Under the assumption that the latent system dynamics are well approximated by a locally linear Gaussian transition model, we perform efficient posterior estimation using the classical Kalman smoother. A convolutional decoder maps the inferred latent system states back to the physical space in which the known radar observation model can be applied, enabling fully unsupervised training. To encourage physical consistency, we additionally introduce a physics-informed loss term that leverages known mass conservation constraints. Our experiments on synthetic radar data show promising results in terms of reconstruction quality and data-efficiency.

主动推断是一种特别是理解大脑的第一原理方法，通常是一种有情的药物，而自由能的单一命令。因此，它通过定义代理的生成模型并推断模型参数，动作和隐藏的状态信念，为对人工智能代理建模提供了一个计算帐户。但是，生成模型和隐藏状态空间结构的确切规范留给了实验者，其设计选择会影响代理的产生行为。最近，已经提出了深度学习方法，以从数据中学习隐藏的状态空间结构，从而从这项乏味的设计任务中减轻了实验者，但导致了一个纠缠的，不可解剖的状态空间。在本文中，我们假设这样一种学识渊博的，纠缠的状态空间并不一定会在自由能中产生最佳模型，并且在状态空间中执行不同的因素可以产生较低的模型复杂性。特别是，我们考虑了3D对象表示的问题，并专注于Shapenet数据集的不同实例。我们提出了一个分配对象形状，姿势和类别的模型，同时仍使用深层神经网络学习每个因素的表示形式。我们表明，当活跃代理在达到首选观察方面采用时，具有最佳分离属性的模型在采用时表现最好。

以良好的样本外观的方式设计用于机器学习和决策的数据驱动配方是一个关键挑战。良好的样本性能并不能保证良好的样本外部性能通常被称为过度拟合的观察结果。实际过度拟合通常不能归因于一个原因，而是一次由几个因素引起的。我们在这里考虑三个过度拟合来源：（i）使用有限样本数据的统计误差，（ii）仅在数据点仅以有限的精度测量数据点时发生的数据噪声，最后（iii）数据错误指定，其中a误解所有数据中的一小部分可能会完全损坏。我们认为，尽管现有的数据驱动的配方可能会孤立地对这三个来源之一，但它们并不能同时对所有过度拟合来源提供全面的保护。我们设计了一种新型的数据驱动公式，它确实可以保证这种整体保护，并且在计算上也可行。我们的分布在强大的优化配方中可以解释为kullback-leibler和Levy-Prokhorov强大优化配方的新型组合。最后，我们展示了在分类和回归问题的背景下，几种受欢迎的正则化和健壮的配方如何减少到我们提出的更通用的配方的特定情况下。

神经网络的架构和参数通常独立优化，这需要每当修改体系结构时对参数的昂贵再次再次再次进行验证。在这项工作中，我们专注于在不需要昂贵的再培训的情况下越来越多。我们提出了一种在训练期间添加新神经元的方法，而不会影响已经学到的内容，同时改善了培训动态。我们通过最大化新重量的梯度来实现后者，并通过奇异值分解（SVD）有效地找到最佳初始化。我们称这种技术渐变最大化增长（Gradmax），并展示其各种视觉任务和架构的效力。

在本文中，我们呈现AIDA，它是一种积极推断的代理，可以通过与人类客户端的互动来迭代地设计个性化音频处理算法。 AIDA的目标应用是在助听器（HA）算法的调整参数的情况下，每当HA客户端对其HA性能不满意时，提出了最有趣的替代值。 AIDA解释搜索“最有趣的替代品”作为最佳（声学）背景感知贝叶斯试验设计的问题。在计算术语中，AIDA被实现为基于有源推断的药剂，具有预期的试验设计的自由能标准。这种类型的建筑受到高效（贝叶斯）试验设计的神经经济模型的启发，并意味着AIDA包括用于声学信号和用户响应的生成概率模型。我们提出了一种用于声学信号的新型生成模型作为基于高斯过程分类器的时变自自回归滤波器和用户响应模型的总和。已经在生成模型的因子图中实施了完整的AIDA代理，并且通过对因子图的变分消息来实现所有任务（参数学习，声学上下文分类，试验设计等）。所有验证和验证实验和演示都可以在我们的GitHub存储库中自由访问。

由于其良好的特性，诸如高强度重量比，设计灵活性，限量的应力浓度，平面力传递，良好损害耐受性和疲劳性，因此越来越多地应用于各种应用的各种应用。寻找粘合剂粘合过程的最佳过程参数是具有挑战性的：优化是固有的多目标（旨在最大限度地提高断裂强度，同时最小化成本）和受约束（该过程不应导致材料的任何视觉损坏，应应对压力测试不会导致粘附相关的故障。实验室中的现实生活实验需要昂贵;由于评估所需的禁止的实验，传统的进化方法（如遗传算法）被否则适合解决问题。在本研究中，我们成功地应用了特定的机器学习技术（高斯过程回归和逻辑回归），以基于有限量的实验数据来模拟目标和约束函数。该技术嵌入贝叶斯优化算法中，该算法成功地以高效的方式检测静态过程设置（即，需要有限数量的额外实验）。

汽车公司越来越多地寻找制作产品更轻，使用小说材料和新型粘合工艺将这些材料一起加入产品。寻找这种粘合剂粘合过程的最佳过程参数是具有挑战性的。在这项研究中，我们通过高斯过程回归和逻辑回归成功地应用了贝叶斯优化，以有效地（即，需要少数实验）指导对Pareto-Optimal Process参数设置的实验设计。

我们研究只有历史数据时设计最佳学习和决策制定公式的问题。先前的工作通常承诺要进行特定的数据驱动配方，并随后尝试建立样本外的性能保证。我们以相反的方式采取了相反的方法。我们首先定义一个明智的院子棒，以测量任何数据驱动的公式的质量，然后寻求找到最佳的这种配方。在非正式的情况下，可以看到任何数据驱动的公式可以平衡估计成本与实际成本的接近度的量度，同时保证了样本外的性能水平。考虑到可接受的样本外部性能水平，我们明确地构建了一个数据驱动的配方，该配方比任何其他享有相同样本外部性能的其他配方都更接近真实成本。我们展示了三种不同的样本外绩效制度（超大型制度，指数状态和次指数制度）之间存在，最佳数据驱动配方的性质会经历相变的性质。最佳数据驱动的公式可以解释为超级稳定的公式，在指数方面是一种熵分布在熵上稳健的公式，最后是次指数制度中的方差惩罚公式。这个最终的观察揭示了这三个观察之间的令人惊讶的联系，乍一看似乎是无关的，数据驱动的配方，直到现在仍然隐藏了。

为了评估任何医疗干预的有效性，研究人员必须进行时间 - 密集和高度手动的文献综述。NLP系统可以帮助自动或协助实现这一昂贵的过程。为了支持这一目标，我们发布MS ^ 2（医学研究的多文件摘要），一个超过470K文档的数据集和来自科学文献的20k摘要。此数据集促进了可以在多项研究中评估和聚合矛盾证据的系统的开发，并且是生物医学领域的第一个大型公开可用的多文件摘要数据集。我们试验基于BART的摘要系统，具有前景的早期结果。我们以自由文本和结构形式制定我们的摘要输入和目标，并修改最近提出的指标，以评估我们系统生成的摘要的质量。数据和模型可在https://github.com/allenai/ms2上获得