在本文中，我们研究了一些现有的和新的最先进的生成的对抗网络（GAN）语音转换方法，用于增强暂存语音，以改善发育性语音识别。我们将现有方法的关键组成部分进行比较，作为严格的消融研究的一部分，以找到提高发狂语音识别的最有效的解决方案。我们发现，直接的信号处理方法，例如静止噪声消除和基于声码的时间拉伸导致达到疑声语音识别结果，其与使用最先进的GaN的语音转换方法使用的那些使用音素识别任务测量而获得的结果相当。此外，我们提出的蒙面克萨根-VC和时间拉伸增强的组合解决方案能够改善与我们的时间拉伸基线相比的某些发育扬声器的音素识别结果。

我们回顾了有关模型的文献，这些文献试图解释具有金钱回报的正常形式游戏所描述的社交互动中的人类行为。我们首先涵盖社会和道德偏好。然后，我们专注于日益增长的研究，表明人们对描述行动的语言做出反应，尤其是在激活道德问题时。最后，我们认为行为经济学正处于向基于语言的偏好转变的范式中，这将需要探索新的模型和实验设置。

We study stochastic monotone inclusion problems, which widely appear in machine learning applications, including robust regression and adversarial learning. We propose novel variants of stochastic Halpern iteration with recursive variance reduction. In the cocoercive -- and more generally Lipschitz-monotone -- setup, our algorithm attains $\epsilon$ norm of the operator with $\mathcal{O}(\frac{1}{\epsilon^3})$ stochastic operator evaluations, which significantly improves over state of the art $\mathcal{O}(\frac{1}{\epsilon^4})$ stochastic operator evaluations required for existing monotone inclusion solvers applied to the same problem classes. We further show how to couple one of the proposed variants of stochastic Halpern iteration with a scheduled restart scheme to solve stochastic monotone inclusion problems with ${\mathcal{O}}(\frac{\log(1/\epsilon)}{\epsilon^2})$ stochastic operator evaluations under additional sharpness or strong monotonicity assumptions.

我们为大脑和行为提供了一般的理论框架，这些框架是进化的和计算方式。我们抽象模型中的大脑是一个节点和边缘网络。虽然它与标准神经网络模型有一些相似之处，但随着我们所示，存在一些显着差异。我们网络中的节点和边缘都具有权重和激活级别。它们充当使用一组相对简单的规则来确定激活级别和权重的概率传感器，以通过输入，生成输出，并相互影响。我们表明这些简单的规则能够实现允许网络代表越来越复杂的知识的学习过程，并同时充当促进规划，决策和行为执行的计算设备。通过指定网络的先天（遗传）组件，我们展示了进化如何以初始的自适应规则和目标赋予网络，然后通过学习来丰富。我们展示了网络的开发结构（这决定了大脑可以做些什么以及如何良好）受影响数据输入分布的机制和确定学习参数的机制之间的共同进化协调的批判性影响（在程序中使用按节点和边缘运行）。最后，我们考虑了模型如何占了学习领域的各种调查结果，如何解决思想和行为的一些挑战性问题，例如与设定目标和自我控制相关的问题，以及它如何帮助理解一些认知障碍。

广义结构方程模型（GSEM）[Peters和Halpern 2021]，作为名称表明，结构方程模型（SEM）的概括。他们可以在不同的许多变量中处理（以及其他物种，这对于捕获动态系统至关重要。我们在GSEM中提供了一种声音和完整的Aximatizing，即哈珀[2000]为SEM提供的声音和完整的公理化的延伸。考虑到GSEM有助于澄清Halpern的公理捕获的属性。

结构方程式模型（SEM）可能是用于建模因果关系的最常用的框架。然而，正如我们所示，天真地将该框架延伸到无限的多个变量，例如，要为模型动态系统而导入几个问题。我们介绍GSEMS（广义SEM），灵活的SEM直接指定干预结果，其中（1）微分方程的系统可以以自然和直观的方式表示，（2）某些自然情况，不能由SEM表示，可以轻松表示，（3）SEM中实际因果关系的定义基本上没有变化。

结邦化是一种非扰动过程，无法从第一原理推导出理论描述。建模强子地层，需要几种假设和各种现象学方法。利用最先进的计算机视觉和深度学习算法，最终可以训练神经网络以学习物理过程的非线性和非扰动特征。在本研究中，通过调查全局和运动量，确实喷射和事件形状变量来呈现两个Reset网络的结果。广泛使用的焊串碎片模型应用于$ \ sqrt {s} = 7 $ tev proton-proton碰撞中的基线，以预测进一步的LHC能量的最相关的可观察者。

在线签名是最常用的生物识别性之一。此字段中提出了几个验证系统和公共数据库。本文介绍了使用最近发布的DeepSigndB数据库作为验证系统的K-Charelate邻居和动态时间翘曲算法的组合。我们的算法应用于手指和触控笔输入签名，代表办公室和移动方案。该系统首次在数据库的开发集上进行了测试。它达到了触控笔输入签名的6.04％的错误率，对于手指输入签名为5.20％，两种类型的组合为6.00％。该系统也应用于数据库的评估集，并实现了非常有前途的结果，特别是对于手指输入签名。

Research on automated essay scoring has become increasing important because it serves as a method for evaluating students' written-responses at scale. Scalable methods for scoring written responses are needed as students migrate to online learning environments resulting in the need to evaluate large numbers of written-response assessments. The purpose of this study is to describe and evaluate three active learning methods than can be used to minimize the number of essays that must be scored by human raters while still providing the data needed to train a modern automated essay scoring system. The three active learning methods are the uncertainty-based, the topological-based, and the hybrid method. These three methods were used to select essays included as part of the Automated Student Assessment Prize competition that were then classified using a scoring model that was training with the bidirectional encoder representations from transformer language model. All three active learning methods produced strong results, with the topological-based method producing the most efficient classification. Growth rate accuracy was also evaluated. The active learning methods produced different levels of efficiency under different sample size allocations but, overall, all three methods were highly efficient and produced classifications that were similar to one another.

This paper presents a novel framework for planning in unknown and occluded urban spaces. We specifically focus on turns and intersections where occlusions significantly impact navigability. Our approach uses an inpainting model to fill in a sparse, occluded, semantic lidar point cloud and plans dynamically feasible paths for a vehicle to traverse through the open and inpainted spaces. We demonstrate our approach using a car's lidar data with real-time occlusions, and show that by inpainting occluded areas, we can plan longer paths, with more turn options compared to without inpainting; in addition, our approach more closely follows paths derived from a planner with no occlusions (called the ground truth) compared to other state of the art approaches.