视觉惯性进程（VIO）是当今大多数AR/VR和自主机器人系统的姿势估计主链，无论是学术界和工业的。但是，这些系统对关键参数的初始化高度敏感，例如传感器偏见，重力方向和度量标准。在实际场景中，很少满足高parallax或可变加速度假设（例如，悬停空中机器人，智能手机AR用户不使用电话打手机的智能手机AR），经典的视觉惯性初始化配方通常会变得不良条件和/或未能有意义地融合。在本文中，我们专门针对这些低兴奋的场景针对野生用法至关重要的视觉惯性初始化。我们建议通过将新的基于学习的测量作为高级输入来规避经典视觉惯性结构（SFM）初始化的局限性。我们利用学到的单眼深度图像（单深度）来限制特征的相对深度，并通过共同优化其尺度和偏移来将单深度升级到度量标尺。我们的实验显示出与视觉惯性初始化的经典配方相比，问题条件有显着改善，并且相对于公共基准的最先进，尤其是在低兴奋的情况下，相对于最先进的表现，具有显着的准确性和鲁棒性提高。我们进一步将这种改进扩展到现有的探射系统中的实现，以说明我们改进的初始化方法对产生跟踪轨迹的影响。
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Gradient-based explanation is the cornerstone of explainable deep networks, but it has been shown to be vulnerable to adversarial attacks. However, existing works measure the explanation robustness based on $\ell_p$-norm, which can be counter-intuitive to humans, who only pay attention to the top few salient features. We propose explanation ranking thickness as a more suitable explanation robustness metric. We then present a new practical adversarial attacking goal for manipulating explanation rankings. To mitigate the ranking-based attacks while maintaining computational feasibility, we derive surrogate bounds of the thickness that involve expensive sampling and integration. We use a multi-objective approach to analyze the convergence of a gradient-based attack to confirm that the explanation robustness can be measured by the thickness metric. We conduct experiments on various network architectures and diverse datasets to prove the superiority of the proposed methods, while the widely accepted Hessian-based curvature smoothing approaches are not as robust as our method.
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Migraine is a high-prevalence and disabling neurological disorder. However, information migraine management in real-world settings could be limited to traditional health information sources. In this paper, we (i) verify that there is substantial migraine-related chatter available on social media (Twitter and Reddit), self-reported by migraine sufferers; (ii) develop a platform-independent text classification system for automatically detecting self-reported migraine-related posts, and (iii) conduct analyses of the self-reported posts to assess the utility of social media for studying this problem. We manually annotated 5750 Twitter posts and 302 Reddit posts. Our system achieved an F1 score of 0.90 on Twitter and 0.93 on Reddit. Analysis of information posted by our 'migraine cohort' revealed the presence of a plethora of relevant information about migraine therapies and patient sentiments associated with them. Our study forms the foundation for conducting an in-depth analysis of migraine-related information using social media data.
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在边缘计算中，必须根据用户移动性迁移用户的服务配置文件。已经提出了强化学习（RL）框架。然而，这些框架并不考虑偶尔的服务器故障，尽管很少会阻止Edge Computing用户的延迟敏感应用程序（例如自动驾驶和实时障碍物检测）的平稳和安全功能，因为用户的计算作业不再是完全的。由于这些故障的发生率很低，因此，RL算法本质上很难为数据驱动的算法学习针对典型事件和罕见事件方案的最佳服务迁移解决方案。因此，我们引入了罕见的事件自适应弹性框架火，该框架将重要性采样集成到加强学习中以放置备份服务。我们以与其对价值函数的贡献成正比的稀有事件进行采样，以学习最佳政策。我们的框架平衡了服务迁移和迁移成本之间的迁移权衡，与失败的成本以及备份放置和移民的成本。我们提出了一种基于重要性抽样的Q-学习算法，并证明其界限和收敛到最佳性。随后，我们提出了新的资格轨迹，我们的算法的线性函数近似和深Q学习版本，以确保其扩展到现实世界情景。我们扩展框架，以适应具有不同风险承受失败的用户。最后，我们使用痕量驱动的实验表明我们的算法在发生故障时会降低成本。
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空间红外的小型船舶检测旨在将小型船只与轨道轨道捕获的图像分开。由于图像覆盖面积极大（例如，数千平方公里），这些图像中的候选目标比空中基于天线和陆基成像设备观察到的目标要小得多，二聚体，更可变。现有的简短成像基于距离的红外数据集和目标检测方法不能很好地用于空间监视任务。为了解决这些问题，我们开发了一个空间红外的小型船舶检测数据集（即Nudt-Sirst-Sea），该数据集具有48个空间基红外图像和17598像素级的小型船上注释。每个图像覆盖约10000平方公里的面积，带有10000x10000像素。考虑到这些充满挑战的场景，考虑到这些微小的船只的极端特征（例如，小，昏暗，可变的），我们在本文中提出了多层Transunet（MTU-NET）。具体而言，我们设计了视觉变压器（VIT）卷积神经网络（CNN）混合编码器来提取多层次特征。首先将局部特征图用几个卷积层提取，然后馈入多级特征提取模块（MVTM）以捕获长距离依赖性。我们进一步提出了一种拷贝性衡量量 - 帕斯特（CRRP）数据增强方法，以加速训练阶段，从而有效地减轻了目标和背景之间样本不平衡问题的问题。此外，我们设计了一个焦点损失，以实现目标定位和形状描述。 NUDT-SIRST-SEA数据集的实验结果表明，就检测概率，错误警报率和联合交集的交集而言，我们的MTU-NET优于传统和现有的基于深度学习的SIRST方法。
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这是Parse2022 Challenge最终结果中第9位的技术报告。我们通过使用基于3D CNN网络的两阶段方法来解决肺动脉的分割问题。粗模型用于定位ROI，并使用精细模型来完善分割结果。此外，为了提高细分性能，我们采用了多视图和多窗口级方法，同时我们采用了微调策略来减轻不一致的标签影响。
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本文提出了Salenet-端到端卷积神经网络（CNN），用于使用前额叶脑电图（EEG）进行持续注意水平评估。提出了一种偏置驱动的修剪方法，以及小组卷积，全局平均池（GAP），接近零的修剪，重量聚类和模型压缩的量化，达到183.11x的总压缩比。在这项工作中，压缩的分配器在记录的6个受试者EEG数据库上获得了最新的主题无关的持续注意力分类精度为84.2％。该沙发在ARTIX-7 FPGA上实施，竞争功耗为0.11 W，能源效率为8.19 GOPS/W。
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新兴的六代（6G）是异质无线网络的集成，它们可以在任何地方和任何时间网络中无缝支持。但是，6G应提供高质量的信任，以满足移动用户的期望。人工智能（AI）被认为是6G中最重要的组成部分之一。然后，基于AI的信任管理是提供可信赖和可靠的服务的有希望的范式。在本文中，为6G无线网络提供了一种生成的对抗性学习信任管理方法。首先审查了一些基于AI的典型信任管理方案，然后引入了潜在的异质和智能6G架构。接下来，开发了AI和信任管理的集成以优化情报和安全性。最后，提出的基于AI的信任管理方法用于确保聚类以实现可靠和实时的通信。仿真结果表明了其在保证网络安全和服务质量方面的出色性能。
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由于独特的特征和约束，可信赖和可靠的数据传输是无线传感器网络（WSN）的一项艰巨任务。为了获取安全的数据传输并解决安全性和能源之间的冲突，在本文中，我们提出了一种基于进化游戏的安全聚类协议，具有模糊信任评估和WSN的离群检测。首先，提出了一种模糊的信任评估方法，以将传输证据转化为信任价值，同时有效地减轻了信任的不确定性。然后，提出了基于K-均值的离群检测方案，以进一步分析通过模糊信任评估或信任建议获得的大量信任值。它可以发现传感器节点之间的共同点和差异，同时提高异常检测的准确性。最后，我们提出了一种基于进化游戏的安全群集协议，以在选举群集头时进行安全保证和节能节能节省之间的权衡。失败的传感器节点可以通过隔离可疑节点来安全地选择自己的头部。仿真结果验证了我们的安全聚类协议可以有效地捍卫网络免受内部自私或折衷节点的攻击。相应地，及时的数据传输速率可以显着提高。
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安全是工业无线传感器网络（IWSN）的主要问题之一。为了确保群集IWSN中的安全性，本文通过模糊信任评估和离群值检测（SCFTO）提出了一个安全的聚类协议（SCFTO）。首先，为了处理开放无线介质中的传输不确定性，采用间隔2型模糊逻辑控制器来估计信托。然后引入了基于密度的离群检测机制，以获取用于隔离群集头的自适应信任阈值。最后，提出了一种基于模糊的集群头选举方法，以在节能和安全保证之间达到平衡，以便具有更多残留能量或对其他节点置信度更高的正常传感器节点具有更高的概率，使其成为群集头。广泛的实验验证我们的安全聚类协议可以有效地捍卫网络免受内部恶意或受损节点的攻击。
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