Multi-uncertainties from power sources and loads have brought significant challenges to the stable demand supply of various resources at islands. To address these challenges, a comprehensive scheduling framework is proposed by introducing a model-free deep reinforcement learning (DRL) approach based on modeling an island integrated energy system (IES). In response to the shortage of freshwater on islands, in addition to the introduction of seawater desalination systems, a transmission structure of "hydrothermal simultaneous transmission" (HST) is proposed. The essence of the IES scheduling problem is the optimal combination of each unit's output, which is a typical timing control problem and conforms to the Markov decision-making solution framework of deep reinforcement learning. Deep reinforcement learning adapts to various changes and timely adjusts strategies through the interaction of agents and the environment, avoiding complicated modeling and prediction of multi-uncertainties. The simulation results show that the proposed scheduling framework properly handles multi-uncertainties from power sources and loads, achieves a stable demand supply for various resources, and has better performance than other real-time scheduling methods, especially in terms of computational efficiency. In addition, the HST model constitutes an active exploration to improve the utilization efficiency of island freshwater.

Media bias can significantly impact the formation and development of opinions and sentiments in a population. It is thus important to study the emergence and development of partisan media and political polarization. However, it is challenging to quantitatively infer the ideological positions of media outlets. In this paper, we present a quantitative framework to infer both political bias and content quality of media outlets from text, and we illustrate this framework with empirical experiments with real-world data. We apply a bidirectional long short-term memory (LSTM) neural network to a data set of more than 1 million tweets to generate a two-dimensional ideological-bias and content-quality measurement for each tweet. We then infer a ``media-bias chart'' of (bias, quality) coordinates for the media outlets by integrating the (bias, quality) measurements of the tweets of the media outlets. We also apply a variety of baseline machine-learning methods, such as a naive-Bayes method and a support-vector machine (SVM), to infer the bias and quality values for each tweet. All of these baseline approaches are based on a bag-of-words approach. We find that the LSTM-network approach has the best performance of the examined methods. Our results illustrate the importance of leveraging word order into machine-learning methods in text analysis.

Image super-resolution is a common task on mobile and IoT devices, where one often needs to upscale and enhance low-resolution images and video frames. While numerous solutions have been proposed for this problem in the past, they are usually not compatible with low-power mobile NPUs having many computational and memory constraints. In this Mobile AI challenge, we address this problem and propose the participants to design an efficient quantized image super-resolution solution that can demonstrate a real-time performance on mobile NPUs. The participants were provided with the DIV2K dataset and trained INT8 models to do a high-quality 3X image upscaling. The runtime of all models was evaluated on the Synaptics VS680 Smart Home board with a dedicated edge NPU capable of accelerating quantized neural networks. All proposed solutions are fully compatible with the above NPU, demonstrating an up to 60 FPS rate when reconstructing Full HD resolution images. A detailed description of all models developed in the challenge is provided in this paper.

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

变压器的注意机制有效地从输入序列中提取相关信息。然而，自我注意力的二次复杂性W.R.T序列长度会产生沉重的计算和记忆负担，尤其是对于长序列的任务。现有的加速器在这些任务中面临性能退化。为此，我们建议Salo为长序列提供杂交稀疏注意机制。Salo包含一个数据调度程序，将混合稀疏注意模式映射到硬件和空间加速器上，以执行有效的注意力计算。我们表明，与GPU和CPU实施相比，Salo平均达到17.66 X和89.33倍的速度，即典型的工作负载，即Longformer和VIL。

步态是长距离识别个体的最有前途的生物识别技术之一。尽管大多数以前的方法都集中在识别轮廓上，但直接从RGB图像中提取步态特征的几种端到端方法表现更好。但是，我们证明了这些端到端方法可能不可避免地会遭受步态液化的噪音，即低级纹理和丰富多彩的信息。在实验上，我们设计了跨域评估以支持这种观点。在这项工作中，我们提出了一个名为Gaitedge的新颖端到端框架，该框架可以有效地阻止步态 - 近距离信息并发布端到端训练潜力。具体而言，Gaitede合成了行人分割网络的输出，然后将其馈送到随后的识别网络中，在该网络中，合成轮廓由身体的可训练边缘和固定内部室内装饰组成，以限制识别网络接收的信息。此外，对齐轮廓的步态嵌入了盖地，而不会失去不同的性能。关于CASIA-B和我们新建的TTG-200的实验结果表明，Gaitedge明显优于先前的方法，并提供了更实用的端到端范式。所有源代码均可在https://github.com/shiqiyu/opengait上获得。

我们研究了开发自主代理的问题，这些自主代理可以遵循人类的指示来推断和执行一系列行动以完成基础任务。近年来取得了重大进展，尤其是对于短范围的任务。但是，当涉及具有扩展动作序列的长匹马任务时，代理可以轻松忽略某些指令或陷入长长指令中间，并最终使任务失败。为了应对这一挑战，我们提出了一个基于模型的里程碑的任务跟踪器（M-Track），以指导代理商并监视其进度。具体而言，我们提出了一个里程碑构建器，该建筑商通过导航和交互里程碑标记指令，代理商需要逐步完成，以及一个系统地检查代理商当前里程碑的进度并确定何时继续进行下一个的里程碑检查器。在具有挑战性的Alfred数据集上，我们的M轨道在两个竞争基本模型中，未见成功率的相对成功率显着提高了33％和52％。

随着近年来AI技术的快速发展，柔软传感区域的深层学习模型有很多研究。然而，该模型已经变得更加复杂，但数据集保持有限：研究人员用数百个数据样本拟合百万参数模型，这不足以行使其模型的有效性，因此在工业中实施时通常无法执行应用程序。为解决这一持久的问题，我们正在为公众提供大规模的高维时间序列制造传感器数据。我们展示了这些数据集上软感应变压器模型建模工业大数据的挑战和有效性。使用变压器，因为，它在自然语言处理中表现出优于最先进的技术，从直接应用到计算机视觉时也表现良好，而不引入图像特定的感应偏差。我们观察句子结构与传感器读数的相似性，并以自然语言中的句子类似的方式处理多变量传感器读数。高维时间序列数据被格式化成相同的嵌入式句子，并馈入变压器模型。结果表明，基于自动编码器和长短期存储器（LSTM）模型，变压器模型优于软感测场中的基准模型。据我们所知，我们是学术界或工业的第一支球队，以利用大规模数值软感测数据基准原始变压器模型的性能。

近年来，道路安全引起了智能运输系统领域的研究人员和从业者的重大关注。作为最常见的道路用户群体之一，行人由于其不可预测的行为和运动而导致令人震惊，因为车辆行人互动的微妙误解可以很容易地导致风险的情况或碰撞。现有方法使用预定义的基于碰撞的模型或人类标签方法来估计行人的风险。这些方法通常受到他们的概括能力差，缺乏对自我车辆和行人之间的相互作用的限制。这项工作通过提出行人风险级预测系统来解决所列问题。该系统由三个模块组成。首先，收集车辆角度的行人数据。由于数据包含关于自我车辆和行人的运动的信息，因此可以简化以交互感知方式预测时空特征的预测。使用长短短期存储器模型，行人轨迹预测模块预测后续五个框架中的时空特征。随着预测的轨迹遵循某些交互和风险模式，采用混合聚类和分类方法来探讨时空特征中的风险模式，并使用学习模式训练风险等级分类器。在预测行人的时空特征并识别相应的风险水平时，确定自我车辆和行人之间的风险模式。实验结果验证了PRLP系统的能力，以预测行人的风险程度，从而支持智能车辆的碰撞风险评估，并为车辆和行人提供安全警告。

陆地 - 空中双模车辆在学术界和工业中绽放，因为它们融入了空中车辆的高流动性和地面车辆的长期耐力。在这项工作中，我们提出了一种自主和自适应的导航框架，为这类车辆带来完全自主权。该框架主要包括1）分层运动规划器，在未知环境中产生安全和低功率的地面 - 鸟轨迹，2）统一运动控制器，其动态地调整陆地运动中的能量消耗。广泛的现实实验和基准比较是在定制的机器人平台上进行的，以验证所提出的框架的稳健性和性能。在测试期间，机器人安全地穿越了陆地集成流动性的复杂环境，并在地面运动中实现了7美元的节能。最后，我们将为社区的引用发出我们的代码和硬件配置。