自50年代后期以来，当发射第一个人造卫星时，居民太空物品（RSO）的数量已稳步增加。据估计，目前约有100万个大于1厘米的物体正在绕地球绕，只有30,000个，大于10厘米，目前正在跟踪。为了避免碰撞的链反应，称为凯斯勒综合征，必须准确跟踪和预测空间碎片和卫星的轨道是必不可少的。当前基于物理的方法在7天的预测中存在误差，在考虑大部分小于1米的空间碎片时，这是不够的。通常，这种故障是由于轨迹开始时空间对象状态周围的不确定性，在环境条件（例如大气阻力）中的预测错误以及RSO的质量或几何形状等特定的未知特征。利用数据驱动的技术，即机器学习，可以提高轨道预测准确性：通过得出未测量的对象的特征，改善非保守力的效果，并通过深度学习模型具有高度复杂的非复杂性非 - 的卓越抽象能力来建模线性系统。在这项调查中，我们概述了该领域正在完成的当前工作。
translated by 谷歌翻译
急诊部门（EDS）是葡萄牙国家卫生服务局的基本要素，可作为具有多样化和非常严重医疗问题的用户的切入点。由于ED的固有特征；预测使用服务的患者数量特别具有挑战性。富裕和医疗专业人员人数之间的不匹配可能会导致提供的服务质量下降，并造成对整个医院产生影响的问题，并从其他部门征用医疗保健工作者以及推迟手术。 。 ED人满为患的部分是由非紧急患者驱动的，尽管没有医疗紧急情况，但诉诸于紧急服务，几乎占每日患者总数的一半。本文描述了一种新颖的深度学习体系结构，即时间融合变压器，该结构使用日历和时间序列协变量来预测预测间隔和4周期间的点预测。我们得出的结论是，可以预测葡萄牙健康区域（HRA）（HRA）的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）为84.4102人/天的平均绝对百分比误差（MAPE）。本文显示了支持使用静态和时间序列协变量的多元方法的经验证据，同时超越了文献中常见的其他模型。
translated by 谷歌翻译
自行车共享系统（BSSS）作为创新的运输服务。鉴于这些系统致力于通过促进环境和经济可持续性以及改善人口的生活质量，这些系统致力于消除当前全球担忧的许多担忧，确保BSS的正常运作至关重要。良好的用户过渡模式知识是对服务的质量和可操作性的决定性贡献。类似的和不平衡的用户的过渡模式导致这些系统遭受自行车不平衡，从长远来看，导致客户损失很大。自行车重新平衡的策略变得重要，以解决这个问题，为此，自行车交通预测至关重要，因为它允许更有效地运行并提前做出反应。在这项工作中，我们提出了一种基于图形神经网络嵌入的自行车TRIPS预测因子，考虑到站分组，气象条件，地理距离和旅行模式。我们在纽约市BSS（CITIBIKE）数据中评估了我们的方法，并将其与四个基线进行比较，包括非聚类方法。为了解决我们的问题的特殊性，我们开发了自适应转换约束聚类加（ADATC +）算法，消除了以前的工作的缺点。我们的实验证据证据细胞化（88％的准确性，而无需聚类83％），哪种聚类技术最适合这个问题。对于ADATC +，链路预测任务的准确性总是较高，而不是基于基准群集方法，而当网站相同，虽然在升级网络时不会降低性能，但在训练有素的模型中不匹配。
translated by 谷歌翻译
空间碎片是太空勘探中的一个主要问题。国际机构不断监控大量的轨道对象数据库，并以结合数据消息的形式发出警告。卫星运营商的一个重要问题是估计新信息将到达，以便他们可以及时反应，但避免卫星演习。我们提出了一个统计学习模型的消息到达过程，允许我们回答两个重要问题：（1）下一个指定的时间间隔有任何新的消息吗？（2）下一条消息到达的不确定性何时到达？我们的贝叶斯泊松过程模型的问题（2）的平均预测误差小于在50K关闭遇到事件的测试集中超过4小时的基线。
translated by 谷歌翻译
Large language models (LLMs) have shown impressive results across a variety of tasks while requiring little or no direct supervision. Further, there is mounting evidence that LLMs may have potential in information-seeking scenarios. We believe the ability of an LLM to attribute the text that it generates is likely to be crucial for both system developers and users in this setting. We propose and study Attributed QA as a key first step in the development of attributed LLMs. We develop a reproducable evaluation framework for the task, using human annotations as a gold standard and a correlated automatic metric that we show is suitable for development settings. We describe and benchmark a broad set of architectures for the task. Our contributions give some concrete answers to two key questions (How to measure attribution?, and How well do current state-of-the-art methods perform on attribution?), and give some hints as to how to address a third key question (How to build LLMs with attribution?).
translated by 谷歌翻译
Obstacles on the sidewalk often block the path, limiting passage and resulting in frustration and wasted time, especially for citizens and visitors who use assistive devices (wheelchairs, walkers, strollers, canes, etc). To enable equal participation and use of the city, all citizens should be able to perform and complete their daily activities in a similar amount of time and effort. Therefore, we aim to offer accessibility information regarding sidewalks, so that citizens can better plan their routes, and to help city officials identify the location of bottlenecks and act on them. In this paper we propose a novel pipeline to estimate obstacle-free sidewalk widths based on 3D point cloud data of the city of Amsterdam, as the first step to offer a more complete set of information regarding sidewalk accessibility.
translated by 谷歌翻译
完全自主移动机器人的现实部署取决于能够处理动态环境的强大的大满贯（同时本地化和映射）系统，其中对象在机器人的前面移动以及不断变化的环境，在此之后移动或更换对象。机器人已经绘制了现场。本文介绍了更换式SLAM，这是一种在动态和不断变化的环境中强大的视觉猛烈抨击的方法。这是通过使用与长期数据关联算法结合的贝叶斯过滤器来实现的。此外，它采用了一种有效的算法，用于基于对象检测的动态关键点过滤，该对象检测正确识别了不动态的边界框中的特征，从而阻止了可能导致轨道丢失的功能的耗竭。此外，开发了一个新的数据集，其中包含RGB-D数据，专门针对评估对象级别的变化环境，称为PUC-USP数据集。使用移动机器人，RGB-D摄像头和运动捕获系统创建了六个序列。这些序列旨在捕获可能导致跟踪故障或地图损坏的不同情况。据我们所知，更换 - 峰是第一个对动态和不断变化的环境既有坚固耐用的视觉大满贯系统，又不假设给定的相机姿势或已知地图，也能够实时运行。使用基准数据集对所提出的方法进行了评估，并将其与其他最先进的方法进行了比较，证明是高度准确的。
translated by 谷歌翻译
滑坡在陡峭的斜坡上具有破坏性和反复发生的自然灾害，并代表了生命和财产的风险。了解遗物滑坡的位置对于了解其机制，更新库存图并改善风险评估至关重要。但是，在覆盖着雨林植被的热带地区，遗物滑坡映射很复杂。提出了一种新的CNN方法，用于半自动检测遗物滑坡，该检测使用由K均值聚类算法生成的数据集并具有预训练步骤。在预训练中计算的权重用于微调CNN训练过程。使用CBERS-4A WPM图像进行了建议和标准方法之间的比较。使用三个用于语义分割的CNN（U-NET，FPN，Linknet）带有两个增强数据集。总共测试了42种CNN组合。在测试的组合之间，精度和回忆的值非常相似。每种组合的召回率都高于75 \％，但是精度值通常小于20 \％。假阳性（FP）样品被称为这些低精度值的原因。提出的方法的预测更准确，正确检测到更多的滑坡。这项工作表明，在被雨林覆盖的区域发现遗物滑坡存在局限性，这主要与牧场的光谱响应与与\ textit {gleichenella sp。}蕨类植物的森林砍伐区域之间的相似性有关，通常用作lands斑scars的指示。
translated by 谷歌翻译
集成开发环境（IDE）提供工具支持，以自动化许多源代码编辑任务。传统上，IDE仅使用空间上下文，即开发人员正在编辑的位置来生成候选编辑建议。但是，仅空间上下文通常不足以自信地预测开发人员的下一个编辑，因此IDE在某个位置会产生许多建议。因此，IDE通常不会主动提供建议，而是需要单击特定图标或菜单，然后从大量潜在建议列表中进行选择。结果，开发人员通常会错过使用工具支持的机会，因为他们不知道它存在或忘记使用它。为了更好地理解开发人员行为中的常见模式并产生更好的编辑建议，我们还可以使用时间上下文，即开发人员最近执行的编辑。为了启用基于时间上下文的编辑建议，我们提出了《守望先锋》，这是一种从IDE中执行的开发人员编辑痕迹学习编辑序列模式的新颖技术。我们的实验表明，《守望先锋》具有78％的精度，守望先锋不仅完成了开发人员错过使用IDE工具支持的机会，而且还预测了在IDE中没有工具支持的新编辑。
translated by 谷歌翻译
自动识别系统（AIS）消息对于使用无线电链路和卫星收发器在全球范围内跨海的血管活动很有用。这样的数据在跟踪血管活性和映射迁移率模式（例如捕鱼中发现）中起着重要作用。因此，本文提出了一种几何驱动的半监督方法，用于从AIS数据中检测捕捞活动。通过提出的方法，我们展示了如何探索消息中包含的信息，以提取描述船舶路线几何形状的特征。为此，我们利用了聚类分析的无监督性质来标记轨迹几何形状，突出了往往表明捕鱼活动的容器运动模式的变化。建议的无监督方法获得的标签用于检测捕鱼活动，我们将其作为时间序列分类任务进行。在这种情况下，我们在AIS数据流上使用复发性神经网络提出了一个解决方案，该解决方案大约是50种不同看不见的渔船的整个轨迹的总$ F $分数的87％。此类结果伴随着广泛的基准研究，该研究评估了不同复发性神经网络（RNN）体系结构的性能。总之，这项工作通过提出一个详尽的过程来做出贡献，其中包括数据准备，标签，数据建模和模型验证。因此，我们提出了一种新颖的解决方案，用于迁移模式检测，该解决方案依赖于时间上展开轨迹并观察其固有的几何形状。
translated by 谷歌翻译