我们的工作侧重于额外的渐变学习算法，用于在双线性零和游戏中查找纳什均衡。该方法可以正式被认为是乐观镜下降\ Cite {DBLP：Cenf / ICLR / Mertikopouloslz19}的典型方法，用于中间梯度步骤，基本上导致计算（近似）最佳反应策略先前迭代的轮廓。虽然乍一看，由于不合理的大，但是对于迭代算法，中间学习步骤，我们证明该方法保证了持续收敛到均衡。特别是，我们表明该算法首先达到$ \ eta ^ {1 / rho} $ - 近似纳什均衡，以$ \ rho> 1 $，通过减少每次迭代的kullback-leibler分歧至少$ \ omega （\ eta ^ {1+ \ frac {1} {\ rho}）$，因为足够小的学习率，$ \ eta $直到该方法成为承包地图，并收敛到确切的均衡。此外，我们对乘法权重更新方法的乐观变体进行实验比较，\ Cite {Daskalakis2019LastITERATECZ}并显示我们的算法具有显着的实际潜力，因为它在加速收敛方面提供了大量的收益。

Entrainment is the phenomenon by which an interlocutor adapts their speaking style to align with their partner in conversations. It has been found in different dimensions as acoustic, prosodic, lexical or syntactic. In this work, we explore and utilize the entrainment phenomenon to improve spoken dialogue systems for voice assistants. We first examine the existence of the entrainment phenomenon in human-to-human dialogues in respect to acoustic feature and then extend the analysis to emotion features. The analysis results show strong evidence of entrainment in terms of both acoustic and emotion features. Based on this findings, we implement two entrainment policies and assess if the integration of entrainment principle into a Text-to-Speech (TTS) system improves the synthesis performance and the user experience. It is found that the integration of the entrainment principle into a TTS system brings performance improvement when considering acoustic features, while no obvious improvement is observed when considering emotion features.

如今，越来越多的数据集已发布针对系统和模型的研究和开发，从而直接比较，解决方案的持续改进以及研究人员参与实验，现实生活数据。但是，尤其是在结构健康监测（SHM）领域中，在许多情况下，新的研究项目具有结构设计和实施，传感器选择和技术推动因素的独特组合，这些组合不符合相关个人研究的配置文学。因此，由于我们没有找到任何相关存储库，因此我们将案例研究中的数据分享到研究界。更具体地说，在本文中，我们提出了一个新颖的时间序列数据集，用于使用陶瓷压电传感器（PZTS）连接到物联网（IOT）设备（IOT）设备的陶瓷压电传感器（PZTS），用于塑料薄板上的撞击检测和本地化，朝着结构性健康监测应用。数据集是从低速，低能冲击事件的实验过程中收集的，该过程包括每个独特的实验至少3个重复，而输入测量值来自放置在板的角落的4个PZT传感器。对于每个重复和传感器，以100 kHz的采样率存储5000个值。该系统用钢球激发，释放的高度从10厘米到20厘米不等。该数据集可在GitHub（https://github.com/smart-objects/impact-events-dataset）中获得。

在这项工作中，我们提出了一个框架，用于部署的无人驾驶汽车（UAV）的便携式接入点（PAP），以服务于一组接地节点（GNS）。除PAP和GNS外，该系统还由安装在人造结构上的一组智能反射表面（IRS）组成，以增加每焦耳的能源消耗的钻头数量，这些能量消耗被测量为全球能源效率（GEE）。 PAP的GEE轨迹是通过考虑UAV推进能量消耗和PAP电池的PEUKERT效应来设计的，PAP电池代表了精确的电池放电曲线作为无人机功耗概况的非线性功能。 GEE轨迹设计问题分为两个阶段：在第一个阶段，使用多层圆形填料方法找到了PAP的路径和可行位置，并使用替代方案计算所需的IRS相移值优化方法考虑了IRS元素的幅度和相位响应之间的相互依赖性；在第二阶段，使用新型的多轨迹设计算法计算PAP飞行速度和用户调度。数值评估表明：忽略Peukert效应高估了PAP的可用飞行时间；一定的阈值后，增加电池尺寸会减少PAP的可用飞行时间；与其他基线场景相比，IRS模块的存在改善了系统的GEE。与使用顺序凸编程和Dinkelbach算法的组合开发的单圈轨迹相比，多圈轨迹可节省更多的能量。

在这项工作中，我们研究了一个无人驾驶系统（UAS）的可靠性和投资成本之间的权衡，该系统由一组携带无线电节点的无人机（UAVS）组成，称为Portable Access Points（PAPS）），部署以服务一组地面节点（GNS）。使用所提出的算法，给定的地理区域等效地表示为一组圆形区域，其中每个圆表示PAP的覆盖区域。然后，通过将其建模为连续的时间出生死亡马尔可夫决策过程（MDP），可以在分析上得出UAS的稳态可用性。数值评估表明，可以通过考虑GN的交通需求和分配来降低保证给定稳态可用性的投资成本。

截断的线性回归是统计学中的一个经典挑战，其中$ y = w^t x + \ varepsilon $及其相应的功能向量，$ x \ in \ mathbb {r}^k $，仅在当时才观察到标签属于某些子集$ s \ subseteq \ mathbb {r} $;否则，对$（x，y）$的存在被隐藏在观察中。以截断的观察结果的线性回归一直是其一般形式的挑战，因为〜\ citet {tobin1958估计，amemiya1973 reflecression}的早期作品。当误差的分布与已知方差正常时，〜\ citet {daskalakis2019 truncatedRegerse}的最新工作在线性模型$ w $上提供了计算和统计上有效的估计器。在本文中，当噪声方差未知时，我们为截断的线性回归提供了第一个计算和统计上有效的估计器，同时估计了噪声的线性模型和方差。我们的估计器基于对截短样品的负模样中的预测随机梯度下降的有效实施。重要的是，我们表明我们的估计错误是渐近正常的，我们使用它来为我们的估计提供明确的置信区域。

在这项工作中，我们优化了基于无人机（UAV）的便携式接入点（PAP）的3D轨迹，该轨迹为一组接地节点（GNS）提供无线服务。此外，根据Peukert效果，我们考虑无人机电池的实用非线性电池放电。因此，我们以一种新颖的方式提出问题，代表了基于公平的能源效率度量的最大化，并被称为公平能源效率（费用）。费用指标定义了一个系统，该系统对每用户服务的公平性和PAP的能源效率都非常重要。该法式问题采用非凸面问题的形式，并具有不可扣除的约束。为了获得解决方案，我们将问题表示为具有连续状态和动作空间的马尔可夫决策过程（MDP）。考虑到解决方案空间的复杂性，我们使用双胞胎延迟的深层确定性政策梯度（TD3）参与者 - 批判性深入强化学习（DRL）框架来学习最大化系统费用的政策。我们进行两种类型的RL培训来展示我们方法的有效性：第一种（离线）方法在整个训练阶段保持GN的位置相同；第二种方法将学习的政策概括为GN的任何安排，通过更改GN的位置，每次培训情节后。数值评估表明，忽视Peukert效应高估了PAP的播放时间，可以通过最佳选择PAP的飞行速度来解决。此外，用户公平，能源效率，因此可以通过有效地将PAP移动到GN上方，从而提高系统的费用价值。因此，我们注意到郊区，城市和茂密的城市环境的基线情景高达88.31％，272.34％和318.13％。

我们提供了一个方程/可变的免费机器学习（EVFML）框架，以控制通过基于微观/代理模拟器建模的复杂/多尺度系统的集体动力学。该方法避免了构建替代物，还原级模型的需求。〜所提出的实现包括三个步骤：（a）来自基于高维代理的模拟，机器学习（尤其是非线性歧管学习（扩散图）（扩散地图） （DMS））有助于确定一组粗粒变量，该变量参数化了出现/集体动力学的低维歧管。从高维输入空间到低维歧管和背部，通过将DMS与NyStrom扩展和几何谐波耦合来求解；（b）已确定了歧管及其坐标，我们将方程式的方法利用了方程的方法对出现动力学执行数值分叉分析；然后，基于先前的步骤（C），我们设计了数据驱动的嵌入式洗涤控制器，该控制器将基于代理的模拟器驱动其内在的IM精确知道的，新兴的开环不稳定稳态，因此表明该方案对数值近似误差和建模不确定性是可靠的。交通动态模型和（ii）与哑剧的随机金融市场代理模型的平衡。

我们证明了快速混合并表征了langevin算法的固定分布，用于反转随机加权DNN发电机。该结果将手和Voroninski的工作从有效的反转到有效的后部采样。实际上，为了提高表达性，我们建议在预训练的生成模型的潜在空间中进行后验采样。为了实现这一目标，我们在StyleGAN-2的潜在空间中训练基于分数的模型，并使用它来解决反问题。我们的框架，得分引导的中间层优化（SGILO），通过用中间层中的生成性先验代替稀疏正则化来扩展先前的工作。在实验上，我们对先前的最新面临，尤其是在低测量方案中获得了显着改善。

In the classical setting of self-selection, the goal is to learn $k$ models, simultaneously from observations $(x^{(i)}, y^{(i)})$ where $y^{(i)}$ is the output of one of $k$ underlying models on input $x^{(i)}$. In contrast to mixture models, where we observe the output of a randomly selected model, here the observed model depends on the outputs themselves, and is determined by some known selection criterion. For example, we might observe the highest output, the smallest output, or the median output of the $k$ models. In known-index self-selection, the identity of the observed model output is observable; in unknown-index self-selection, it is not. Self-selection has a long history in Econometrics and applications in various theoretical and applied fields, including treatment effect estimation, imitation learning, learning from strategically reported data, and learning from markets at disequilibrium. In this work, we present the first computationally and statistically efficient estimation algorithms for the most standard setting of this problem where the models are linear. In the known-index case, we require poly$(1/\varepsilon, k, d)$ sample and time complexity to estimate all model parameters to accuracy $\varepsilon$ in $d$ dimensions, and can accommodate quite general selection criteria. In the more challenging unknown-index case, even the identifiability of the linear models (from infinitely many samples) was not known. We show three results in this case for the commonly studied $\max$ self-selection criterion: (1) we show that the linear models are indeed identifiable, (2) for general $k$ we provide an algorithm with poly$(d) \exp(\text{poly}(k))$ sample and time complexity to estimate the regression parameters up to error $1/\text{poly}(k)$, and (3) for $k = 2$ we provide an algorithm for any error $\varepsilon$ and poly$(d, 1/\varepsilon)$ sample and time complexity.