最近，机器人和增强现实中的有希望的应用引起了从点云中的3D对象检测引起了相当大的关注。在本文中，我们展示了FCAF3D - 一流的全卷积锚无室内3D对象检测方法。它是一种简单而有效的方法，使用点云的体素表示，并处理具有稀疏卷曲的体素。 FCAF3D可以通过单个完全卷积前馈通量来处理具有最小运行时的大规模场景。现有的3D对象检测方法在对象的几何形状上进行现有假设，我们认为它限制了它们的泛化能力。为了摆脱任何先前的假设，我们提出了一种以纯粹的数据驱动方式获得更好的结果的导向边界框的新颖参数化。该方法在Scannet V2（+4.5），Sun RGB-D（+3.5）和S3DIS（+20.5）数据集上实现了最先进的3D对象检测结果。代码和模型可在https://github.com/samsunglabs/fcaf3d中获得。
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底面图像中的自动化视盘（OD）和光杯（OC）分割与有效测量垂直杯盘比率（VCDR）是一种在眼科中常用的生物标志物，以确定胶状神经神经病变的程度。通常，这是使用粗到1的深度学习算法来解决的，其中第一阶段近似于OD，第二阶段使用该区域的作物来预测OD/OC掩码。尽管这种方法广泛应用于文献中，但尚无研究来分析其对结果的真正贡献。在本文中，我们介绍了使用5个公共数据库的不同粗到精细设计的全面分析，包括从标准分割的角度以及估算青光眼评估的VCDR。我们的分析表明，这些算法不一定超过标准的多级单阶段模型，尤其是当这些算法是从足够大而多样化的训练集中学习的。此外，我们注意到粗糙阶段比精细的OD分割结果更好，并且在第二阶段提供OD监督对于确保准确的OC掩码至关重要。此外，在多数据集设置上训练的单阶段和两阶段模型都表现出对成对的结果，甚至比其他最先进的替代方案更好，同时排名第一的OD/OC分段。最后，我们评估了VCDR预测的模型与Airogs图像子集中的六个眼科医生相比，以在观察者间可变性的背景下理解它们。我们注意到，即使从单阶段和粗至细节模型中恢复的VCDR估计值也可以获得良好的青光眼检测结果，即使它们与专家的手动测量不高度相关。
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心室心动过速（VT）可能是全世界425万人心脏死亡的原因之一。治疗方法是导管消融，以使异常触发区域失活。为了促进和加快消融过程中的定位，我们提出了基于卷积神经网络（CNN）的两种新型定位技术。与现有方法相反，例如使用ECG成像，我们的方法被设计为独立于患者特异性的几何形状，直接适用于表面ECG信号，同时还提供了二元透射位置。一种方法输出排名的替代解决方案。可以在通用或患者的几何形状上可视化结果。对CNN进行了仅包含模拟数据的数据集培训，并在模拟和临床测试数据上进行了评估。在模拟数据上，中值测试误差低于3mm。临床数据上的中位定位误差低至32mm。在所有临床病例中，多达82％的透壁位置被正确检测到。使用排名的替代溶液，在临床数据上，前3个中值误差下降到20mm。这些结果证明了原理证明使用CNN来定位激活源，而无需固有的患者特定的几何信息。此外，提供多种解决方案可以帮助医生在多个可能的位置中找到实际激活源。通过进一步的优化，这些方法具有加快临床干预措施的高潜力。因此，他们可以降低程序风险并改善VT患者的结局。
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该报告说明了基于音频和视频数据的最成功的AAL应用程序和功能的艺术状态，即（i）生命式和自我监控，（ii）对生命体征的远程监控，（iii）情绪状态识别，（（iv）食物摄入量监测，活动和行为认识，（v）活动和个人帮助，（vi）手势识别，（vii）秋季检测和预防，（viii）移动性评估和脆弱的识别以及（IX）认知和运动康复。对于这些应用程序方案，该报告说明了科学进步，可用产品和研究项目的状态。开放的挑战也被突出显示。
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深度强化学习（RL）导致了许多最近和开创性的进步。但是，这些进步通常以培训的基础体系结构的规模增加以及用于训练它们的RL算法的复杂性提高，而均以增加规模的成本。这些增长反过来又使研究人员更难迅速原型新想法或复制已发表的RL算法。为了解决这些问题，这项工作描述了ACME，这是一个用于构建新型RL算法的框架，这些框架是专门设计的，用于启用使用简单的模块化组件构建的代理，这些组件可以在各种执行范围内使用。尽管ACME的主要目标是为算法开发提供一个框架，但第二个目标是提供重要或最先进算法的简单参考实现。这些实现既是对我们的设计决策的验证，也是对RL研究中可重复性的重要贡献。在这项工作中，我们描述了ACME内部做出的主要设计决策，并提供了有关如何使用其组件来实施各种算法的进一步详细信息。我们的实验为许多常见和最先进的算法提供了基准，并显示了如何为更大且更复杂的环境扩展这些算法。这突出了ACME的主要优点之一，即它可用于实现大型，分布式的RL算法，这些算法可以以较大的尺度运行，同时仍保持该实现的固有可读性。这项工作提出了第二篇文章的版本，恰好与模块化的增加相吻合，对离线，模仿和从演示算法学习以及作为ACME的一部分实现的各种新代理。
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