在过去的几十年中，虚拟领域的许多方面都得到了增强，从亚马逊的Alexa和Apple的Siri等数字助手到出现到重新品牌的Meta的最新元元努力。这些趋势强调了产生对人类的影像性视觉描述的重要性。近年来，这导致了所谓的深层和说话的头部生成方法的快速增长。尽管它们令人印象深刻和受欢迎程度，但它们通常缺乏某些定性方面，例如纹理质量，嘴唇同步或解决方案以及实时运行的实用方面。为了允许虚拟人类化身在实际场景中使用，我们提出了一个端到端框架，用于合成能够语音的高质量虚拟人脸，并特别强调性能。我们介绍了一个新的网络，利用Visemes作为中间音频表示，并采用层次图像综合方法的新型数据增强策略，该方法允许解散用于控制全球头部运动的不同模态。我们的方法是实时运行的，与当前的最新技术相比，我们能够提供卓越的结果。

机器人设计优化，模仿学习和系统标识共享一个常见的问题，该问题需要对机器人或任务参数进行优化，同时在优化机器人运动的同时。为了解决这些问题，我们可以使用可区分的最佳控制，以使机器人运动相对于参数的运动的梯度。我们提出了一种通过敏感性分析（SA）通过差分动态编程（DDP）算法进行分析分析计算这些梯度的方法。我们表明，计算梯度时必须包括二阶动力学项。但是，在计算运动时，我们不需要包括它们。我们验证我们在摆和双摆系统上的方法。此外，我们比较使用使用迭代线性二次调节器（ILQR）的衍生物，该线性二次调节器（ILQR）在Kinova ARM的共同设计任务上忽略了这些二阶术语，我们在其中优化了目标机器人的链路长度达到任务。我们表明，使用ILQR梯度忽略二阶动力学的优化会影响衍生物的计算。取而代之的是，使用DDP梯度优化，对于一系列初始设计，使我们的公式扩展到复杂的系统。

自然语言处理（NLP）是一个人工智能领域，它应用信息技术来处理人类语言，在一定程度上理解并在各种应用中使用它。在过去的几年中，该领域已经迅速发展，现在采用了深层神经网络的现代变体来从大型文本语料库中提取相关模式。这项工作的主要目的是调查NLP在药理学领域的最新使用。正如我们的工作所表明的那样，NLP是药理学高度相关的信息提取和处理方法。它已被广泛使用，从智能搜索到成千上万的医疗文件到在社交媒体中找到对抗性药物相互作用的痕迹。我们将覆盖范围分为五个类别，以调查现代NLP方法论，常见的任务，相关的文本数据，知识库和有用的编程库。我们将这五个类别分为适当的子类别，描述其主要属性和想法，并以表格形式进行总结。最终的调查介绍了该领域的全面概述，对从业者和感兴趣的观察者有用。

行动调速器是标称控制循环的附加方案，该方案监视和调整控制措施以强制执行以端加状态和控制约束表示的安全规范。在本文中，我们介绍了系统的强大动作调速器（RAG），该动力学可以使用具有参数和加法不确定性的离散时间分段仿射（PWA）模型来表示，并受到非convex约束。我们开发了抹布的理论属性和计算方法。之后，我们介绍了抹布来实现安全加强学习（RL），即确保在线RL勘探和探索过程中的历史约束满意度。该开发使控制策略的安全实时演变和适应操作环境和系统参数的变化（由于老化，损坏等）。我们通过考虑将其应用于质量 - 弹簧式抑制系统的软地面问题来说明抹布在约束执法和安全RL中的有效性。

然而，由于各种交通/道路结构方案以及人类驾驶员行为的长时间分布，自动驾驶的感应，感知和本地化取得了重大进展，因此，对于智能车辆来说，这仍然是一个持开放态度的挑战始终知道如何在有可用的传感 /感知 /本地化信息的道路上做出和执行最佳决定。在本章中，我们讨论了人工智能，更具体地说，强化学习如何利用运营知识和安全反射来做出战略性和战术决策。我们讨论了一些与强化学习解决方案的鲁棒性及其对自动驾驶驾驶策略的实践设计有关的具有挑战性的问题。我们专注于在高速公路上自动驾驶以及增强学习，车辆运动控制和控制屏障功能的整合，从而实现了可靠的AI驾驶策略，可以安全地学习和适应。

最近的攻击表明，可以从FEDSGD更新中恢复用户数据，从而破坏隐私。但是，这些攻击具有有限的实际相关性，因为联邦学习通常使用FedAvg算法。与FEDSGD相比，从FedAvg更新中恢复数据要困难得多，因为：（i）更新是在未观察到的中间网络权重计算的，（ii）使用大量批次，并且（iii）标签和网络权重在客户端上同时不同脚步。在这项工作中，我们提出了一项新的基于优化的攻击，该攻击通过解决上述挑战来成功攻击FedAvg。首先，我们使用自动差异化解决了优化问题，该分化迫使客户端更新的仿真，该更新生成了恢复的标签和输入的未观察到的参数，以匹配接收到的客户端更新。其次，我们通过将来自不同时期的图像与置换不变的先验联系起来来解决大量批处理。第三，我们通过在每个FedAvg步骤中估算现有FEDSGD攻击的参数来恢复标签。在流行的女性数据集中，我们证明，平均而言，我们从现实的FedAvg更新中成功地恢复了> 45％的图像，该更新是在10个本地时期计算出的10批批次，每个批次，每个图像，每张5张图像，而使用基线仅<10％。我们的发现表明，基于FedAvg的许多现实世界联合学习实现非常脆弱。

不断增长的数据量导致更大的通用模型。通常遗漏特定用例，因为通用模型在域特定情况下往往表现不佳。我们的工作通过用于从通用域（并行文本）语料库的域名数据的方法解决了这个差距，用于机器翻译的任务。所提出的方法根据具有单孔域的特定数据集的余弦相似度在并行通用域数据中排列句子。然后，我们选择具有最高相似性分数的顶级k句，以培训调整的新机器翻译系统到特定的域数据。我们的实验结果表明，在通用或通用和域数据的混合训练的域内训练的模型训练的模型。也就是说，我们的方法以低计算成本和数据大小选择高质量的域特定培训实例。

联邦学习是一种培训机器学习模型而不共享培训数据的既定方法。但是，最近的工作表明，它不能保证数据隐私，因为共享梯度仍然可以泄漏敏感信息。为了将渐变泄漏问题正式化，我们提出了一种理论框架，首次对贝叶斯最佳对手被扣除作为优化问题的理论框架。我们证明现有的泄漏攻击可以看作是对输入数据和梯度的概率分布的不同假设的这种最佳对手的近似。我们的实验证实了贝叶斯最佳对手的有效性，当它具有潜在的潜在分布时。此外，我们的实验评估表明，几种现有的启发式防御对于更强的攻击无效，特别是在培训过程中。因此，我们的研究结果表明，建设更有效的防御和他们的评价仍然是一个公开问题。

Existing neural network verifiers compute a proof that each input is handled correctly under a given perturbation by propagating a symbolic abstraction of reachable values at each layer. This process is repeated from scratch independently for each input (e.g., image) and perturbation (e.g., rotation), leading to an expensive overall proof effort when handling an entire dataset. In this work, we introduce a new method for reducing this verification cost without losing precision based on a key insight that abstractions obtained at intermediate layers for different inputs and perturbations can overlap or contain each other. Leveraging our insight, we introduce the general concept of shared certificates, enabling proof effort reuse across multiple inputs to reduce overall verification costs. We perform an extensive experimental evaluation to demonstrate the effectiveness of shared certificates in reducing the verification cost on a range of datasets and attack specifications on image classifiers including the popular patch and geometric perturbations. We release our implementation at https://github.com/eth-sri/proof-sharing.

我们为腿部机器人和动态操作的计算共同设计提供了一个多功能框架。当前的最新方法通常基于随机采样或并发优化。我们提出了一种新型的二元优化方法，该方法利用运动计划子问题的衍生物（即较低级别）。这些运动规划衍生物使我们能够将任意的设计约束和成本纳入通用非线性计划（即上层）。我们的方法允许在较低级别使用任何可区分的运动计划者，还允许捕获任意设计约束和成本的高层。它有效地优化了机器人的形态，有效载荷分布和执行参数，同时考虑其完整的动态，关节限制和物理约束，例如摩擦锥。我们通过设计跳跃和小跑的四倍机器人来演示这些功能。我们证明我们的方法能够为这些任务设计一个更节能的独奏机器人。