在本文中，我们提出了一种节能的SNN体系结构，该体系结构可以通过提高的精度无缝地运行深度尖峰神经网络（SNN）。首先，我们提出了一个转换意识培训（CAT），以减少无硬件实施开销而无需安排SNN转换损失。在拟议的CAT中，可以有效利用用于在ANN训练过程中模拟SNN的激活函数，以减少转换后的数据表示误差。基于CAT技术，我们还提出了一项首要尖峰编码，该编码可以通过使用SPIKE时间信息来轻巧计算。支持提出技术的SNN处理器设计已使用28nm CMOS流程实施。该处理器的推理能量分别为486.7UJ，503.6UJ和1426UJ的最高1级准确性，分别为91.7％，67.9％和57.4％，分别为CIFAR-10，CIFAR-100和TININE-IMIMAGENET处理。16具有5位对数权重。
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When testing conditions differ from those represented in training data, so-called out-of-distribution (OOD) inputs can mar the reliability of black-box learned components in the modern robot autonomy stack. Therefore, coping with OOD data is an important challenge on the path towards trustworthy learning-enabled open-world autonomy. In this paper, we aim to demystify the topic of OOD data and its associated challenges in the context of data-driven robotic systems, drawing connections to emerging paradigms in the ML community that study the effect of OOD data on learned models in isolation. We argue that as roboticists, we should reason about the overall system-level competence of a robot as it performs tasks in OOD conditions. We highlight key research questions around this system-level view of OOD problems to guide future research toward safe and reliable learning-enabled autonomy.
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我们提出Dave Aquatic Virtual Environals（Dave），这是用于水下机器人，传感器和环境的开源仿真堆栈。传统的机器人模拟器并非旨在应对海洋环境带来的独特挑战，包括但不限于在空间和时间上变化的环境条件，受损或具有挑战性的感知以及在通常未探索的环境中数据的不可用。考虑到各种传感器和平台，对于不可避免地抵制更广泛采用的特定用例，车轮通常会重新发明。在现有模拟器的基础上，我们提供了一个框架，以帮助加快算法的开发和评估，否则这些算法需要在海上需要昂贵且耗时的操作。该框架包括基本的构建块（例如，新车，水跟踪多普勒速度记录仪，基于物理的多微型声纳）以及开发工具（例如，动态测深的产卵，洋流），使用户可以专注于方法论，而不是方法。比软件基础架构。我们通过示例场景，测深数据导入，数据检查的用户界面和操纵运动计划以及可视化来演示用法。
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极化成像已应用于越来越多的机器人视觉应用中（例如，水下导航，眩光去除，脱落，对象分类和深度估计）。可以在市场RGB极化摄像机上找到可以在单个快照中捕获颜色和偏振状态的摄像头。由于传感器的特性分散和镜头的使用，至关重要的是校准这些类型的相机以获得正确的极化测量。到目前为止开发的校准方法要么不适合这种类型的相机，要么需要在严格的设置中进行复杂的设备和耗时的实验。在本文中，我们提出了一种新方法来克服对复杂的光学系统有效校准这些相机的需求。我们表明，所提出的校准方法具有多个优点，例如任何用户都可以使用统一的线性极化光源轻松校准相机，而无需任何先验地了解其偏振状态，并且收购数量有限。我们将公开提供校准代码。
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社交媒体平台难以通过内容审核来保护用户免受有害内容的影响。这些平台最近利用机器学习模型来应对每天大量的用户生成内容。由于节制政策因国家和产品类型而异，因此每项政策训练和部署模型是很常见的。但是，这种方法效率很低，尤其是当策略发生变化时，需要在移动的数据分布上重新标记并重新训练数据集。为了减轻这种成本降低，社交媒体平台经常采用第三方内容审核服务，这些服务提供了多个子任务的预测分数，例如预测未成年人，粗鲁的手势或武器的存在，而不是直接提供最终的调节决策。但是，还没有广泛探索从多个子任务的预测分数中做出可靠的自动审核决策。在这项研究中，我们制定了内容节制的现实情况，并引入了一种简单而有效的阈值优化方法，该方法搜索了多个子任务的最佳阈值，以以具有成本效益的方式做出可靠的适度决策。广泛的实验表明，与现有的阈值优化方法和启发式方法相比，我们的方法在内容节制中表现出更好的性能。
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几乎没有射击的对象检测（FSOD）旨在对新类别的几幅图像进行分类和检测。现有的元学习方法由于结构限制而在支持和查询图像之间的功能不足。我们提出了一个层次的注意网络，该网络具有依次大的接收场，以充分利用查询和支持图像。此外，元学习不能很好地区分类别，因为它决定了支持和查询图像是否匹配。换句话说，基于度量的分类学习是无效的，因为它不直接起作用。因此，我们提出了一种称为元对抗性学习的对比学习方法，该方法直接有助于实现元学习策略的目的。最后，我们通过实现明显的利润来建立一个新的最新网络。我们的方法带来了2.3、1.0、1.3、3.4和2.4 \％\％\％AP的改进，可在可可数据集上进行1-30张对象检测。我们的代码可在以下网址找到：https：//github.com/infinity7428/hanmcl
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从嘈杂和稀疏数据中学习普通微分方程（ODES）的非参数系统$ \ dot x = f（t，x）$是一个新兴的机器学习主题。我们使用良好的复制内核希尔伯特空间（RKHS）的理论来定义$ f $的候选者，该候选者的解决方案存在且独特。Learning $ f $包括解决RKHS中的约束优化问题。我们提出了一种惩罚方法，该方法迭代使用代表定理和Euler近似来提供数值解决方案。我们证明了$ l^2 $距离$ x $及其估算器之间的概括。为Fitzhugh Nagumo振荡器提供了实验，并预测了衰老受试者皮质中的淀粉样蛋白水平。在这两种情况下，与最新技术相比，我们都表现出竞争成果。
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骨架序列是紧凑而轻巧的。已经提出了许多基于骨架的动作识别者来对人类行为进行分类。在这项工作中，我们旨在结合与现有模型兼容的组件，并进一步提高其准确性。为此，我们设计了两个时间配件：离散余弦编码（DCE）和按时间顺序损失（CRL）。DCE促进模型以分析频域的运动模式，同时减轻信号噪声的影响。CRL指导网络明确捕获序列的时间顺序。这两个组件一致地赋予许多最近提供的动作识别器具有准确性的提升，从而在两个大数据集上实现了新的最先进（SOTA）精度。
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减少潜伏期和模型大小一直是实时自动语音识别（ASR）应用程序方案的重要研究问题。沿着这个方向，模型量化已成为压缩神经网络并降低计算成本的越来越流行的方法。大多数现有的实用ASR系统都采用训练后8位量化。为了在不引入额外的性能回归的情况下达到更高的压缩率，在这项研究中，我们建议开发具有本机量化培训的4位ASR模型，该模型利用天然整数操作有效地优化培训和推理。我们对基于最新构象体的ASR模型进行了两个实验，以评估我们提出的量化技术。首先，我们探讨了不同精度对重量和激活量化对LibrisPeech数据集的影响，并获得了与Float32模型相比，获得了7.7倍尺寸的无损4位构象异构体模型。此后，我们首次研究并揭示了在使用大型数据集训练的实用ASR系统上的4位量化的可行性，并产生了具有4位混合重量和8位权重的无损构象体ASR模型与FLOAT32模型相比，尺寸减小了5倍。
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在这项工作中，我们分析了一种高效的采样算法，用于通用可达性分析，这仍然是一种令人难度的挑战性问题，其应用范围从神经网络验证到动态系统的安全分析。通过采样输入，评估其在真正可到达的集合中的图像，并将其$ \ epsilon $ -padded凸壳作为集合估计器，该算法适用于一般问题设置，易于实现。我们主要贡献是使用随机集理论的渐近和有限样本精度保证的推导。该分析通知算法设计以获得$ \ epsilon $-close达到的近似值，具有很高的概率，提供了可达性问题最具挑战性的洞察力，并激励了该技术的安全关键应用。在神经网络验证任务上，我们表明这种方法比现有工作更准确，明显更快。我们的分析知情，我们还设计了一种强大的模型预测控制器，我们在硬件实验中展示。
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