Chronic pain is a multi-dimensional experience, and pain intensity plays an important part, impacting the patients emotional balance, psychology, and behaviour. Standard self-reporting tools, such as the Visual Analogue Scale for pain, fail to capture this burden. Moreover, this type of tools is susceptible to a degree of subjectivity, dependent on the patients clear understanding of how to use it, social biases, and their ability to translate a complex experience to a scale. To overcome these and other self-reporting challenges, pain intensity estimation has been previously studied based on facial expressions, electroencephalograms, brain imaging, and autonomic features. However, to the best of our knowledge, it has never been attempted to base this estimation on the patient narratives of the personal experience of chronic pain, which is what we propose in this work. Indeed, in the clinical assessment and management of chronic pain, verbal communication is essential to convey information to physicians that would otherwise not be easily accessible through standard reporting tools, since language, sociocultural, and psychosocial variables are intertwined. We show that language features from patient narratives indeed convey information relevant for pain intensity estimation, and that our computational models can take advantage of that. Specifically, our results show that patients with mild pain focus more on the use of verbs, whilst moderate and severe pain patients focus on adverbs, and nouns and adjectives, respectively, and that these differences allow for the distinction between these three pain classes.

慢性疼痛被认为是一个重大的健康问题，不仅受到经济，而且在社会和个人层面的影响。作为私人和主观的经验，它不可能从外部和公正地体验，描述和解释慢性疼痛，作为纯粹的有害刺激，直接指向因果症，并促进其缓解，与急性疼痛相反，对其进行评估通常是直截了当的。因此，口头沟通是将相关信息传达给卫生专业人员的关键，否则外部实体无法访问，即关于痛苦经验和患者的内在质量。我们提出并讨论了一个主题建模方法，以识别慢性疼痛的口头描述中的模式，并使用这些模式量化和限定疼痛的经验。我们的方法允许提取关于所获得的主题模型和潜在空间的慢性疼痛经验的新洞察。我们认为我们的结果在临床上与慢性疼痛的评估和管理有关。

目的：验证自然语言处理（NLP）技术的适用性，透露和量化，通过慢性疼痛（RRCP）数据集的新型Reddit报告，致力于慢性疼痛（RRCP）DataSet的报告，旨在成为未来研究的标准在这个欠发达地区。方法：定义和验证与慢性疼痛有关的一组病理学的RRCP数据集。对于每种病理学，确定慢性疼痛经历的主要品质。比较每种病理学的确定质量并验证临床研究。结果：RRCP数据集包含来自与慢性疼痛相关的12个底板的136,573 reddit提交。宏观分析表明，影响相同或相似的身体部位的病理结果导致语义上的疼痛描述。详细的分析表明，在给定的病理学中，存在慢性疼痛的素质，这些病理学的慢性疼痛是从另一个病理学中经历它，以及一些慢性疼痛的各种经验都是共同的。这些使我们能够比较慢性疼痛的主观经验（例如，对于RRCP人群，体验关节炎与在各种质量或疑虑中经历紧张的脊柱炎，同时经历纤维肌痛而包括相同的品质和其他两个病态的特质）。结论：我们对慢性疼痛描述的无监督语义分析反映了关于不同病理在慢性疼痛体验方面如何显现的临床知识。我们的结果验证了使用NLP技术从慢性疼痛经验的描述中自动提取和量化临床相关信息。

Some recent pieces of work in the Machine Learning (ML) literature have demonstrated the usefulness of assessing which observations are hardest to have their label predicted accurately. By identifying such instances, one may inspect whether they have any quality issues that should be addressed. Learning strategies based on the difficulty level of the observations can also be devised. This paper presents a set of meta-features that aim at characterizing which instances of a dataset are hardest to have their label predicted accurately and why they are so, aka instance hardness measures. Both classification and regression problems are considered. Synthetic datasets with different levels of complexity are built and analyzed. A Python package containing all implementations is also provided.

在本文中，我们研究了DRL算法在本地导航问题的应用，其中机器人仅配备有限​​量距离的外部感受传感器（例如LIDAR），在未知和混乱的工作区中朝着目标位置移动。基于DRL的碰撞避免政策具有一些优势，但是一旦他们学习合适的动作的能力仅限于传感器范围，它们就非常容易受到本地最小值的影响。由于大多数机器人在非结构化环境中执行任务，因此寻求能够避免本地最小值的广义本地导航政策，尤其是在未经训练的情况下，这是非常兴趣的。为此，我们提出了一种新颖的奖励功能，该功能结合了在训练阶段获得的地图信息，从而提高了代理商故意最佳行动方案的能力。另外，我们使用SAC算法来训练我们的ANN，这表明在最先进的文献中比其他人更有效。一组SIM到SIM和SIM到现实的实验表明，我们提出的奖励与SAC相结合的表现优于比较局部最小值和避免碰撞的方法。

对制造工艺的机器化的需求很大，因此单调劳动。一些需要特定技能的制造任务（焊接，绘画等）缺乏工人。机器人已在这些任务中使用，但是它们的灵活性受到限制，因为它们仍然很难通过非专家编程/重新编程，从而使它们无法访问大多数公司。机器人离线编程（OLP）是可靠的。但是，直接来自CAD/CAM的生成路径不包括代表人类技能的相关参数，例如机器人最终效应器的方向和速度。本文提出了一个直观的机器人编程系统，以捕捉人类制造技能并将其转变为机器人程序。使用连接到工作工具的磁跟踪系统记录人类熟练工人的演示。收集的数据包括工作路径的方向和速度。位置数据是从CAD/CAM中提取的，因为磁跟踪器捕获时的误差很明显。路径姿势在笛卡尔空间中转换，并在模拟环境中进行验证。生成机器人程序并将其转移到真正的机器人。关于玻璃粘合剂应用过程的实验证明了拟议框架捕获人类技能并将其转移到机器人方面的使用和有效性的直觉。

能够分析和量化人体或行为特征的系统（称为生物识别系统）正在使用和应用变异性增长。由于其从手工制作的功能和传统的机器学习转变为深度学习和自动特征提取，因此生物识别系统的性能增加到了出色的价值。尽管如此，这种快速进步的成本仍然尚不清楚。由于其不透明度，深层神经网络很难理解和分析，因此，由错误动机动机动机的隐藏能力或决定是潜在的风险。研究人员已经开始将注意力集中在理解深度神经网络及其预测的解释上。在本文中，我们根据47篇论文的研究提供了可解释生物识别技术的当前状态，并全面讨论了该领域的发展方向。

图像分割是计算机视觉中的核心任务之一，并且求解它通常取决于通过其组成区域的颜色分布对图像外观数据进行建模。尽管许多分割算法使用交替或隐式方法处理外观模型依赖性，但我们在这里提出了一种新方法，可以直接从图像估算它们，而无需先前有关基础分割的信息。我们的方法使用来自图像的局部高阶颜色统计信息作为潜在变量模型的基于张量分解的估计器的输入。这种方法能够估算多隔离图像中的模型，并在没有事先用户交互的情况下自动输出区域比例，从而克服了从事先尝试到此问题的缺点。我们还在许多具有挑战性的合成和真实成像方案中证明了我们提出的方法的性能，并表明它导致了有效的分割算法。

变形攻击是不断影响深度识别系统的众多威胁之一。它包括从不同个体中选择两张面，并将它们融合到包含两者的身份信息的最终图像中。在这项工作中，我们提出了一个新颖的正规化术语，该术语考虑了两者中存在的身份信息，并促进了两个正交潜在媒介的创建。我们在FRLL数据集中评估了我们提出的方法（Orthomad），并在五个不同的数据集中培训时评估了模型的性能。我们以小的RESNET-18为骨干，我们实现了大多数实验的最新结果，而竞争性则在其他实验中结果。本文的代码将公开可用。

本文介绍了基于2022年国际生物识别技术联合会议（IJCB 2022）举行的基于隐私感知合成训练数据（SYN-MAD）的面部变形攻击检测的摘要。该竞赛吸引了来自学术界和行业的12个参与团队，并在11个不同的国家 /地区举行。最后，参与团队提交了七个有效的意见书，并由组织者进行评估。竞争是为了介绍和吸引解决方案的解决方案，这些解决方案涉及检测面部变形攻击的同时，同时出于道德和法律原因保护人们的隐私。为了确保这一点，培训数据仅限于组织者提供的合成数据。提交的解决方案提出了创新，导致在许多实验环境中表现优于所考虑的基线。评估基准现在可在以下网址获得：https：//github.com/marcohuber/syn-mad-2022。