在本文中，我们解决了逆转图像滤波器效果的新问题，该图像过滤器可以是线性的或非线性的。假设是滤波器的算法未知，滤波器可作为黑框。我们为最小化本地补丁的成本函数和使用总衍生物来近似于梯度下降以解决问题的渐变来制定该逆问题。我们分析影响傅里叶域中输出的收敛和质量的因素。我们还研究加速梯度下降算法在三个无梯度的反向滤波器中的应用，包括本文提出的较方案。我们提出了广泛的实验结果，以评估所提出的算法的复杂性和有效性。结果表明，所提出的算法优于现有技术（1），它与最快的反向滤波器的复杂程度相同，但它可以反转更多数量的滤波器，并且（2）它可以反转与非常复杂的反滤波器的过滤器相同的滤波器列表，但其复杂性要小得多。
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深度信息在许多图像处理应用程序中是有用的。然而，由于拍摄图像是在2D成像传感器上投射3D场景的过程，因此深度信息嵌入图像中。从图像中提取深度信息是一个具有挑战性的任务。引导原理是由于散焦引起的蓝色水平与物体和焦平面之间的距离有关。基于该原理和广泛使用的假设，即高斯模糊是散焦模糊的良好模型，我们制定了作为高斯模糊分类问题的空间变化散焦模糊的问题。我们通过培训深度神经网络来解决图像补丁中的20级蓝色蓝色之一来解决问题。我们创建了一个超过500000美元的尺寸为32 \ times32 $的数据集，用于培训和测试几种知名网络模型。我们发现MobileNetv2由于其较低的内存要求和高精度而适用于此应用。训练模型用于确定通过施加迭代加权引导滤波器来改进的贴剂模糊。结果是散焦图，其携带每个像素的模糊度的信息。我们将提出的方法与最先进的技术进行比较，我们展示了其在自适应图像增强，散焦倍率和多聚焦图像融合中的成功应用。
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主动映射的传统方法专注于构建几何图。但是，对于大多数真实世界应用程序，可行的信息与环境中的语义有意义的对象有关。我们提出了一种用于主动度量语义映射问题的方法，该方法使多个异质机器人能够协作构建环境地图。这些机器人积极探索以最大程度地减少语义（对象分类）和几何（对象建模）信息中的不确定性。我们使用信息丰富但稀疏的对象模型表示环境，每个模型由基本形状和语义类标签组成，并使用大量现实世界数据在经验上表征不确定性。鉴于先前的地图，我们使用此模型为每个机器人选择动作以最大程度地减少不确定性。通过多种现实世界环境中的多机器人实验证明了我们的算法的性能。所提出的框架适用于广泛的现实问题，例如精确农业，基础设施检查和工厂中的资产映射。
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基于学习的控制方案最近表现出了出色的效力执行复杂的任务。但是，为了将它们部署在实际系统中，保证该系统在在线培训和执行过程中将保持安全至关重要。因此，我们需要安全的在线学习框架，能够自主地理论当前的信息是否足以确保安全或需要新的测量。在本文中，我们提出了一个由两个部分组成的框架：首先，在需要时积极收集测量的隔离外检测机制，以确保至少一个安全备份方向始终可供使用；其次，基于高斯的基于过程的概率安全 - 关键控制器可确保系统始终保持安全的可能性。我们的方法通过使用控制屏障功能来利用模型知识，并以事件触发的方式从在线数据流中收集测量，以确保学习的安全至关重要控制器的递归可行性。反过来，这又使我们能够提供具有很高概率的安全集的正式结果，即使在先验未开发的区域中也是如此。最后，我们在自适应巡航控制系统的数值模拟中验证了所提出的框架。
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这项工作探讨了三人游戏训练动力，在哪个条件下，三人游戏融合并融合了平衡。与先前的工作相反，我们研究了三人游戏架构，所有玩家都明确地相互互动。先前的工作分析了游戏，其中三个代理只与另一个玩家互动，构成了双重玩家游戏。我们使用简化的双线性平滑游戏的扩展版本探索三人游戏训练动力学，称为简化的三线性平滑游戏。我们发现，在大多数情况下，三连线游戏不会在NASH平衡上融合，而是在固定点上汇聚，这对于两个玩家来说是最佳的，但对于第三名而言则不是。此外，我们探讨了更新的顺序如何影响融合。除了交替和同时更新外，我们还探索了一个新的更新订单 - 最大化器优先 - 仅在三人游戏中才有可能。我们发现，三人游戏可以使用最大化器优先更新在NASH平衡上收敛。最后，我们在所有三个更新订单下在三线性平滑游戏中为每个玩家的动量值不同，并表明最大化器优先更新在一组比其他更新订单的较大的播放器动量值三合会中获得了更最佳的结果。
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在教育环境中进行随机实验提出了一个问题，即我们如何使用机器学习技术来改善教育干预措施。使用自适应实验中的汤普森采样（TS）（TS）等多臂匪徒（MAB）算法，即使在干预完成之前，也可以通过增加对最佳状态（ARM）的分配可能性来获得更好的结果的机会。这是比传统的A/B测试的优势，该测试可能会分配相等数量的学生为最佳和非最佳条件。问题是勘探探索权衡取舍。尽管自适应政策旨在收集足够的信息来分配更多的学生以可靠地提供更好的武器，但过去的工作表明，这可能还不够探索，无法就武器是否有所不同，得出可靠的结论。因此，在整个实验中提供额外的均匀随机（UR）探索是很有趣的。本文展示了一个真实的自适应实验，该实验是关于学生如何与教师每周的电子邮件提醒互动以建立时间管理习惯的。我们感兴趣的指标是打开电子邮件率，它跟踪由不同主题行的武器。这些是按照不同的分配算法传递的：ur，ts和我们确定为ts {\ dag} - 结合了TS和UR奖励以更新其先验者。我们强调了这些自适应算法的问题 - 在没有显着差异时可能会剥削手臂 - 并解决它们的原因和后果。未来的方向包括研究最佳臂的早期选择不是理想的情况以及自适应算法如何解决它们的情况。
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这项工作介绍了使用伪层作为费米子决定因素的随机估计量的费米子晶状体理论中基于流动采样的量规均值架构。这是最先进的晶格场理论计算中的默认方法，这使得对流向模型在QCD等理论的实际应用至关重要。还概述了通过标准技术（例如/奇数预处理和HasenBusch分解）来改进基于流的采样方法的方法。提供了二维U（1）和SU（3）具有$ n_f = 2 $ FERMIONS的量规理论的数值演示。
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金属有机框架（MOF）是一类模块化的多孔晶体材料，具有巨大的革命性应用，例如储气，分子分离，化学感应，催化和药物输送。剑桥结构数据库（CSD）报告了10,636个合成的MOF晶体，此外还包含CA。114,373个类似MOF的结构。综合数量（加上可能合成的）MOF结构数量庞大，需要研究人员追求计算技术来筛选和分离MOF候选物。在此演示论文中，我们描述了我们在利用知识图方法方面促进MOF预测，发现和综合方面的努力。我们提出了有关（1）从结构化和非结构化来源构建MOF知识图（MOF-KG）的挑战和案例研究，以及（2）利用MOF-KG来发现新知识或缺失知识。
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语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。
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像汤普森采样等多武装强盗算法可用于进行自适应实验，其中最大化奖励意味着数据用于逐步为更多参与者分配更有效的武器。这些转让策略增加了统计假设试验的风险，鉴定武器之间的差异，当没有一个时，并且在真正是一个是一个时，武器的差异存在差异。我们为2臂实验仿真，探讨了两种算法，这些算法结合了统计分析的均匀随机化的益处，具有通过Thompson采样（TS）实现的奖励最大化的益处。首先，前两种汤普森采样增加了固定量的均匀随机分配（UR）随时间均匀传播。二，一种新的启发式算法，称为TS Postdiff（差异后概率）。 Ts Postdiff采用贝叶斯方法来混合TS和UR：使用UR分配分配参与者的概率是后部概率，即两个臂之间的差异是“小”（低于某个阈值），允许在存在时探索更多的探索很少或没有奖励获得。我们发现TS PostDiff方法跨多种效果大小进行良好，因此不需要根据真实效果大小的猜测进行调整。
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