中国城乡地区建模差分应力表达可以更好地了解城市化对心理福祉的影响，在过去二十年中迅速发展的国家。本文研究了使用等级混合效应模型从329个县中超过65,000名用户在中国城乡压力的经验和表达的语言差异。我们分析了微博职位中的短语，题目主题和心理语言学的选择，提及压力，以更好地了解中国城乡社区心理压力的评价差异;然后我们将它们与盖子的大规模民意调查进行了比较。在控制社会经济和性别差异之后，我们发现农村社区倾向于表达情感和个人主题，如关系，健康和机会，而在城市地区的用户使用相对，时间和外部主题，如工作，政治和经济学。这些差异存在于对GDP和城市化的控制之外，表明在非常具体的环境中农村和城市居民之间的基本不同的生活方式，可以说是具有不同的压力来源。我们在盖洛普民意调查中找到了与城市化的身体，金融和社会健康的腐败趋势。
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2022-12-28
Although most reinforcement learning research has centered on competitive games, little work has been done on applying it to co-operative multiplayer games or text-based games. Codenames is a board game that involves both asymmetric co-operation and natural language processing, which makes it an excellent candidate for advancing RL research. To my knowledge, this work is the first to formulate Codenames as a Markov Decision Process and apply some well-known reinforcement learning algorithms such as SAC, PPO, and A2C to the environment. Although none of the above algorithms converge for the Codenames environment, neither do they converge for a simplified environment called ClickPixel, except when the board size is small.
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最近有很多不可能的结果表明，在与对抗对手的马尔可夫游戏中最小化的遗憾在统计学上和计算上是棘手的。然而，这些结果都没有排除在所有各方采用相同学习程序的假设下，遗憾最小化的可能性。在这项工作中，我们介绍了第一种（据我们所知）在通用马尔可夫游戏中学习的算法，该算法在所有代理商执行时提供了sublinear后悔保证。我们获得的边界是为了置换遗憾，因此，在此过程中，意味着融合了相关的平衡。我们的算法是分散的，计算上有效的，并且不需要代理之间的任何通信。我们的主要观察结果是，在马尔可夫游戏中通过策略优化的在线学习基本上减少了一种加权遗憾的最小化形式，而未知权重由代理商的策略顺序的路径长度确定。因此，控制路径长度会导致加权的遗憾目标，以提供足够的适应性算法提供统一的后悔保证。
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现代神经网络使用构建块，例如与任意2D翻译一样的卷积。但是，这些香草块并不等于投影歧管中的任意3D翻译。即便如此，所有单眼3D检测器都使用香草块来获得3D坐标，这是为此而不是为香草块设计的任务。本文迈出了朝着探索综合的第一步，以在投影歧管中进行任意3D翻译。由于该深度是最难估计的单眼检测，因此本文提出了深度模棱两可的网络（deviant），该网络（deviant）构建了现有的量表等效性的可检测块。结果，偏差与投影歧管中的深度翻译相等，而香草网络却没有。额外的深度竞争力迫使这种偏差学习一致的深度估计，因此，越来越多的人在纯图像类别中的Kitti和Waymo数据集上实现了最新的单眼3D检测结果，并使用额外信息竞争地对方法进行了竞争性执行。此外，在跨数据库评估中，异常比香草网络更好。 https://github.com/abhi1kumar/deviant的代码和模型
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从单个图像中识别3D中的场景和对象是计算机视觉的长期目标，该目标具有机器人技术和AR/VR的应用。对于2D识别，大型数据集和可扩展解决方案已导致前所未有的进步。在3D中，现有的基准尺寸很小，并且方法专门研究几个对象类别和特定域，例如城市驾驶场景。在2D识别的成功中，我们通过引入一个称为Omni3d的大型基准来重新审视3D对象检测的任务。 OMNI3D重新排列并结合了现有的数据集，导致234K图像与超过300万个实例和97个类别相结合。由于相机内在的差异以及场景和对象类型的丰富多样性，因此3d检测到了这种规模的检测具有挑战性。我们提出了一个称为Cube R-CNN的模型，旨在以统一的方法跨相机和场景类型概括。我们表明，Cube R-CNN在较大的Omni3D和现有基准测试方面都优于先前的作品。最后，我们证明OMNI3D是一个用于3D对象识别的功能强大的数据集，表明它可以改善单数据库性能，并可以通过预训练在新的较小数据集上加速学习。
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我们研究随机梯度下降（SGD）在多大程度上被理解为“常规”学习规则，该规则通过获得良好的培训数据来实现概括性能。我们考虑基本的随机凸优化框架，其中（一通道，无需替代）SGD在经典上是众所周知的，可以最大程度地降低人口风险，以$ o（1/\ sqrt n）$ $ O（1/\ sqrt n）$，并且出人意料地证明，存在问题实例SGD解决方案既表现出$ \ omega（1）$的经验风险和概括差距。因此，事实证明，从任何意义上讲，SGD在算法上都不是稳定的，并且其概括能力不能通过均匀的收敛性或任何其他当前已知的概括性结合技术来解释（除了其经典分析外）。然后，我们继续分析与替代SGD密切相关的相关性，为此我们表明不会发生类似现象，并证明其人口风险实际上确实以最佳速度融合。最后，我们在没有替换SGD的背景下解释了我们的主要结果，用于有限的和凸优化问题，并得出多上类别制度的上限和下限，从而在先前已知的结果上有了显着改善。
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用于神经形态计算的生物学启发的尖峰神经元是具有动态状态变量的非线性滤波器 - 与深度学习中使用的无状态神经元模型非常不同。 Notel Intel的神经形态研究处理器Loihi 2的下一个版本支持各种具有完全可编程动态的最有状态尖峰神经元模型。在这里，我们展示了先进的尖峰神经元模型，可用于有效地处理仿真Loihi 2硬件的仿真实验中的流数据。在一个示例中，共振和火（RF）神经元用于计算短时间傅里叶变换（STFT），其具有类似的计算复杂度，但是输出带宽的47倍而不是传统的STFT。在另一个例子中，我们描述了一种使用时间率RF神经元的光学流量估计算法，其需要比传统的基于DNN的解决方案超过90倍。我们还展示了有前途的初步结果，使用BackPropagation培训RF神经元进行音频分类任务。最后，我们表明，跳跃的血管谐振器 - RF神经元的变体 - 重复耳蜗的新特性，并激励一种有效的基于尖峰的谱图编码器。
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在地质不确定性下，快速同化监测数据以更新压力累积和压力累积和二氧化碳（CO2）羽流迁移的预测是地质碳储存中的一个具有挑战性的问题。具有高维参数空间的数据同化的高计算成本阻碍了商业规模库管理的快速决策。我们建议利用具有深度学习技术的多孔介质流动行为的物理理解，以开发快速历史匹配 - 水库响应预测工作流程。应用集合更顺畅的多数据同化框架，工作流程更新地质特性，并通过通过地震反转解释的压力历史和二氧化碳羽毛的量化不确定性来预测水库性能。由于这种工作流程中最具计算昂贵的组件是储层模拟，我们开发了代理模型，以在多孔注射下预测动态压力和CO2羽流量。代理模型采用深度卷积神经网络，具体地，宽的剩余网络和残留的U-Net。该工作流程针对代表碎屑货架沉积环境的扁平三维储层模型验证。智能处理应用于真正的3D储层模型中数量与单层储层模型之间的桥梁。工作流程可以在主流个人工作站上不到一小时内完成历史匹配和储库预测，在不到一小时内。
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