基于单眼的道路检测方法主要基于机器学习方法，依靠分类和提取精度以及外观，照明和天气变化。传统方法将预测引入条件随机字段或马尔可夫随机场模型中，以改善基于结构的中间预测。这些方法是基于优化的，因此资源很重且缓慢，使其不适合实时应用。我们提出了一种方法，可以通过具有基于超级像素的机器学习功能的本地专家的随机森林分类器来检测和细分道路。随机森林从预先训练的卷积神经网络-VGG-16中吸入机器学习的描述符。这些功能还集中在各自的超级像素中，从而使本地结构保持连续。我们将算法与基于Nueral网络的方法和传统方法（基于手工制作的功能）进行了比较，在结构化的道路（Camvid和Kitti）和非结构化的道路数据集上进行了比较。最后，我们介绍了一个带有1000个带注释的图像的道路场景数据集，并验证我们的算法在非城市和农村道路方案中效果很好。

估计越野环境中的地形横穿性需要关于机器人和这些地形之间复杂相互作用动态的推理。但是，建立准确的物理模型，或创建有益的标签来以有监督的方式学习模型是有挑战性的。我们提出了一种方法，该方法通过将外部感受性的环境信息与本体感受性的地形相互作用反馈相结合，以自我监督的方式将遍历性成本映像结合在一起。此外，我们提出了一种将机器人速度纳入Costmap预测管道中的新型方法。我们在具有挑战性的越野地形上，在多个大型，自动的全地形车辆（ATV）上验证了我们的方法，并在单独的大型地面机器人上易于集成。我们的短尺寸导航结果表明，使用我们学到的Costmaps可以使整体航行更顺畅，并为机器人提供了对机器人与不同地形类型（例如草和砾石）之间相互作用的更细粒度的了解。我们的大规模导航试验表明，与基于占用率的导航基线相比，我们可以将干预措施的数量减少多达57％，这是在挑战400 m至3150 m不等的越野课程中。

开发有效的自动分类器将真实来源与工件分开，对于宽场光学调查的瞬时随访至关重要。在图像差异过程之后，从减法伪像的瞬态检测鉴定是此类分类器的关键步骤，称为真实 - 博格斯分类问题。我们将自我监督的机器学习模型，深入的自组织地图（DESOM）应用于这个“真实的模拟”分类问题。 DESOM结合了自动编码器和一个自组织图以执行聚类，以根据其维度降低的表示形式来区分真实和虚假的检测。我们使用32x32归一化检测缩略图作为底部的输入。我们展示了不同的模型训练方法，并发现我们的最佳DESOM分类器显示出6.6％的检测率，假阳性率为1.5％。 Desom提供了一种更细微的方法来微调决策边界，以确定与其他类型的分类器（例如在神经网络或决策树上构建的）结合使用时可能进行的实际检测。我们还讨论了DESOM及其局限性的其他潜在用法。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

我们介绍了Net2Brain，这是一种图形和命令行的用户界面工具箱，用于比较人工深神经网络（DNNS）和人脑记录的代表空间。尽管不同的工具箱仅促进单个功能或仅关注一小部分监督图像分类模型，但Net2Brain允许提取600多个受过培训的DNN的激活，以执行各种视觉相关的任务（例如，语义段，深度估计，深度估计，深度估计，深度估计，估计，深度率，在图像和视频数据集上均具有动作识别等）。该工具箱在这些激活上计算代表性差异矩阵（RDM），并使用代表性相似性分析（RSA），加权RSA（在特定的ROI和探照灯搜索中）将其与大脑记录进行比较。此外，可以在工具箱中添加一个新的刺激和大脑记录数据集以进行评估。我们通过一个示例展示了如何使用Net2Brain的功能和优势来检验认知计算神经科学的假设。

尽管自动图像分析的重要性不断增加，但最近的元研究揭示了有关算法验证的主要缺陷。性能指标对于使用的自动算法的有意义，客观和透明的性能评估和验证尤其是关键，但是在使用特定的指标进行给定的图像分析任务时，对实际陷阱的关注相对较少。这些通常与（1）无视固有的度量属性，例如在存在类不平衡或小目标结构的情况下的行为，（2）无视固有的数据集属性，例如测试的非独立性案例和（3）无视指标应反映的实际生物医学领域的兴趣。该动态文档的目的是说明图像分析领域通常应用的性能指标的重要局限性。在这种情况下，它重点介绍了可以用作图像级分类，语义分割，实例分割或对象检测任务的生物医学图像分析问题。当前版本是基于由全球60多家机构的国际图像分析专家进行的关于指标的Delphi流程。

贝叶斯建模可帮助应用研究人员阐明其数据的假设，并开发针对特定应用程序量身定制的模型。得益于近似后验推断的良好方法，研究人员现在可以轻松地构建，使用和修改复杂的贝叶斯模型，以获取大型和丰富的数据。但是，这些能力将重点放在模型批评的问题上。研究人员需要工具来诊断其模型的适应性，了解他们的位置不足并指导其修订。在本文中，我们为贝叶斯模型批评开发了一种新方法，即人群预测检查（POP-PC）。 POP-PC建立在后验预测检查（PPC）上，这是一种开创性方法，该方法通过评估观察到的数据上的后验预测分布来检查模型。但是，PPC使用两次数据 - 既可以计算后验预测性并评估它），这可能会导致对模型质量的过度自信评估。相比之下，POP-PC将后验预测分布与人口分布（持有数据集）的抽签进行了比较。这种方法将贝叶斯建模与频繁评估混合在一起。与PPC不同，我们证明了POP-PC已正确校准。从经验上讲，我们研究了经典回归和文本数据层次模型的POP-PC。

The recent increase in public and academic interest in preserving biodiversity has led to the growth of the field of conservation technology. This field involves designing and constructing tools that utilize technology to aid in the conservation of wildlife. In this article, we will use case studies to demonstrate the importance of designing conservation tools with human-wildlife interaction in mind and provide a framework for creating successful tools. These case studies include a range of complexities, from simple cat collars to machine learning and game theory methodologies. Our goal is to introduce and inform current and future researchers in the field of conservation technology and provide references for educating the next generation of conservation technologists. Conservation technology not only has the potential to benefit biodiversity but also has broader impacts on fields such as sustainability and environmental protection. By using innovative technologies to address conservation challenges, we can find more effective and efficient solutions to protect and preserve our planet's resources.

We present the interpretable meta neural ordinary differential equation (iMODE) method to rapidly learn generalizable (i.e., not parameter-specific) dynamics from trajectories of multiple dynamical systems that vary in their physical parameters. The iMODE method learns meta-knowledge, the functional variations of the force field of dynamical system instances without knowing the physical parameters, by adopting a bi-level optimization framework: an outer level capturing the common force field form among studied dynamical system instances and an inner level adapting to individual system instances. A priori physical knowledge can be conveniently embedded in the neural network architecture as inductive bias, such as conservative force field and Euclidean symmetry. With the learned meta-knowledge, iMODE can model an unseen system within seconds, and inversely reveal knowledge on the physical parameters of a system, or as a Neural Gauge to "measure" the physical parameters of an unseen system with observed trajectories. We test the validity of the iMODE method on bistable, double pendulum, Van der Pol, Slinky, and reaction-diffusion systems.

While the brain connectivity network can inform the understanding and diagnosis of developmental dyslexia, its cause-effect relationships have not yet enough been examined. Employing electroencephalography signals and band-limited white noise stimulus at 4.8 Hz (prosodic-syllabic frequency), we measure the phase Granger causalities among channels to identify differences between dyslexic learners and controls, thereby proposing a method to calculate directional connectivity. As causal relationships run in both directions, we explore three scenarios, namely channels' activity as sources, as sinks, and in total. Our proposed method can be used for both classification and exploratory analysis. In all scenarios, we find confirmation of the established right-lateralized Theta sampling network anomaly, in line with the temporal sampling framework's assumption of oscillatory differences in the Theta and Gamma bands. Further, we show that this anomaly primarily occurs in the causal relationships of channels acting as sinks, where it is significantly more pronounced than when only total activity is observed. In the sink scenario, our classifier obtains 0.84 and 0.88 accuracy and 0.87 and 0.93 AUC for the Theta and Gamma bands, respectively.