回声状态网络（ESN）是一类复发性神经网络，具有大量隐藏的隐藏权重（在所谓的储层中）。典型的ESN及其变化最近由于在非线性动力学系统的建模方面取得了显着的成功而受到了极大的关注。储层随机连接到没有改变学习过程的固定权重。仅训练从储层到输出的权重。由于储层在训练过程中是固定的，因此我们可能会想知道是否完全利用了复发结构的计算能力。在本文中，我们提出了一种新的ESN类型计算模型，该模型代表傅立叶空间中的储层权重，并对这些权重进行微调，该权重应用了频域中的遗传算法。主要兴趣是，与经典ESN相比，该过程将在小得多的空间中起作用，从而提供了初始方法的降低性变换。提出的技术使我们能够利用大型复发结构的好处，以避免基于梯度的方法的训练问题。我们提供了一项详细的实验研究，该研究证明了我们使用众所周知的混沌系统和现实数据的良好表现。

Much recent work in task-oriented parsing has focused on finding a middle ground between flat slots and intents, which are inexpressive but easy to annotate, and powerful representations such as the lambda calculus, which are expressive but costly to annotate. This paper continues the exploration of task-oriented parsing by introducing a new dataset for parsing pizza and drink orders, whose semantics cannot be captured by flat slots and intents. We perform an extensive evaluation of deep-learning techniques for task-oriented parsing on this dataset, including different flavors of seq2seq systems and RNNGs. The dataset comes in two main versions, one in a recently introduced utterance-level hierarchical notation that we call TOP, and one whose targets are executable representations (EXR). We demonstrate empirically that training the parser to directly generate EXR notation not only solves the problem of entity resolution in one fell swoop and overcomes a number of expressive limitations of TOP notation, but also results in significantly greater parsing accuracy.

Understanding how biological neural networks carry out learning using spike-based local plasticity mechanisms can lead to the development of powerful, energy-efficient, and adaptive neuromorphic processing systems. A large number of spike-based learning models have recently been proposed following different approaches. However, it is difficult to assess if and how they could be mapped onto neuromorphic hardware, and to compare their features and ease of implementation. To this end, in this survey, we provide a comprehensive overview of representative brain-inspired synaptic plasticity models and mixed-signal CMOS neuromorphic circuits within a unified framework. We review historical, bottom-up, and top-down approaches to modeling synaptic plasticity, and we identify computational primitives that can support low-latency and low-power hardware implementations of spike-based learning rules. We provide a common definition of a locality principle based on pre- and post-synaptic neuron information, which we propose as a fundamental requirement for physical implementations of synaptic plasticity. Based on this principle, we compare the properties of these models within the same framework, and describe the mixed-signal electronic circuits that implement their computing primitives, pointing out how these building blocks enable efficient on-chip and online learning in neuromorphic processing systems.

由于物体状态的高维度，服装扁平的管道需要识别机器人制作/选择操纵计划以使服装弄平的服装的配置。在本文中，我们提出了一种以数据为中心的方法，以根据已知的配置网络（KCNET）识别已知的服装配置，该配置是在深度图像上训练的，该图像捕获了已知的服装配置和服装形状的先验知识。在本文中，我们提出了一种以数据为中心的方法，以根据已知的配置网络（KCNET）识别已知的服装配置，该配置是在深度图像上训练的，这些图像捕获了已知的服装配置和服装形状的先验知识。服装的已知配置是当机器人在空气中间悬挂衣服时的服装配置。我们发现，如果我们让机器人识别服装的常见悬挂配置（已知配置），则可以实现92 \％的精度。我们还通过双臂百特机器人提出的方法证明了有效的机器人服装使管道扁平化。机器人的平均运营时间为221.6秒，并成功操纵了五种不同形状的服装。

前列腺癌是全世界男性癌症第二大的癌症和第六主要原因。专家在诊断前列腺癌期间面临的主要问题是含有肿瘤组织的感兴趣区域（ROI）的定位。目前，在大多数情况下，该ROI的分割是由专家医生手动进行的，但是该程序受到某些患者的检测率低（约27-44％）或过度诊断的困扰。因此，几项研究工作解决了从磁共振图像中自动分割和提取ROI特征的挑战，因为此过程可以极大地促进许多诊断和治疗应用。然而，缺乏明确的前列腺边界，前列腺组织固有的异质性以及多种前列腺形状的多样性使这一过程非常难以自动化。在这项工作中，通过获得的MRI图像数据集对六个深度学习模型进行了培训和分析。来自Dijon中心的医院和Catalunya大学。我们使用分类跨环膜损失函数进行了多种深度学习模型（即U-NET，注意U-NET，密度密度，R2U-NET和R2U-NET）的比较。使用通常用于图像分割的三个指标进行分析：骰子分数，JACCARD索引和均方误差。为我们提供最佳结果分割的模型是R2U-NET，骰子，Jaccard和平均平方误差分别达到0.869、0.782和0.00013。

神经胶质瘤是由不同高度异质组织学子区域组成的脑肿瘤。鉴定相关肿瘤子结构的图像分析技术具有改善患者诊断，治疗和预后的高潜力。但是，由于神经胶质瘤的异质性高，分割任务目前是医学图像分析领域的主要挑战。在目前的工作中，研究了由神经胶质瘤的多模式MRI扫描组成的2018年脑肿瘤分割（BRAT）挑战的数据库。提出了基于卷积神经网络（CNN）的设计和应用的分割方法，并结合了原始的后处理技术，其计算需求较低。后处理技术是分割中获得的结果的主要负责。分段区域是整个肿瘤，肿瘤核和增强的肿瘤核，分别获得等于0.8934、0.8376和0.8113的平均骰子系数。这些结果达到了由挑战的获胜者确定的神经胶质瘤分割的最新现状。

深度学习方法已实现了越来越复杂的话语的面向任务的语义解析。但是，单个模型通常仍在分别为每个任务进行培训和部署，需要为每个任务标记培训数据，这使得支持新任务的挑战，即使在单个业务垂直方面（例如，食品订购或旅行预订）也是如此。在本文中，我们描述了交叉顶部（交叉施加任务取消解析），这是一种在给定垂直方向中复杂语义解析的零摄像方法。通过利用用户从相同的垂直共享词汇和语义相似性请求的事实，对单个跨施加性解析器进行了培训，可以在垂直行业内使用任意数量的任意任务，看不见或看不见。我们表明，跨顶部可以在以前看不见的任务上实现高精度，而无需任何其他培训数据，从而提供了一种可扩展的方法来引导新任务的语义解析器。作为这项工作的一部分，我们发布了食物界数据集，该数据集是一个面向任务的解析数据集中的垂直垂直数据集，其话语和注释来自五个架构，每个架构都来自不同的餐厅菜单。

Open Arms是一个新型的开源平台，该平台具有现实的人类机器人手和手臂硬件，并具有28个自由度（DOF），旨在扩展人形机器人抓握和操纵的能力和可访问性。敞开的武器框架包括开放的SDK和开发环境，仿真工具和应用程序开发工具，以构建和操作敞开的武器。本文描述了这些手控制，感应，机制，美学设计以及制造业及其现实世界的应用，并使用远程手工护理机器人进行了现实应用。从2015年到2022年，作者设计并确定了敞开的武器的制造作为低成本，高功能机器人手臂硬件和软件框架，以服务类人机器人的机器人应用以及对低成本假肢的紧急需求，作为一部分汉森机器人索菲亚机器人平台。使用消费产品制造的技术，我们着手定义模块化的低成本技术，以近似人类手的灵敏性和灵敏度。为了证明我们的手的敏捷性和控制，我们提出了一种生成握把残留的CNN（GGR-CNN）模型，该模型可以从实时速度（22ms）的各种对象的输入图像中生成强大的抗抑制剂。我们使用在标准的康奈尔（Cornell）握把数据集上使用模型体系结构实现了92.4％的最新准确性，该数据集包含各种各样的家庭对象。

机器人可变形的操纵是机器人行业的挑战，因为可变形物体具有复杂和各种物体状态。预测这些对象状态并更新操纵计划是耗时的，并且计算昂贵。在本文中，我们提出了学习已知的服装配置，以允许机器人识别服装状态，并选择一个预先设计的操纵计划以使衣服变平。

在本文中，我们建议通过通过物理相似度网络（PhysNet）学习模拟织物之间的物理相似性来预测真实织物和服装的物理参数。为此，我们估计电风扇和面积重量产生的风速，以预测模拟和真实织物和服装的弯曲刚度。我们发现，与贝叶斯优化器相结合的Physnet可以预测物理参数，并将最先进的真实面料提高34％，而真正的服装为68％。