使用传感器的智能房屋中的监测行为可以对独立能力和居民长期健康的变化提供洞察。被动红外运动传感器（PIRS）是标准的，但可能无法准确跟踪移动的全部持续时间。它们还需要视线检测可以限制性能的运动，并确保它们必须对居民可见。频道状态信息（CSI）是一种低成本，无线电感测形式，可以监控运动，而且提供生成丰富数据的机会。我们开发了一种新颖的自我校准运动检测系统，它使用CSI数据收集和处理在股票覆盆子PI 4上。该系统利用CSI帧之间的相关性，我们使用我们的算法执行方差分析来准确测量整个时期居民的运动。我们展示了这种方法在若干现实世界环境中的有效性。进行的实验表明，对于不同位置的不同强度的运动示例，可以精确地检测活动开始和结束时间。
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Estimation algorithms, such as the sliding window filter, produce an estimate and uncertainty of desired states. This task becomes challenging when the problem involves unobservable states. In these situations, it is critical for the algorithm to ``know what it doesn't know'', meaning that it must maintain the unobservable states as unobservable during algorithm deployment. This letter presents general requirements for maintaining consistency in sliding window filters involving unobservable states. The value of these requirements when designing a navigation solution is experimentally shown within the context of visual-inertial SLAM making use of IMU preintegration.
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Deep Learning models are easily disturbed by variations in the input images that were not seen during training, resulting in unpredictable behaviours. Such Out-of-Distribution (OOD) images represent a significant challenge in the context of medical image analysis, where the range of possible abnormalities is extremely wide, including artifacts, unseen pathologies, or different imaging protocols. In this work, we evaluate various uncertainty frameworks to detect OOD inputs in the context of Multiple Sclerosis lesions segmentation. By implementing a comprehensive evaluation scheme including 14 sources of OOD of various nature and strength, we show that methods relying on the predictive uncertainty of binary segmentation models often fails in detecting outlying inputs. On the contrary, learning to segment anatomical labels alongside lesions highly improves the ability to detect OOD inputs.
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最近的高精度亚次光学光学扫描仪的开发允许将3D键盘检测器和功能描述符在海底环境中的点云扫描上利用。但是，文献缺乏一项全面的调查，无法确定在这些挑战和新颖的环境中使用的检测器和描述符的最佳组合。本文旨在使用使用商业水下激光扫描仪收集的具有挑战性的现场数据集确定最佳的检测器/描述符对。此外，研究表明，合并纹理信息扩展几何特征为合成数据集的特征匹配增添了鲁棒性。本文还提出了一种与水下激光扫描融合图像以产生有色点云的新方法，该方法用于研究6D点云描述符的有效性。
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针对变压器的神经体系结构搜索（NAS）已用于创建针对某些延迟约束的最新模型。在这项工作中，我们提出了更大，更快的速度，这是一种新颖的量化参数共享NAS，它为8位整数（INT8）量化变压器的架构。我们的结果表明，我们的方法能够产生胜过当前最新技术的BERT模型，即Autotinybert，我们测试了所有潜伏期目标，达到了2.68％的准确性增益。此外，尽管我们技术发现的模型的参数数量比float32的参数数量更大，但由于其参数为INT8，但它们的内存足迹大大较小。
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深度神经网络已成为3D医学图像自动分割的金标准方法。然而，由于缺乏对所提供的结果评估可理解的不确定性评估，他们被临床医生的全部接受仍然受到阻碍。量化其不确定性的大多数方法，例如流行的蒙特卡洛辍学物，仅限于在体素水平上预测的某种不确定性度量。除了与真正的医学不确定性无关紧要之外，这在临床上并不令人满意，因为大多数感兴趣的对象（例如，脑部病变）是由素食组成的，其整体相关性可能不会简单地减少其个人不确定性的总和或平均值。在这项工作中，我们建议使用创新的图形神经网络方法超越体素评估，并从蒙特卡洛辍学模型的输出中训练。该网络允许融合体素不确定性的三个估计量：熵，方差和模型的置信度；并且可以应用于任何病变，无论其形状或大小如何。我们证明了我们方法对多发性硬化病变的任务的不确定性估计的优势。
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元学习是机器学习的一个分支，旨在将相关任务分布的数据合成以有效地解决新的数据。在过程控制中，许多系统具有相似且充分理解的动力学，这表明可以通过元学习创建可推广的控制器是可行的。在这项工作中，我们制定了一种元加强学习（META-RL）控制策略，该策略利用已知的离线信息进行培训，例如模型结构。对模型参数的分布而不是单个模型，对元RL代理进行了训练，从而使代理能够自动适应过程动力学的变化，同时保持性能。一个关键的设计元素是能够在培训期间离线利用基于模型的信息，同时保持与新环境交互的无模型策略结构。我们以前的工作已经证明了如何将这种方法应用于调整比例综合控制器以控制一阶过程的与工业相关的问题。在这项工作中，我们简要地重新引入了我们的方法，并证明了如何将其扩展到比例综合衍生的控制器和二阶系统。
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本文着重于基于雷达的同时定位和映射（SLAM）中的有效地标管理。必须进行地标管理，以保持相对于平台姿势估计的估计地标的一致地图。当面对从相同地标和/或动态环境的多个检测到地标可以更改的地标和/或动态环境时，此任务尤其重要。雷达数据的另一个挑战是存在错误检测。因此，我们为Radar Slam Landmark Management提出了一个简单而有效的规则解决方案。假设我们的解决方案中有几个步骤：需要检测并包括新的地标，需要识别和删除虚假地标，并且需要维护地图中注册的地标的一致性。为了说明我们的解决方案，我们在包含固定和固定地标的环境中运行扩展的Kalman Filter Slam算法。我们的仿真结果表明，即使面对虚假检测和来自同一地标的多次检测，提出的解决方案也能够可靠地管理地标。
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已经开发了各种方法来结合多组结果的推理，以在集合和共识聚类文献中进行无监督的聚类。从几个候选聚类模型中的一个“最佳”模型报告结果的方法通常忽略了由模型选择产生的不确定性，并且导致对所选择的特定模型和参数敏感的推论，以及制作的假设，尤其是在小样本中所做的假设。尺寸或小簇尺寸。贝叶斯模型平均（BMA）是一种在多种模型中结合结果的流行方法，这些模型在这种情况下提供了一些有吸引力的好处，包括对组合集群结构的概率解释和基于模型的不确定性的量化。在这项工作中，我们介绍了ClusterBMA，该方法可以通过多种无监督聚类算法进行加权模型平均。我们将聚类内部验证标准的组合用作后验模型概率的新近似值，以加权每个模型的结果。从代表跨模型的聚类溶液的加权平均值的组合后相似性矩阵，我们应用对称的单纯形矩阵分解来计算最终的概率群集分配。此方法在随附的R软件包中实现。我们通过案例研究探索这种方法的性能，该案例研究旨在根据脑电图（EEG）数据识别个体的概率簇。我们还使用仿真数据集探索所提出的技术识别稳健的集成簇具有不同级别的集成簇，并在子组之间的分离水平变化，并且模型之间的簇数量变化。
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语境。斑点检测是天文学中的常见问题。一个例子是在恒星种群建模中，其中从观察结果推断出星系中恒星年龄和金属性的分布。在这种情况下，斑点可能对应于原位的恒星与从卫星中吸收的恒星相对应，而BLOB检测的任务是解散这些组件。当分布带来重大不确定性时，就会出现一个困难，就像从未解决的恒星系统的建模光谱中推断出的恒星种群的情况一样。目前没有不确定性检测BLOB检测的令人满意的方法。目标。我们介绍了一种在恒星系统综合光谱的恒星种群建模的背景下开发的不确定性感知斑点检测方法。方法。我们为经典的blob检测方法的经典laplacian方法的不确定性感知版本开发了理论和计算工具，我们称之为ULOG。这确定了考虑各种尺度的重要斑点。作为将ULOG应用于恒星种群建模的先决条件，我们引入了一种有效计算光谱建模不确定性的方法。该方法基于截断的奇异值分解和马尔可夫链蒙特卡洛采样（SVD-MCMC）。结果。我们将方法应用于星团M54的数据。我们表明，SVD-MCMC推断与标准MCMC的推断相匹配，但计算速度更快。我们将ULOG应用于推断的M54年龄/金属性分布，识别其恒星中的2或3个显着不同的种群。
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