The ability to convert reciprocating, i.e., alternating, actuation into rotary motion using linkages is hindered fundamentally by their poor torque transmission capability around kinematic singularity configurations. Here, we harness the elastic potential energy of a linear spring attached to the coupler link of four-bar mechanisms to manipulate force transmission around the kinematic singularities. We developed a theoretical model to explore the parameter space for proper force transmission in slider-crank and rocker-crank four-bar kinematics. Finally, we verified the proposed model and methodology by building and testing a macro-scale prototype of a slider-crank mechanism. We expect this approach to enable the development of small-scale rotary engines and robotic devices with closed kinematic chains dealing with serial kinematic singularities, such as linkages and parallel manipulators.
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为了识别动态网络中嵌入的系统（模块），必须制定一个多输入估计问题，该问题需要测量某些节点并将其作为预测输入。但是，由于传感器选择和放置问题，在许多实际情况下，其中一些节点可能无法测量。这可能会导致目标模块的偏差估计。此外，与多输入结构相关的识别问题可能需要确定实验者不特别感兴趣的大量参数，并且在大型网络中的计算复杂性增加。在本文中，我们通过使用数据增强策略来解决这些问题，该策略使我们能够重建缺失的节点测量并提高估计目标模块的准确性。为此，我们使用基于正规化的基于内核的方法和近似推理方法开发了系统识别方法。为感兴趣的模块保留一个参数模型，我们将其他模块作为高斯过程（GP）建模，并用所谓的稳定样条核给出的内核。经验贝叶斯（EB）方法用于估计目标模块的参数。相关的优化问题是使用预期最大化（EM）方法来解决的，在该方法中，我们采用马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）技术来重建未知的缺失节点信息和网络动力学。动态网络示例上的数值模拟说明了开发方法的电势。
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异常气道扩张，称为牵引支气管扩张，是特发性肺纤维化（IPF）的典型特征。体积计算断层扫描（CT）成像捕获IPF中逐渐变细的丢失。我们假设气道异常的自动化量化可以提供IPF疾病程度和严重程度的估算。我们提出了一种自动化计算管道，系统地将气道树木从基于深度学习的气道分割中划分到其裂片和世代分支，从而从胸部CT获得气道结构措施。重要的是，透气阻止通过厚波传播的杂散气道分支的发生，并通过图表搜索去除气道树中的环，克服现有气道骨架算法的限制。在14名健康参与者和14名IPF患者之间比较了透气段（跨空间）和透气曲线曲线之间的逐渐变化。 IPF患者中，Airway interberering显着降低，与健康对照相比，Airway曲线曲调显着增加。差异在下叶中最大标记，符合IPF相关损伤的典型分布。透气是一种开源管道，避免了现有的气道定量算法的限制，并具有临床解释性。自动化气道测量可能具有作为IPF严重程度和疾病程度的新型成像生物标志物。
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在处理自动化数据驱动的决策中的敏感数据时，一个重要的问题是学习具有高性能的预测因素对类标签进行高性能，同时最小化对从偏置数据引起的性别或种族的任何敏感属性的歧视。存在一些混合树优化标准，即结合分类性能和公平性。虽然无阈值ROC-AUC是测量传统分类模型性能的标准，但目前的公平树分类方法主要针对分类任务以及公平度量的固定阈值优化。在本文中，我们提出了一种复合分裂标准，其将无阈值（即，强）人口统计平价与Roc-Auc称为公允剧的Scaff - 分裂标准AUC - 并且容易延伸到袋装和提升的树框架。我们的方法同时利用多个敏感属性，其中值可以是多语言的或交叉的，并且可以针对不可避免的性能公平折衷来调谐。在我们的实验中，我们展示了Scaff如何在二进制，多语言和多敏感属性方面产生具有性能和公平的模型。
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尽管近期因因果推断领域的进展，迄今为止没有关于从观察数据的收集治疗效应估算的方法。对临床实践的结果是，当缺乏随机试验的结果时，没有指导在真实情景中似乎有效的指导。本文提出了一种务实的方法，以获得从观察性研究的治疗效果的初步但稳健地估算，为前线临床医生提供对其治疗策略的信心程度。我们的研究设计适用于一个公开问题，估算Covid-19密集护理患者的拳击机动的治疗效果。
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放射线学使用定量医学成像特征来预测临床结果。目前，在新的临床应用中，必须通过启发式试验和纠正过程手动完成各种可用选项的最佳放射组方法。在这项研究中，我们提出了一个框架，以自动优化每个应用程序的放射线工作流程的构建。为此，我们将放射线学作为模块化工作流程，并为每个组件包含大量的常见算法。为了优化每个应用程序的工作流程，我们使用随机搜索和结合使用自动化机器学习。我们在十二个不同的临床应用中评估我们的方法，从而在曲线下导致以下区域：1）脂肪肉瘤（0.83）； 2）脱粘型纤维瘤病（0.82）; 3）原发性肝肿瘤（0.80）; 4）胃肠道肿瘤（0.77）； 5）结直肠肝转移（0.61）; 6）黑色素瘤转移（0.45）; 7）肝细胞癌（0.75）; 8）肠系膜纤维化（0.80）; 9）前列腺癌（0.72）； 10）神经胶质瘤（0.71）; 11）阿尔茨海默氏病（0.87）;和12）头颈癌（0.84）。我们表明，我们的框架具有比较人类专家的竞争性能，优于放射线基线，并且表现相似或优于贝叶斯优化和更高级的合奏方法。最后，我们的方法完全自动优化了放射线工作流的构建，从而简化了在新应用程序中对放射线生物标志物的搜索。为了促进可重复性和未来的研究，我们公开发布了六个数据集，框架的软件实施以及重现这项研究的代码。
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动态网络的识别方法通常需要先前的网络和干扰拓扑的知识，并且通常依赖于解决可扩展的不可达到的非凸优化问题。虽然在文献中可获得用于估计网络拓扑的方法，但是估计干扰拓扑的缺少的注意力不太注意，即扰动信号的过滤的白噪声表示中的（空间）噪声相关结构和噪声等级。在这项工作中，我们提出了一种动态网络的识别方法，其中干扰拓扑的估计在具有已知网络拓扑的全动态网络的识别之前。为此，我们扩展了多步顺序线性回归和加权空隙空间拟合方法来处理降低的排名噪声，并使用这些方法在完全测量情况下估计干扰拓扑和网络动态。结果，我们提供了一种具有并行计算能力的多步骤最小二乘算法，并且仅依赖于显式分析解决方案，从而避免涉及通常的非凸的优化。因此，我们始终如一地估算了箱子詹金斯模型结构的动态网络，同时保持计算负担低。我们提供了一种一致性证据，包括基于路径的数据信息性条件，用于在实验设计中分配激励信号。在具有减少的排名噪声的动态网络上执行的数值模拟清楚地说明了这种方法的潜力。
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深度生成模型的最新进展导致各种应用领域的令人印象深刻。由于深入学习模型可能会记住部分输入数据的可能性，已经增加了努力，了解出现的记忆。在这项工作中，我们将最近提出的监督学习记忆衡量标准（Feldman，2019）扩展到无监督的密度估算问题，并使它更加计算效率。接下来，我们提出了一项关于概率在诸如变形AutoEncoders等概率深度生成模型中可能发生的记忆的研究。这表明，这些模型易感的记忆形式与模式崩溃和过度装备根本不同。此外，我们表明，所提出的记忆分数测量普通使用的最近邻测试未捕获的现象。最后，我们讨论了几种可用于限制在实践中的记忆的策略。因此，我们的工作提供了理解概率生成模型中有问题的记忆的框架。
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Human observers can learn to recognize new categories of images from a handful of examples, yet doing so with artificial ones remains an open challenge. We hypothesize that data-efficient recognition is enabled by representations which make the variability in natural signals more predictable. We therefore revisit and improve Contrastive Predictive Coding, an unsupervised objective for learning such representations. This new implementation produces features which support state-of-theart linear classification accuracy on the ImageNet dataset. When used as input for non-linear classification with deep neural networks, this representation allows us to use 2-5× less labels than classifiers trained directly on image pixels. Finally, this unsupervised representation substantially improves transfer learning to object detection on the PASCAL VOC dataset, surpassing fully supervised pre-trained ImageNet classifiers.
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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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