随着智能建筑应用的增长，住宅建筑中的占用信息变得越来越重要。在智能建筑物的范式的背景下，为了广泛的目的，需要这种信息，包括提高能源效率和乘员舒适性。在这项研究中，使用基于电器技术信息的深度学习实施了住宅建筑中的占用检测。为此，提出了一种新型的智能住宅建筑系统占用方法。通过智能计量系统测量的电器，传感器，光和HVAC的数据集用于模拟。为了对数据集进行分类，使用了支持向量机和自动编码器算法。混淆矩阵用于准确性，精度，召回和F1，以证明所提出的方法在占用检测中的比较性能。拟议的算法使用电器的技术信息达到95.7〜98.4％。为了验证占用检测数据，采用主成分分析和T分布的随机邻居嵌入（T-SNE）算法。通过使用占用检测，智能建筑物中可再生能源系统的功耗降低到11.1〜13.1％。

为了通过使用可再生能源来取代化石燃料，间歇性风能和光伏（PV）功率的资源不平衡是点对点（P2P）功率交易的关键问题。为了解决这个问题，本文介绍了增强学习（RL）技术。对于RL，图形卷积网络（GCN）和双向长期记忆（BI-LSTM）网络由基于合作游戏理论的纳米簇之间的P2P功率交易共同应用于P2P功率交易。柔性且可靠的DC纳米醇适合整合可再生能源以进行分配系统。每个局部纳米粒子群都采用了生产者的位置，同时着重于功率生产和消费。对于纳米级簇的电源管理，使用物联网（IoT）技术将多目标优化应用于每个本地纳米群集群。考虑到风和光伏发电的间歇性特征，进行电动汽车（EV）的充电/排放。 RL算法，例如深Q学习网络（DQN），深度复发Q学习网络（DRQN），BI-DRQN，近端策略优化（PPO），GCN-DQN，GCN-DQN，GCN-DRQN，GCN-DRQN，GCN-BI-DRQN和GCN-PPO用于模拟。因此，合作P2P电力交易系统利用使用时间（TOU）基于关税的电力成本和系统边际价格（SMP）最大化利润，并最大程度地减少电网功耗的量。用P2P电源交易的纳米簇簇的电源管理实时模拟了分配测试馈线，并提议的GCN-PPO技术将纳米糖簇的电量降低了36.7％。

最近的端到端多对象检测器通过删除手工制作的过程（例如使用非最大最大抑制（NMS））删除手工制作的过程来简化推理管道。但是，在训练中，他们需要两分匹配来计算检测器输出的损失。与端到端学习的核心的方向性相反，双方匹配使端到端探测器复杂，启发式和依赖的培训。在本文中，我们提出了一种训练端到端多对象探测器而无需匹配的方法。为此，我们使用混合模型将端到端多对象检测作为密度估计问题。我们提出的检测器，称为稀疏混合物密度检测器（稀疏MDOD），使用混合模型估算边界盒的分布。稀疏MDOD是通过最大程度地减少负对数似然性和我们提出的正则化项，最大成分最大化（MCM）损失来训练的，从而阻止了重复的预测。在训练过程中，不需要其他过程，例如两分匹配，并且损失是直接从网络输出中计算出来的。此外，我们的稀疏MDOD优于MS-Coco上的现有检测器，MS-Coco是一种著名的多对象检测基准。

异常检测涉及广泛的应用，如故障检测，系统监控和事件检测。识别从智能计量系统获得的计量数据的异常是提高电力系统的可靠性，稳定性和效率的关键任务。本文介绍了异常检测过程，以发现在智能计量系统中观察到的异常值。在所提出的方法中，使用双向长短期存储器（BILSTM）的AutoEncoder并找到异常数据点。它通过具有非异常数据的AutoEncoder计算重建错误，并且将分类为异常的异常值通过预定义的阈值与非异常数据分离。基于Bilstm AutoEncoder的异常检测方法用来自985户家庭收集的4种能源电力/水/加热/热水的计量数据进行测试。

我们提出了CPO，这是一种快速且强大的算法，该算法与可能包含更改的场景的3D点云相对于2D全景图。为了稳健地处理场景的变化，我们的方法偏离了传统的特征点匹配，并着重于全景图像提供的空间上下文。具体而言，我们建议使用得分图提出有效的颜色直方图生成和随后的鲁棒定位。通过利用球形投影的唯一模棱两可，我们提出了大量相机姿势的非常快的颜色直方图生成，而无需明确渲染所有候选姿势的图像。我们将全景云和点云的区域一致性作为2D/3D分数图，并使用它们来称量输入颜色值以进一步提高鲁棒性。加权颜色分布很快找到了良好的初始姿势，并实现了基于梯度的优化的稳定收敛。 CPO是轻量级的，在所有测试的场景中都能实现有效的本地化，尽管场景变化，重复性结构或无特征区域都显示出稳定的性能，这是带有透视摄像头视觉定位的典型挑战。

点云注册是许多应用程序（例如本地化，映射，跟踪和重建）的基本任务。成功的注册依赖于提取鲁棒和歧视性的几何特征。现有的基于学习的方法需要高计算能力来同时处理大量原始点。尽管这些方法取得了令人信服的结果，但由于高计算成本，它们很难在现实情况下应用。在本文中，我们介绍了一个框架，该框架使用图形注意网络有效地从经济上提取密集的特征，以进行点云匹配和注册（DFGAT）。 DFGAT的检测器负责在大型原始数据集中找到高度可靠的关键点。 DFGAT的描述符将这些关键点与邻居相结合，以提取不变的密度特征，以准备匹配。图形注意力网络使用了丰富点云之间关系的注意机制。最后，我们将其视为最佳运输问题，并使用Sinkhorn算法找到正匹配和负面匹配。我们对KITTI数据集进行了彻底的测试，并评估了该方法的有效性。结果表明，与其他最先进的方法相比，使用有效紧凑的关键点选择和描述可以实现最佳性能匹配指标，并达到99.88％注册的最高成功率。

The 3D-aware image synthesis focuses on conserving spatial consistency besides generating high-resolution images with fine details. Recently, Neural Radiance Field (NeRF) has been introduced for synthesizing novel views with low computational cost and superior performance. While several works investigate a generative NeRF and show remarkable achievement, they cannot handle conditional and continuous feature manipulation in the generation procedure. In this work, we introduce a novel model, called Class-Continuous Conditional Generative NeRF ($\text{C}^{3}$G-NeRF), which can synthesize conditionally manipulated photorealistic 3D-consistent images by projecting conditional features to the generator and the discriminator. The proposed $\text{C}^{3}$G-NeRF is evaluated with three image datasets, AFHQ, CelebA, and Cars. As a result, our model shows strong 3D-consistency with fine details and smooth interpolation in conditional feature manipulation. For instance, $\text{C}^{3}$G-NeRF exhibits a Fr\'echet Inception Distance (FID) of 7.64 in 3D-aware face image synthesis with a $\text{128}^{2}$ resolution. Additionally, we provide FIDs of generated 3D-aware images of each class of the datasets as it is possible to synthesize class-conditional images with $\text{C}^{3}$G-NeRF.

Cellular automata (CA) captivate researchers due to teh emergent, complex individualized behavior that simple global rules of interaction enact. Recent advances in the field have combined CA with convolutional neural networks to achieve self-regenerating images. This new branch of CA is called neural cellular automata [1]. The goal of this project is to use the idea of idea of neural cellular automata to grow prediction machines. We place many different convolutional neural networks in a grid. Each conv net cell outputs a prediction of what the next state will be, and minimizes predictive error. Cells received their neighbors' colors and fitnesses as input. Each cell's fitness score described how accurate its predictions were. Cells could also move to explore their environment and some stochasticity was applied to movement.

There is a dramatic shortage of skilled labor for modern vineyards. The Vinum project is developing a mobile robotic solution to autonomously navigate through vineyards for winter grapevine pruning. This necessitates an autonomous navigation stack for the robot pruning a vineyard. The Vinum project is using the quadruped robot HyQReal. This paper introduces an architecture for a quadruped robot to autonomously move through a vineyard by identifying and approaching grapevines for pruning. The higher level control is a state machine switching between searching for destination positions, autonomously navigating towards those locations, and stopping for the robot to complete a task. The destination points are determined by identifying grapevine trunks using instance segmentation from a Mask Region-Based Convolutional Neural Network (Mask-RCNN). These detections are sent through a filter to avoid redundancy and remove noisy detections. The combination of these features is the basis for the proposed architecture.

Feature selection helps reduce data acquisition costs in ML, but the standard approach is to train models with static feature subsets. Here, we consider the dynamic feature selection (DFS) problem where a model sequentially queries features based on the presently available information. DFS is often addressed with reinforcement learning (RL), but we explore a simpler approach of greedily selecting features based on their conditional mutual information. This method is theoretically appealing but requires oracle access to the data distribution, so we develop a learning approach based on amortized optimization. The proposed method is shown to recover the greedy policy when trained to optimality and outperforms numerous existing feature selection methods in our experiments, thus validating it as a simple but powerful approach for this problem.