机器学习竞赛,例如由Kaggle或KDD组织的竞赛,代表了数据科学研究的有用基准。在这项工作中,我们展示了我们在2017年IEEE计算智能与游戏大会(CIG 2017)上举办的游戏数据挖掘竞赛的成功解决方案。最佳测试包括两个轨道,参与者(超过250个,属于行业和学术界)预测哪些玩家将停止玩游戏,以及他们的剩余寿命。这些数据由amajor全球视频游戏公司NCSoft提供,来自他们成功的多人在线游戏Blade and Soul。在这里,我们描述了长期记忆方法和条件推理生存集合模型,它使我们赢得了比赛的两个轨道,以及我们遵循的验证程序,以防止过度拟合。特别是,选择一种能够处理删失数据的生存方法对于准确预测每个玩家离开游戏的时刻至关重要,提升是流失中固有的。所选择的模型再次证明了具有稳健性的条件 - 因为在提供的两个样本数据集之间游戏的商业模式发生了变化(从基于订阅到免费游戏) - 并且在时间成本方面效率很高。由于这些功能以及扩展到大型数据集的能力,我们的模型可以在实际业务环境中轻松实现。
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With the technical advances in ubiquitous computing and wireless networking, there has been an increasing need to capture the context information (such as the location) and to figure it into applications. In this paper, we establish the theoretical base and develop a localization algorithm for building a zero-configuration and robust indoor localization and tracking system to support location-based network services and management. The localization algorithm takes as input the on-line measurements of received signal strengths (RSSs) between 802.11 APs and between a client and its neighboring APs, and estimates the location of the client. The on-line RSS measurements among 802.11 APs are used to capture (in real-time) the effects of RF multi-path fading, temperature and humidity variations, opening and closing of doors, furniture relocation, and human mobility on the RSS measurements, and to create, based on the truncated singular value decomposition (SVD) technique, a mapping between the RSS measure and the actual geographical distance. The proposed system requires zero-configuration because the on-line calibration of the effect of wireless physical characteristics on RSS measurement is automated and no on-site survey or initial training is required to bootstrap the system. It is also quite responsive to environmental dynamics, as the impacts of physical characteristics changes have been explicitly figured in the mapping between the RSS measures and the actual geographical distances. We have implemented the proposed system with inexpensive off-the-shelf Wi-Fi hardware and sensory functions of IEEE 802.11, and carried out a detailed empirical study in our departmental building, Siebel Center for Computer Science. The empirical results show the proposed system is quite robust and gives accurate localization results. A preliminary version of this paper appeared in
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本文提出了一种基于视觉的机器人系统来处理自动快递包调度中涉及的挑选问题。通过使用两台RealSense RGB-D摄像机和一台UR10工业机器人,可以自动完成通常由人工完成的包裹调度任务。为了确定重叠变形物体的抓取点,我们改进了伯克利群体提出的采样算法,直接从深度图像中生成抓取算法。出于包识别的目的,深度网络框架YOLO被集成。我们还设计了一个由双指夹具和真空吸盘组成的多模式机器人,以处理不同类型的包装。所有技术都集成在一个工作单元中,模拟了快速打包的场景的实际情况。通过对两个典型快递项目进行的实验来验证所提出的系统。
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本文提出了一种高效的神经网络模型,用于生成具有高分辨率图像的机器人格栅。所提出的模型使用完全卷积神经网络,使用400 $ \ $ 400高分辨率RGB-D图像为每个像素生成机器人抓取。它首先对图像进行下采样以获取要素,然后将这些要素上采样到输入的原始大小,并组合来自不同要素图的局部和全局要素。与用于检测机器人抓取的其他回归或分类方法相比,我们的方法看起来更像是通过逐像素方式解决问题的分割方法。我们使用Cornell Grasp Dataset来训练和评估模型,并且在图像方面获得高达94.42%的准确度,在对象方面获得91.02%的快速预测时间和约8ms的快速预测时间。我们还证明,在没有多对象数据集的训练的情况下,由于像素实现,我们的模型可以直接outputrobotic掌握不同对象的候选对象。
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本文介绍了以舒适为中心的可穿戴式机器人的设计原则及其在轻型和可反向驱动的膝外骨骼中的应用。将不适感作为机械设计和控制问题进行处理,本文提出了三种解决方案:1)新的可穿戴结构优化了表带附着结构,适合布局,改善了传统可穿戴结构设计的过度剪切力; 2)滚动接头和双铰链机构分别减少了矢状面正面的不对中,而没有增加机械复杂性和惯性; 3)低阻抗机械传动减少了致动器对人体的反射和阻尼,因此外骨骼是高度可反向驱动的。运动学仿真表明,在最大膝关节处,机器人关节和膝关节之间的不对准可减少74%。在实验中,无动力模式下的外骨骼表现出1.03 Nmroot均方(RMS)低阻力矩。扭矩控制实验证明了三个人类受试者的0.31 Nm RMS扭矩跟踪误差。
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准确的房屋预测对房屋所有者,买家,投资者和代理商等各种真正的利益相关者具有重要意义。我们提出了以位置为中心的预测框架,它与数据剖析和预测模型方面的现有工作不同。关于数据分析,我们定义和捕获由各种位置数据源提供支持的细粒度位置配置文件,例如运输配置文件(例如,到最近的火车站的距离),教育配置文件(例如,学校区域和排名),基于人口普查的郊区配置文件关于预测模型的选择,我们观察到各种方法要么考虑整个房屋数据进行建模,要么拆分整个数据并对每个分区进行独立建模。然而,这样的建模标记了分区之间的相关性,并且对于所有预测场景,对于lattera方法,每个分区可能没有足够的训练样本。我们通过仔细研究利用多任务学习(MTL)模型来解决这个问题。具体来说,我们将完整房屋数据的策略映射到MTL中定义任务的方式,获得的每个分区与任务对齐。此外,我们选择具有不同正则化项的特定基于MTL的方法来捕获和利用任务之间的相关性。基于澳大利亚墨尔本的实际房屋交易数据。我们设计了广泛的实验评估,结果表明基于MTL的方法相对于最先进的方法具有显着的优势。同时,我们对MTL中任务定义和方法选择对预测性能的影响进行了内部分析,并证明任务定义对预测性能的影响远远超过了方法选择的影响。
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必须进行稳健可靠的交通标志检测,以便将自主车辆引入我们的道路。最先进的算法成功地在现有数据库上执行交通标志检测,这些数据库通常缺乏严苛的挑战性条件。 2017年VIP杯比赛的重点是在充满挑战的条件下检测此类交通标志。为了促进这样的任务和竞争,我们引入了一个视频数据集,表示为CURE-TSD,包括各种具有挑战性的条件。该挑战的目标是实现能够在这样的挑战条件下稳健地执行的交通标志检测算法。在本文中,我们分享了VIP Cup2017体验的概述,包括竞赛设置,团队,技术方法,参与统计以及通过决赛团队成员和组织者眼睛的竞赛体验。
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In order to design robust systems for security and forensics of Wireless LANs (WLANs), real-time channel measurements are imperative. We introduce a WLAN Forensics (WiFo) system that uses a grid of WiFi sensors to generate a real-time channel model as well as locate each user within one of the grid areas surrounded by four sensors (or two sensors and the access point). With the help of measurements spread over an extended period of time, we show that these real channel profiles do not follow any recommended model. We conclude that only real-time, empirical channel models can benefit a WiFo system, where users are required to be identified with respect to their location and the signal needs to be contained for environments such as classified ones.
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IEEE CVPR 2019中的UG $ ^ {2 +} $挑战旨在唤起对低级视觉技术如何在各种情况下有益于高级自动视觉识别的全面讨论和探索。在它的第二个轨道中,我们专注于物体或人脸检测,这是由于恶​​劣天气(雾霾,雨水)和低光照条件引起的能见度降低。虽然现有的增强方法在经验上有望用于帮助高级终端任务,但在实践中并不总是如此。为了提供更深入的检验和公平比较,我们分别介绍了在真实世界的朦胧,多雨和低光条件下收集的三个基准集,其中注释了注释对象/面。据我们所知,这是目前最大规模的第一次。报告了基于cascadingexisting增强和检测模型的基线结果,表明我们的新数据具有高度挑战性,以及进行技术创新的巨大空间。我们期望广泛的研究机构大量参与,共同应对这些挑战。
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