本报告概述了利用大数据革命和大规模计算解决多信使天体物理学中的重大计算挑战的最新工作,特别强调实时发现活动。该文件承认了多信使天体物理学的跨学科性质,由物理学家,天文学,计算机科学,数据科学,软件和网络基础设施社区的成员编写,他们参加了NSF-,DOE-和NVIDIA资助的“多信使天体物理学的深度学习”。 :实时发现规模“研讨会,于2018年10月17日至19日在国家超级计算应用中心举办。本报告的重点包括一致同意这对于加速新型信号处理算法的开发和部署至关重要。利用人工智能(AI)和高性能计算之间的协同作用,最大限度地发挥Multi-Messenger天体物理学的潜在科学发现。我们讨论了实现这一努力的关键方面,即(i)为多信使天体物理学设计和利用可扩展和计算效率高的AI算法;(ii)数字模拟天体物理资源的网络基础设施要求,以及处理和解释多信使天体物理学数据; (iii)管理引力波探测和触发以实现电磁和天体粒子跟踪; (iv)利用未来发展的机器和深度学习以及网络基础设施资源的愿景与大数据时代的发现规模相结合; (v)需要建立一个社区,将领域专家与数据科学家一起进行平等,以最大限度地加速发现多信天体物理学的新兴领域。
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在本文中,我们研究了一个驻留在二维方格上的实体的离散系统。每个实体被建模为占据网格的空白单元的节点。所有$ n $节点的集合最初形成一个connectedshape $ A $。实体配备了线性强度推动机制,可以在一个单步时间内并行地推动整行实体,从1到$ n $。还提供了一个目标连接形状$ B $,其目标是通过一系列线移动将$ a $ {$}转换为$ B $。基于单个节点的局部运动的现有模型,例如旋转或滑动单个节点,可以显示为本模型的特殊情况,因此它们(低效,$ \ Theta(n ^ 2)$)\ emph {通用变换}携带我们的主要目标是研究这种新型运动中固有的并行性是否可以被用来进行有效的,即次级二次扭曲情况的变换。作为迈向这一目标的第一步,我们仅将注意力仅限于集中式转型,并将分布式案例作为未来研究的方向。我们的结果是积极的。通过关注将对角$ A $转换为直线$ B $的明显硬实例,我们首先获得时间$ O(n \ sqrt {n})$的转换,而不保留整个转换过程中形状的连通性。然后,我们通过提供两个$ O(n \ log n)$ - 时间转换来进一步改进这个问题。通过构建这些想法,我们首先设法开发$ O(n \ sqrt {n})$ - 时间的通用转换。我们的主要结果是$ O(n \ log n)$ -time通用转换。我们作为一个有趣的开放问题离开了怀疑$ \ Omega(n \ log n)$ - 时间下限。
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在本文中,我们解决了利用许多可移动物体进行视觉引导的重新布置规划的问题,即,找到一系列动作以将一组物体从初始布置移动到期望的布置,同时直接依赖于来自相机的视觉输入。我们引入了一种有效且可扩展的重排规划方法,解决了大多数现有方法的基本限制,这些方法不能很好地扩展对象的数量。这种提高的效率使我们能够在闭环中使用规划,通过可视工作空间分析来构建一个可以重现的强大重排框架从错误和外部扰动。这项工作的贡献有三个方面。首先,我们开发了类似AlphaGo的重排计划策略,使用重排计划示例训练的apolicy提高蒙特卡罗树搜索(MCTS)的效率。我们凭经验证明,所提出的方法可以很好地适应对象的数量。其次,为了展示计划器在真实机器人上的效率,我们采用了最先进的无校准视觉识别系统,该系统输出单个物体的位置并对其进行扩展以估计包含多个物体的工作空间的状态。第三,我们通过在真实的UR-5机器人手臂上进行几项实验来验证整个管道,解决了具有多个可移动物体的重排计划问题,并且仅需要几秒钟的计算来计算计划。我们还凭经验证明机器人可以成功地从工作空间中的错误和扰动中恢复。我们工作的源代码和预训练模型可以通过以下网址获得://github.com/ylabbe/rearrangement-planning
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估计手对象操作对于解释和模仿人类行为至关重要。以前的工作在孤立地重建手部姿势和物体形状方面取得了重大进展。然而,在操作期间重建手和物体是一个更具挑战性的任务,因为手和物体的显着闭塞。在呈现挑战时,操作也可以简化问题,因为接触物理限制了有效手对象配置的空间。例如,在操作过程中,手和物体应该接触但不能穿透。在这项工作中,我们通过操纵约束来规范手和物体的联合重建。我们提出了一种端到端的可学习模型,它利用了一种有利于物理上可信的对象星座的新型接触损失。我们的方法使用RGB图像作为输入,提高了基线的抓取质量指标。为了训练和评估模型,我们还提出了一个新的大型合成数据集ObMan,它具有手工操作。我们证明了ObMan训练模型对实际数据的可转移性。
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时间最优路径参数化是最小化致动约束代理可以穿过给定路径的时间间隔的问题。最近,提出了用于解决该问题的有效线性时间算法。然而,它的最优性仅通过基于凸规划的更加计算密集的方法来优化地解决了问题的严格子类。在本文中,我们证明了相同的线性时间算法对于所有通过凸优化方法最优地求解的问题是渐近最优的。我们还描述了时间最优路径参数化问题的最优化,这可能是独立的兴趣。
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我们展示了如何为生成模型构建平滑和逼真的插值,具有任意的,不一定是高斯的先验。关键思想是基于曲线的真实性指数的构建,正如我们所示,最大化导致相对于相应的黎曼结构搜索测地线。
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预测生物标志物的进展的能力,特别是在NDD中,受到纵向数据集的大小的限制,就患者数量,每位患者的就诊次数和总的随访时间而言。为此,我们引入了一种数据增强技术,该技术能够再现纵向训练数据集中的变异性,并模拟任意数量的虚拟患者的连续生物标记物轨迹。由于这个模拟框架,我们建议将训练集转换为模拟数据集,其中包括更多患者,每位患者更多的时间点以及更长的随访时间。我们在预测ADNI数据集的MCI主题的MMSE时说明了这种方法。我们证明它可以达到预测,与数据中的噪声相当,在测试/再测试研究中估计,与相同的非增强模型相比,平均绝对误差提高了37%。
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问答(QA)作为一个研究领域,主要关注知识库(KB)或自由文本作为知识来源。这两个来源在历史上形成了通过资源提出的各种问题,以及为解决这些问题而开发的方法。在这项工作中,我们看到QA的实际用例,而不是用户指导的知识,它将结构化QA的元素与知识库,非结构化QA与叙述相结合,将多关系QA的任务引入个人叙述。作为实现这一目标的第一步,我们做出了三个关键贡献:(i)我们生成并发布TextWorldsQA,一组五个不同的数据集,whereeach数据集包含动态叙述,描述模拟世界中的实体和关系,与可变组成问题配对知识,(ii)我们在这项任务中对几个最先进的QA模型及其变体进行了全面的评估和分析,以及(iii)发布了一个轻量级的基于Python的框架,我们称之为TextWorlds,可以轻松生成任意的额外世界和叙事,目标是允许社区创建和分享越来越多的不同世界作为此任务的测试平台。
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在本文中,我们讨论了一类基于一维切片方法的基于AutoEncoder的生成模型。该想法是基于将样本之间的区分减少到一维情况。我们的实验表明,这些方法可以分为两组。首先包括对标准正态性测试进行修改的方法,而第二种方法基于样本之间的经典距离。事实证明,这两个组都是正确的生成模型,但第二个组的Fr \'{e} chet起始距离(FID)的下降速度略快。
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在我们的研究中,我们证明了卷积神经网络与SMILES的多样性之间的协同效应。我们提出的模型,即所谓的卷积神经指纹(CNF)模型,达到了传统描述符的准确性,如Dragon(Mauri等人[22]),RDKit(Landrum [18]),CDK2(Willighagen等人[43] ]和PyDescriptor(Masand和Rastija [20])。此外,CNF模型通常比高度精细的传统描述符表现更好,特别是在小数据集上,这对化学领域非常有利,因为实验成本,分子的可用性或私有数据库的可访问性,数据集通常较小。我们在训练和测试期间评估CNF模型以及SMILES增强。据我们所知,这是第一次提出这种方法。我们表明,使用SMILESduring训练的多样性可以充当常规器,从而避免过度拟合,并且在考虑进行测试时可以被视为集成学习。
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