通用形态（UNIMORPH）项目是一项合作的努力，可为数百种世界语言实例化覆盖范围的标准化形态拐角。该项目包括两个主要的推力：一种无独立的特征架构，用于丰富的形态注释，并以各种语言意识到该模式的各种语言的带注释数据的类型级别资源。本文介绍了过去几年对几个方面的扩张和改进（自McCarthy等人（2020年）以来）。众多语言学家的合作努力增加了67种新语言，其中包括30种濒危语言。我们已经对提取管道进行了一些改进，以解决一些问题，例如缺少性别和马克龙信息。我们还修改了模式，使用了形态学现象所需的层次结构，例如多肢体协议和案例堆叠，同时添加了一些缺失的形态特征，以使模式更具包容性。鉴于上一个UniMorph版本，我们还通过16种语言的词素分割增强了数据库。最后，这个新版本通过通过代表来自metphynet的派生过程的实例丰富数据和注释模式来推动将衍生物形态纳入UniMorph中。
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为低资源语言开发自然语言处理资源是一个具有挑战性的，但必不可少的任务。在本文中，我们为古吉拉特提提出了一种形态学分析仪。我们使用了基于双向LSTM的方法来执行语素边界检测和语法特征标记。我们创建了一个带有引理和语法特征的古吉拉特语的数据集。本文讨论的基于Bi-LSTM的Morph分析仪模型，有效地处理了语言形态，而不知道任何手工制作的后缀规则。据我们所知，这是Gujarati语言的第一个DataSet和Morph分析仪模型，它执行语法特征标记和语素边界检测任务。
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串联连接的机器人是希望在大规模灾害中的搜索和救援等限制空间中执行任务的候选人。这种机器人通常是韧带，我们假设肢体的添加可以改善移动性。然而，在设计和控制这种装置方面的挑战在于以提高移动性的方式协调高维冗余模块。在这里，我们开发了一个控制串联连接的多腿机器人的一般框架。具体地，我们结合了两种方法来构建一般的形状控制方案，其可以为各种机器人形态的有效运动提供自变形（“Gaits”）的基线模式。首先，我们从维度降低和生物步态分类方案中获取灵感，以产生身体变形和脚提升/降低的循环模式，其促进了任意基板接触图案的产生。其次，我们使用几何力学方法来促进识别这些起伏的最佳相位，以最大化速度和/或稳定性。我们的方案允许在扁平摩擦地形上的多腿机器人机车上的有效Gaits开发有多种数量的四肢（4,6,16，甚至0四肢）和身体致动能力（包括在Limbless设备上的侧壁Gaits）。通过适当协调身体波动和腿部放置，我们的框架结合了Limbless机器人（模块化）和腿机器人（移动性）的优势。我们预计我们的框架可以提供一般的控制方案，以便快速部署一般的多腿机器人，铺平往达在现实条件下遍历复杂环境的机器的方式。
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