在可能被GPS贬低的环境中准确估计机器人相对于彼此相对的位置的能力对于执行协作任务至关重要。由于超宽带无线电等技术，因此以低成本的价格获得了代理范围测量值。但是，使用多代理系统中的范围测量的三维相对位置估计的任务遭受了未观察到的。该字母为相对位置的可观察性提供了足够的条件，并使用仅具有范围测量的简单框架，加速度计，速率陀螺仪和磁力计满足条件。该框架已在模拟和实验中进行了测试，其中使用便宜的现成硬件实现了40-50 cm的定位精度。

在处理小型数据集上的临床文本分类时，最近的研究证实，经过调整的多层感知器的表现优于其他生成分类器，包括深度学习。为了提高神经网络分类器的性能，可以有效地使用学习表示的功能选择。但是，大多数特征选择方法仅估计变量之间的线性依赖性程度，并根据单变量统计测试选择最佳特征。此外，学习表示所涉及的特征空间的稀疏性被忽略了。目标：因此，我们的目标是通过压缩临床代表性空间来访问一种替代方法来解决稀疏性，在这种情况下，法国临床笔记也可以有效地处理有限的法国临床笔记。方法：本研究提出了一种自动编码器学习算法来利用临床注释表示的稀疏性。动机是通过降低临床音符表示特征空间的维度来确定如何压缩稀疏的高维数据。然后在受过训练和压缩的特征空间中评估分类器的分类性能。结果：建议的方法为每种评估提供了高达3％的总体绩效增长。最后，分类器在检测患者病情时达到了92％的准确性，91％的召回，91％的精度和91％的F1得分。此外，通过应用理论信息瓶颈框架来证明压缩工作机制和自动编码器预测过程。

本文提出的研究目的是通过在楚圣特贾斯汀医院的研究数据仓库中的医生笔记中，基于自然语言处理制定自然语言处理的机器学习算法。首先，使用字词（弓），术语频率逆文档频率（TFIDF）和神经单词嵌入（Word2VEC）采用单词表示学习技术。每个表示技术旨在在关键护理数据中保留语义和句法分析。它有助于丰富单词表示的相互信息，并导致进一步适当的分析步骤的优势。其次，通过从前一步的创建的词表示矢量空间来使用机器学习分类剂来检测心力衰竭或稳定患者的患者条件。该机器学习方法基于监督二进制分类算法，包括Logistic回归（LR），高斯天真贝叶斯（Gaussiannb）和多层的Perceptron神经网络（MLPNN）。从技术上讲，它主要优化培训分类器期间的经验损失。结果，将完成自动学习算法以利用高分类性能，包括精度（ACC），精度（Pre），召回（REC）和F1得分（F1）。结果表明，TFIDF和MLPNN的组合总是表现出与所有整体性能的其他组合。在没有任何特征选择的情况下，所提出的框架分别产生了84％和82％，85％和83％的ACC，Pre，Rec和F1的整体分类性能。值得注意的是，如果特征选择很好，整体性能最终会为每个评估提高4％。

临床数据管理系统和人工智能方法的快速进展使个性化药物的时代能够。重症监护单位（ICU）是这种发展的理想临床研究环境，因为它们收集了许多临床数据，并且是高度计算机化的环境。我们在使用临床自然语言的前瞻性ICU数据库中设计了一种回顾性临床研究，帮助早期诊断严重生病的儿童心力衰竭。该方法包括学习算法的实证实验，以了解法国临床票据数据的隐藏解释和呈现。本研究包括1386名患者的临床票据，符合5444行票据。有1941个阳性案件（总计36％）和3503个使用标准方法的独立医生分类的负案件。多层的感知者神经网络优于其他判别和生成的分类器。因此，所提出的框架产生了总体分类性能，精度为89％，召回88％和89％的精度。本研究成功地应用了学习代表和机器学习算法，以检测单一法国机构中的临床自然语言的心力衰竭。需要进一步的工作来在其他机构和其他语言中使用相同的方法。

Clustering analysis of sequence data continues to address many applications in engineering design, aided with the rapid growth of machine learning in applied science. This paper presents an unsupervised machine learning algorithm to extract defining characteristics of earthquake ground-motion records, also called latent features, to aid in ground-motion clustering and selection. In this context, a latent feature is a low dimensional machine-discovered spectral characteristic learned through nonlinear relationships of a neural network autoencoder. Clustering can be performed on the latent features and used to select a representative archetypal subgroup from a large ground-motion suite. The objective of efficient ground-motion selection is to choose records representative of what the structure will probabilistically experience in its lifetime. Three examples are presented to validate this approach, including a synthetic spectral dataset and spectra from field recorded ground-motion records. Deep embedding clustering of ground motion spectra improves on the results of static feature extraction, utilizing characteristics that represent the sparse spectral content of ground motions.

Camera images are ubiquitous in machine learning research. They also play a central role in the delivery of important services spanning medicine and environmental surveying. However, the application of machine learning models in these domains has been limited because of robustness concerns. A primary failure mode are performance drops due to differences between the training and deployment data. While there are methods to prospectively validate the robustness of machine learning models to such dataset drifts, existing approaches do not account for explicit models of the primary object of interest: the data. This makes it difficult to create physically faithful drift test cases or to provide specifications of data models that should be avoided when deploying a machine learning model. In this study, we demonstrate how these shortcomings can be overcome by pairing machine learning robustness validation with physical optics. We examine the role raw sensor data and differentiable data models can play in controlling performance risks related to image dataset drift. The findings are distilled into three applications. First, drift synthesis enables the controlled generation of physically faithful drift test cases. The experiments presented here show that the average decrease in model performance is ten to four times less severe than under post-hoc augmentation testing. Second, the gradient connection between task and data models allows for drift forensics that can be used to specify performance-sensitive data models which should be avoided during deployment of a machine learning model. Third, drift adjustment opens up the possibility for processing adjustments in the face of drift. This can lead to speed up and stabilization of classifier training at a margin of up to 20% in validation accuracy. A guide to access the open code and datasets is available at https://github.com/aiaudit-org/raw2logit.

从教育和研究的角度来看，关于硬件的实验是机器人技术和控制的关键方面。在过去的十年中，已经介绍了许多用于车轮机器人的开源硬件和软件框架，主要采用独轮车和类似汽车的机器人的形式，目的是使更广泛的受众访问机器人并支持控制系统开发。独轮车通常很小且便宜，因此有助于在较大的机队中进行实验，但它们不适合高速运动。类似汽车的机器人更敏捷，但通常更大且更昂贵，因此需要更多的空间和金钱资源。为了弥合这一差距，我们介绍了Chronos，这是一种具有定制开源电子设备的新型汽车的1/28比例机器人，以及CRS是用于控制和机器人技术的开源软件框架。 CRS软件框架包括实施各种最新的算法，以进行控制，估计和多机构协调。通过这项工作，我们旨在更轻松地使用硬件，并减少启动新的教育和研究项目所需的工程时间。

DeepMind的游戏理论与多代理团队研究多学科学习的几个方面，从计算近似值到游戏理论中的基本概念，再到在富裕的空间环境中模拟社会困境，并在困难的团队协调任务中培训3-D类人动物。我们小组的一个签名目的是使用DeepMind在DeepMind中提供的资源和专业知识，以深入强化学习来探索复杂环境中的多代理系统，并使用这些基准来提高我们的理解。在这里，我们总结了我们团队的最新工作，并提出了一种分类法，我们认为这重点介绍了多代理研究中许多重要的开放挑战。

在数学金融文献中，有一个丰富的数学模型目录，用于研究算法交易问题（例如营销和最佳执行）。本文介绍了\ MBTGYM，这是一个Python模块，该模块提供了一套健身环境，用于培训强化学习（RL）代理，以解决此类基于模型的交易问题。该模块以一种可扩展的方式设置，以允许不同模型不同方面的组合。它支持对矢量化环境的高效实现，以更快地训练RL代理。在本文中，我们激发了使用RL解决此类基于模型的限制订单书籍中的挑战，我们解释了我们的健身房环境的设计，然后展示其在解决文献中解决标准和非标准问题中的用途。最后，我们为进一步开发模块的路线图制定了路线图，我们将其作为GitHub上的开源存储库提供，以便它可以作为基于模型算法交易的RL研究的焦点。

构建可靠的AI决策支持系统需要一组强大的数据来培训模型；在数量和多样性方面。在资源有限的设置或在部署的早期阶段中，获取此类数据集可能很困难。样本拒绝是应对这一挑战的一种方法，但是该领域的许多现有工作都不适合这种情况。本文证明了该立场并提出了一个简单的解决方案作为概念基线的证明。