差分动态编程（DDP）是用于轨迹优化的直接单射击方法。它的效率来自对时间结构的开发（最佳控制问题固有的）和系统动力学的明确推出/集成。但是，它具有数值不稳定，与直接多个射击方法相比，它的初始化选项有限（允许对控件的初始化，但不能对状态进行初始化），并且缺乏对控制约束的正确处理。在这项工作中，我们采用可行性驱动的方法来解决这些问题，该方法调节数值优化过程中的动态可行性并确保控制限制。我们的可行性搜索模拟了只有动态约束的直接多重拍摄问题的数值解决。我们证明我们的方法（命名为box-fddp）具有比Box-DDP+（单个射击方法）更好的数值收敛性，并且其收敛速率和运行时性能与使用The Solded Sound的最新直接转录配方竞争内部点和主动集算法在Knitro中提供。我们进一步表明，Box-FDP可以单调地降低动态可行性误差 - 与最先进的非线性编程算法相同。我们通过为四足动物和人形机器人产生复杂而运动的运动来证明我们的方法的好处。最后，我们强调说，Box-FDDP适用于腿部机器人中的模型预测控制。
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This project explores the feasibility of remote patient monitoring based on the analysis of 3D movements captured with smartwatches. We base our analysis on the Kinematic Theory of Rapid Human Movement. We have validated our research in a real case scenario for stroke rehabilitation at the Guttmann Institute5 (neurorehabilitation hospital), showing promising results. Our work could have a great impact in remote healthcare applications, improving the medical efficiency and reducing the healthcare costs. Future steps include more clinical validation, developing multi-modal analysis architectures (analysing data from sensors, images, audio, etc.), and exploring the application of our technology to monitor other neurodegenerative diseases.
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Assessing the physical condition in rehabilitation scenarios is a challenging problem, since it involves Human Activity Recognition (HAR) and kinematic analysis methods. In addition, the difficulties increase in unconstrained rehabilitation scenarios, which are much closer to the real use cases. In particular, our aim is to design an upper-limb assessment pipeline for stroke patients using smartwatches. We focus on the HAR task, as it is the first part of the assessing pipeline. Our main target is to automatically detect and recognize four key movements inspired by the Fugl-Meyer assessment scale, which are performed in both constrained and unconstrained scenarios. In addition to the application protocol and dataset, we propose two detection and classification baseline methods. We believe that the proposed framework, dataset and baseline results will serve to foster this research field.
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Learning universal representations across different applications domain is an open research problem. In fact, finding universal architecture within the same application but across different types of datasets is still unsolved problem too, especially in applications involving processing 3D point clouds. In this work we experimentally test several state-of-the-art learning-based methods for 3D point cloud registration against the proposed non-learning baseline registration method. The proposed method either outperforms or achieves comparable results w.r.t. learning based methods. In addition, we propose a dataset on which learning based methods have a hard time to generalize. Our proposed method and dataset, along with the provided experiments, can be used in further research in studying effective solutions for universal representations. Our source code is available at: github.com/DavidBoja/greedy-grid-search.
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尽管最近的自动文本识别取得了进步，但在历史手稿方面，该性能仍然保持温和。这主要是因为缺乏可用的标记数据来训练渴望数据的手写文本识别（HTR）模型。由于错误率的降低，关键字发现系统（KWS）提供了HTR的有效替代方案，但通常仅限于封闭的参考词汇。在本文中，我们提出了一些学习范式，用于发现几个字符（n-gram）的序列，这些序列需要少量标记的训练数据。我们表明，对重要的n-gram的认识可以减少系统对词汇的依赖。在这种情况下，输入手写线图像中的vocabulary（OOV）单词可能是属于词典的n-gram序列。对我们提出的多代表方法进行了广泛的实验评估。
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在过去的几年中，几项计划开始以开放方式提供对研究输出数据和元数据的访问。这些举措开发的平台正在向更广泛的公众开放科学生产，这对于基于循证的科学，技术和创新（STI）的决策是宝贵的资产。这些资源确实可以促进知识发现，并帮助确定特定感兴趣的研究领域中可用的研发资产和相关参与者。理想情况下，为了全面了解整个Sti生态系统，应相应地组合和分析这些资源所提供的信息。为了确保这一点，应至少在数据源之间保证至少一定程度的互操作性，以便可以更好地汇总和补充数据，并且为决策提供的证据更加完整和可靠。在这里，我们研究了在整个丹麦STI生态系统中绘制气候行动研究的情况，是否是通过使用4个流行的Open Access STI数据源（即OpenAire，Open Alex，Cordis和Kohesio）的情况。
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科学，技术与创新（STI）决策者通常需要清楚地了解所研究的内容以及通过谁设计有效的政策。这种愿景是通过对机构界限内进行的研究活动的有效和全面映射提供的。在这种情况下要面临的一个重大挑战是访问相关数据并结合来自不同来源的信息的困难：实际上，传统上，STI数据已限制在封闭的数据源中，并且在可用的情况下，它将与不同的分类法分类。。在这里，我们介绍了一项概念验证研究，该研究使用开放资源来绘制有关可持续发展目标（SDG）13种气候行动的研究格局，该行动是整个国家的丹麦，我们在25 ERC上绘制了它面板。
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几何深度学习最近对包括文档分析在内的广泛的机器学习领域引起了极大的兴趣。图形神经网络（GNN）的应用在各种与文档有关的任务中变得至关重要，因为它们可以揭示重要的结构模式，这是关键信息提取过程的基础。文献中的先前作品提出了任务驱动的模型，并且没有考虑到图形的全部功能。我们建议Doc2Graph是一种基于GNN模型的任务无关文档理解框架，以解决给定不同类型文档的不同任务。我们在两个具有挑战性的数据集上评估了我们的方法，以在形式理解，发票布局分析和表检测中进行关键信息提取。我们的代码可以在https://github.com/andreagemelli/doc2graph上自由访问。
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石油场和地震成像的储层模拟被称为石油和天然气（O＆G）行业中高性能计算（HPC）最苛刻的工作量。模拟器数值参数的优化起着至关重要的作用，因为它可以节省大量的计算工作。最先进的优化技术基于运行大量模拟，特定于该目的，以找到良好的参数候选者。但是，在时间和计算资源方面，使用这种方法的成本高昂。这项工作提出了金枪鱼，这是一种新方法，可增强使用性能模型的储层流仿真的最佳数值参数的搜索。在O＆G行业中，通常使用不同工作流程中的模型合奏来减少与预测O＆G生产相关的不确定性。我们利用此类工作流程中这些合奏的运行来从每个模拟中提取信息，并在其后续运行中优化数值参数。为了验证该方法，我们在历史匹配（HM）过程中实现了它，该过程使用Kalman滤波器算法来调整储层模型的集合以匹配实际字段中观察到的数据。我们从许多具有不同数值配置的模拟中挖掘了过去的执行日志，并根据数据提取的功能构建机器学习模型。这些功能包括储层模型本身的属性，例如活动单元的数量，即模拟行为的统计数据，例如线性求解器的迭代次数。采样技术用于查询甲骨文以找到可以减少经过的时间的数值参数，而不会显着影响结果的质量。我们的实验表明，预测可以平均将HM工作流程运行时提高31％。
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知识图是一种表达性且广泛使用的数据结构，因为它们能够以明智和机器可读的方式整合来自不同域的数据。因此，它们可用于建模各种系统，例如分子和社交网络。但是，仍然是一个悬而未决的问题，如何在尖峰系统中实现符号推理，因此，如何将尖峰神经网络应用于此类图数据。在这里，我们通过证明如何使用尖峰神经元可以编码符号和多关系信息，从而扩展了基于SPIKE的图形算法的先前工作，从而允许对具有尖峰神经网络的知识图等符号结构进行推理。引入的框架是通过将嵌入范式组合到使用错误反向传播的训练尖峰神经网络的最新进展来启用的。提出的方法适用于各种尖峰神经元模型，可以与其他可区分的网络架构结合端对端训练，我们通过实现尖峰的关系图神经网络来证明这一点。
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