Detecting anomalous data within time series is a very relevant task in pattern recognition and machine learning, with many possible applications that range from disease prevention in medicine, e.g., detecting early alterations of the health status before it can clearly be defined as "illness" up to monitoring industrial plants. Regarding this latter application, detecting anomalies in an industrial plant's status firstly prevents serious damages that would require a long interruption of the production process. Secondly, it permits optimal scheduling of maintenance interventions by limiting them to urgent situations. At the same time, they typically follow a fixed prudential schedule according to which components are substituted well before the end of their expected lifetime. This paper describes a case study regarding the monitoring of the status of Laser-guided Vehicles (LGVs) batteries, on which we worked as our contribution to project SUPER (Supercomputing Unified Platform, Emilia Romagna) aimed at establishing and demonstrating a regional High-Performance Computing platform that is going to represent the main Italian supercomputing environment for both computing power and data volume.

This letter focuses on the task of Multi-Target Multi-Camera vehicle tracking. We propose to associate single-camera trajectories into multi-camera global trajectories by training a Graph Convolutional Network. Our approach simultaneously processes all cameras providing a global solution, and it is also robust to large cameras unsynchronizations. Furthermore, we design a new loss function to deal with class imbalance. Our proposal outperforms the related work showing better generalization and without requiring ad-hoc manual annotations or thresholds, unlike compared approaches.

长期以来，部署能够探索未知环境的自动驾驶机器人一直是与机器人社区有很大相关性的话题。在这项工作中，我们通过展示一个开源的活动视觉猛烈框架来朝着这个方向迈出一步基础姿势图提供的结构。通过仔细估计后验加权姿势图，在线实现了D-最佳决策，目的是在发生探索时改善本地化和映射不确定性。

我们提出了一种新的混合系统，用于通过使用多目标遗传算法在灰度图像上自动生成和训练量子启发的分类器。我们定义一个动态健身函数，以获得最小的电路和最高的观点数据准确性，以确保所提出的技术是可推广且健壮的。我们通过惩罚其外观来最大程度地减少生成电路的复杂性。我们使用二维降低方法减少图像的大小：主成分分析（PCA），该分析（PCA）是为了优化目的而在个体中编码的，以及一个小的卷积自动编码器（CAE）。将这两种方法相互比较，并采用经典的非线性方法来理解其行为，并确保分类能力是由于量子电路而不是用于降低维度的预处理技术引起的。

神经网络的设计通常是通过定义层数，每层神经元的数量，连接或突触的数量以及它们将执行的激活函数来实现的。培训过程试图优化分配给这些连接的权重，以及神经元的偏见，以更好地适合训练数据。但是，激活功能的定义通常是在设计过程中确定的，而在培训期间未修改，这意味着它们的行为与培训数据集无关。在本文中，我们提出了在训练过程中适应其形状的隐式，参数，非线性激活函数的定义和利用。这一事实增加了参数的空间以在网络中进行优化，但是它允许更大的灵活性并推广神经网络的概念。此外，它简化了架构设计，因为可以在每个神经元中使用相同的激活函数定义，从而使训练过程优化其参数，从而优化其行为。我们提出的激活函数来自通过$ L_P^Q $正则化项的线性不确定问题优化共识变量的定义，该定义是通过乘数的交替方向方法（ADMM）。我们使用这种类型的激活功能将神经网络定义为$ PQ-$网络。初步结果表明，与具有固定激活功能的等效的常规前馈神经网络相比，与等效的常规前馈神经网络相比，这些神经网络与这种自适应激活功能的使用减少了回归和分类示例中的误差。

量子计算是使用量子力学执行计算的过程。该领域研究某些亚杀菌粒子的量子行为，以便随后在执行计算，以及大规模信息处理中使用。这些能力可以在计算时间和经典计算机上的成本方面提供量子计算机的优势。如今，由于计算复杂性或计算所需的时间，具有科学挑战，这是由于古典计算而无法执行，并且量子计算是可能的答案之一。然而，电流量子器件尚未实现必要的QUBITS，并且没有足够的容错才能实现这些目标。尽管如此，还有其他领域，如机器学习或化学，其中量子计算对电流量子器件有用。本手稿旨在展示2017年和2021年之间发布的论文的系统文献综述，以确定，分析和分类量子机器学习和其应用中使用的不同算法。因此，该研究确定了使用量子机器学习技术和算法的52篇文章。发现算法的主要类型是经典机器学习算法的量子实现，例如支持向量机或K最近邻模型，以及古典的深度学习算法，如量子神经网络。许多文章试图解决目前通过古典机器学习回答的问题，但使用量子设备和算法。即使结果很有希望，量子机器学习也远未实现其全部潜力。由于现有量子计算机缺乏足够的质量，速度和比例以允许量子计算来实现其全部潜力，因此需要提高量子硬件。

本文介绍了Planminer-N算法，基于Planminer域学习算法的域学习技术。此处呈现的算法在使用噪声数据作为输入时，提高了Planminer的学习能力。 Planminer算法能够推断出算术和逻辑表达式以从输入数据学习数值规划域，但它旨在在面对噪声输入数据时不可靠的情况下工作。在本文中，我们向Planminer的学习过程提出了一系列增强，以扩展其从嘈杂数据中学习的能力。这些方法通过检测噪声和过滤它并研究学习的学习动作模型来预处理输入数据，以便在它们中找到错误的前提条件/效果。使用来自国际规划竞赛（IPC）的一组域来测试本文提出的方法。取得的结果表明，在面对嘈杂的输入数据时，Planminer-N大大提高了Planminer的性能。

基因表达数据集通常具有高维度，因此需要有效且有效的方法来识别其属性的相对重要性。由于可能的解决方案的搜索空间的大小，属性子集评估特征选择方法往往不适用，因此在这些方案中使用特征对方法。文献中描述的大多数特征排名方法是单变量的方法，因此它们不会检测因子之间的相互作用。在本文中，我们提出了基于成对相关性和成对一致性的两种新的多变量特征排名方法，我们应用于三种基因表达分类问题。我们在统计上证明所提出的方法优于现有技术的状态，特征对方法进行分类方法聚类变化，CHI平方，相关性，信息增益，相关性和意义，以及基于与多目标的相关性和一致性的属性子集评估的特征选择方法进化搜索策略。

在这项工作中，我们介绍了一种光电尖峰，能够以超速率（$ \ \左右100磅/光学尖峰）和低能耗（$ <$ PJ /秒码）运行。所提出的系统结合了具有负差分电导的可激发谐振隧道二极管（RTD）元件，耦合到纳米级光源（形成主节点）或光电探测器（形成接收器节点）。我们在数值上学习互连的主接收器RTD节点系统的尖峰动态响应和信息传播功能。使用脉冲阈值和集成的关键功能，我们利用单个节点来对顺序脉冲模式进行分类，并对图像特征（边缘）识别执行卷积功能。我们还展示了光学互连的尖峰神经网络模型，用于处理超过10 Gbps的时空数据，具有高推理精度。最后，我们展示了利用峰值定时依赖性可塑性的片外监督的学习方法，使能RTD的光子尖峰神经网络。这些结果证明了RTD尖峰节点用于低占地面积，低能量，高速光电实现神经形态硬件的潜在和可行性。

This paper presents ORB-SLAM3, the first system able to perform visual, visual-inertial and multi-map SLAM with monocular, stereo and RGB-D cameras, using pin-hole and fisheye lens models.The first main novelty is a feature-based tightly-integrated visual-inertial SLAM system that fully relies on Maximum-a-Posteriori (MAP) estimation, even during the IMU initialization phase. The result is a system that operates robustly in real time, in small and large, indoor and outdoor environments, and is two to ten times more accurate than previous approaches.The second main novelty is a multiple map system that relies on a new place recognition method with improved recall. Thanks to it, ORB-SLAM3 is able to survive to long periods of poor visual information: when it gets lost, it starts a new map that will be seamlessly merged with previous maps when revisiting mapped areas. Compared with visual odometry systems that only use information from the last few seconds, ORB-SLAM3 is the first system able to reuse in all the algorithm stages all previous information. This allows to include in bundle adjustment co-visible keyframes, that provide high parallax observations boosting accuracy, even if they are widely separated in time or if they come from a previous mapping session.Our experiments show that, in all sensor configurations, ORB-SLAM3 is as robust as the best systems available in the literature, and significantly more accurate. Notably, our stereo-inertial SLAM achieves an average accuracy of 3.5 cm in the EuRoC drone and 9 mm under quick hand-held motions in the room of TUM-VI dataset, a setting representative of AR/VR scenarios. For the benefit of the community we make public the source code.