This document presents endeavors to represent emotion in a computational cognitive architecture. The first part introduces research organizing with two axes of emotional affect: pleasantness and arousal. Following this basic of emotional components, the document discusses an aspect of emergent properties of emotion, showing interaction studies with human users. With these past author's studies, the document concludes that the advantage of the cognitive human-agent interaction approach is in representing human internal states and processes.
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回忆疗法是基于记忆的回忆，是心理保健。但是，该方法的有效性在个体之间有所不同。为了解决这个问题，有必要提供更多个性化的支持；因此，本研究采用了基于思想理性（ACT-R）的认知体系结构自适应控制的个人记忆回忆的计算模型。反映用户状态的ACT-R内存模型有望促进个人回忆。在这项研究中，我们提出了一种通过与内存模型的重复相互作用来估算用户内部状态的方法。该模型包含用户的LIFELOG，向用户展示了一个内存项（刺激），并根据调整模型的内部参数的刺激接收用户对刺激的响应。通过重复这些过程，模型的参数将反映用户的内部状态。为了确认所提出方法的可行性，我们在使用合并该模型的系统时分析了用户的话语。结果证实了该方法从用户的话语中估算模型的内存检索参数的能力。此外，该方法估计使用系统引起的用户情绪变化的能力得到了证实。这些结果支持估计人类内部状态的交互式方法的可行性，这最终将有助于诱导记忆回忆和情绪为我们的幸福感。
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在本文中，我们报告了一项现场研究，在该研究中，我们在面包店使用了两个服务机器人作为促销活动。先前的研究探索了公共公共公众公共应用，例如购物中心。但是，需要更多的证据表明，服务机器人可以为真实商店的销售做出贡献。此外，在促销促销的背景下，客户和服务机器人的行为尚未得到很好的检查。因此，可以认为有效的机器人行为类型，并且客户对这些机器人的反应尚不清楚。为了解决这些问题，我们在面包店安装了两个远程操作的服务机器人将近2周，一个在入口处作为招待员，另一个在商店里推荐产品。结果表明，在应用机器人时，销售额急剧增加。此外，我们注释了机器人和客户行为的视频录制。我们发现，尽管放置在入口处的机器人成功吸引了路人的兴趣，但没有观察到访问商店的客户数量明显增加。但是，我们确认商店内部运行的机器人的建议确实产生了积极影响。我们详细讨论我们的发现，并为未来的研究和应用提供理论和实用建议。
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一个由许多移动计算实体组成的自动移动机器人系统（称为机器人）吸引了研究人员的广泛关注，并阐明机器人的能力与问题的可溶性之间的关系是近几十年来的新兴问题。通常，只要没有任何机器人的数量，每个机器人都可以观察所有其他机器人。在本文中，我们提供了关于机器人观察的新观点。机器人不一定要观察所有其他机器人，而不管距离距离如何。我们称此新的计算模型瑕疵视图模型。在该模型下，在本文中，我们考虑了需要所有机器人在同一时刻收集的收集问题，并提出了两种算法来解决对抗性（$ n $，$ n-2 $）中的收集问题 - 违法模型对于$ n \ geq 5 $（每个机器人最多观察$ n-2 $机器人在对手身上选择）和基于距离的（4,2）的模型（每个机器人在最接近的机器人最接近的机器人中分别观察到）分别，其中$ n $是机器人的数量。此外，我们提出了一个不可能的结果，表明在对抗性或基于距离（3,1）的模型中没有（确定性的）收集算法。此外，我们在放松的（$ n $，$ n-2 $）中的聚会中表现出了不可能的结果。
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本文考虑了$ k $ actions和$ d $ outcomes的部分监测问题，并提供了第一个最佳世界世界算法，其遗憾是在随机制度中的多层次，在随机状态下，在对抗性中近乎看法。政权。更具体地说，我们证明对于非分类本地可观察的游戏，随机制度中的遗憾是由$ o（k^3 m^2 \ log（t）\ log（k _ {\ pi} t） / \ delta _ {\ mathrm {\ min}}）$，在$ o（k^{2/3} m \ sqrt {t \ log（t）\ log k _ {\ log k _ {\ pi}}}）$中，在对抗状态下$ t $是回合的数量，$ m $是每个动作不同观察值的最大数量，$ \ delta _ {\ min} $是最小的最佳差距，$ k _ {\ pi} $是帕累托的最佳数量动作。此外，我们表明，对于非分类全球可观察的游戏，随机制度中的遗憾是由$ o（\ max \ {c _ {c _ {\ Mathcal {g}}}}^2 / k，\，c _ { }}} \} \ log（t）\ log（k _ {\ pi} t） / \ delta _ {\ min}^2）$，在$ o（\ max \ {c _ { }}}^2/k，\，c _ {\ mathcal {g}}} \} \ log（t）\ log（k _ {\ pi} t）））^{1/3} t} t^{2/3}） $，其中$ c _ {\ Mathcal {g}} $是游戏依赖的常数。我们的算法基于以下规范化领导者框架，该框架考虑了部分监视问题的性质，灵感来自在线学习领域中使用反馈图的算法。
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随着姿势估计和图形卷积网络的进步，基于骨架的两人互动识别一直在越来越多的关注。尽管准确性逐渐提高，但计算复杂性的提高使其在现实环境中更不切实际。由于常规方法不能完全代表体内关节之间的关系，因此仍然存在准确性改善的空间。在本文中，我们提出了一个轻巧的模型，以准确识别两人的交互。除了结合了中间融合的体系结构外，我们还引入了一种分解卷积技术，以减少模型的重量参数。我们还引入了一个网络流，该网络说明体内关节之间的相对距离变化以提高准确性。使用两个大规模数据集NTU RGB+D 60和120的实验表明，与常规方法相比，我们的方法同时达到了最高准确性和相对较低的计算复杂性。
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这项工作与发现物理系统的偏微分方程（PDE）有关。现有方法证明了有限观察结果的PDE识别，但未能保持令人满意的噪声性能，部分原因是由于次优估计衍生物并发现了PDE系数。我们通过引入噪音吸引物理学的机器学习（NPIML）框架来解决问题，以在任意分布后从数据中发现管理PDE。我们的建议是双重的。首先，我们提出了几个神经网络，即求解器和预选者，这些神经网络对隐藏的物理约束产生了可解释的神经表示。在经过联合训练之后，求解器网络将近似潜在的候选物，例如部分衍生物，然后将其馈送到稀疏的回归算法中，该算法最初公布了最有可能的PERSIMISIAL PDE，根据信息标准决定。其次，我们提出了基于离散的傅立叶变换（DFT）的Denoising物理信息信息网络（DPINNS），以提供一组最佳的鉴定PDE系数，以符合降低降噪变量。 Denoising Pinns的结构被划分为前沿投影网络和PINN，以前学到的求解器初始化。我们对五个规范PDE的广泛实验确认，该拟议框架为PDE发现提供了一种可靠，可解释的方法，适用于广泛的系统，可能会因噪声而复杂。
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如今，为了改善服务和城市地区的宜居性，全世界正在进行多个智能城市计划。 SmartSantander是西班牙桑坦德市的一个智能城市项目，该项目依靠无线传感器网络技术在城市内部部署异质传感器，以测量多个参数，包括户外停车信息。在本文中，我们使用SmartSantander的300多个户外停车传感器的历史数据研究了停车场可用性的预测。我们设计了一个图形模型，以捕获停车场的定期波动和地理位置。为了开发和评估我们的模型，我们使用了桑坦德市的3年停车场可用性数据集。与现有的序列到序列模型相比，我们的模型具有很高的精度，该模型足够准确，可以在城市提供停车信息服务。我们将模型应用于智能手机应用程序，以被公民和游客广泛使用。
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本文考虑了多臂强盗（MAB）问题，并提供了一种新的最佳世界（BOBW）算法，该算法在随机和对抗性设置中几乎最佳地工作。在随机设置中，某些现有的BOBW算法获得了$ o的紧密依赖性遗憾界限（\ sum_ {i：\ delta_i> 0} \ frac {\ log t} {\ log t} {\ delta_i} {\ delta_i}）手臂$ i $和时间范围$ t $。如Audibert等。 [2007]但是，在具有低变化的臂的随机环境中，可以改善性能。实际上，他们提供了一种随机mab算法，具有$ o的差距依赖性遗憾界限t）损失方差$ \ sigma_i^2 $ a臂$ i $。在本文中，我们提出了具有差距依赖性界限的第一个BOBW算法，表明即使在可能的对抗环境中，这些方差信息也可以使用。此外，我们的间隙变量依赖性结合中的领先常数因子仅是（几乎）下界值的两倍。此外，所提出的算法在对抗环境中享有多个与数据有关的遗憾界限，并且在具有对抗性腐败的随机设置中很好地工作。所提出的算法基于以下规范化的领导方法，并采用了自适应学习率，取决于损失的经验预测误差，这导致了差距变化依赖性的遗憾界限，反映了武器的方差。
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我们考虑固定预算的最佳手臂识别问题，目标是找到具有固定数量样本的最大均值的手臂。众所周知，错误识别最好的手臂的概率对巡回赛的数量成倍小。但是，已经讨论了有关此值的速率（指数）的有限特征。在本文中，我们表征了由于所有可能的参数的全局优化而导致的最佳速率。我们介绍了两个费率，$ r^{\ mathrm {go}} $和$ r^{\ mathrm {go}} _ {\ infty} $，对应于错误识别概率的下限，每种范围都与A建议的算法。费率$ r^{\ mathrm {go}} $与$ r^{\ mathrm {go}} $ - 跟踪相关联，可以通过神经网络有效地实现，并显示出胜过现有的算法。但是，此速率要求可以实现非平凡的条件。为了解决这个问题，我们介绍了第二个速率$ r^{\ mathrm {go}} _ \ infty $。我们表明，通过引入一种称为延迟最佳跟踪（DOT）的概念算法，确实可以实现此速率。
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