视频框架插值（VFI）实现了许多可能涉及时间域的重要应用程序，例如慢运动播放或空间域，例如停止运动序列。我们专注于以前的任务，其中关键挑战之一是在存在复杂运动的情况下处理高动态范围（HDR）场景。为此，我们探索了双曝光传感器的可能优势，这些传感器很容易提供尖锐的短而模糊的长曝光，这些曝光是空间注册并在时间上对齐的两端。这样，运动模糊会在场景运动上暂时连续的信息，这些信息与尖锐的参考结合在一起，可以在单个相机拍摄中进行更精确的运动采样。我们证明，这促进了VFI任务中更复杂的运动重建以及HDR框架重建，迄今为止仅考虑到最初被捕获的框架，而不是插值之间的框架。我们设计了一个在这些任务中训练的神经网络，这些神经网络明显优于现有解决方案。我们还提出了一个场景运动复杂性的度量，该指标在测试时间提供了对VFI方法的性能的重要见解。
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我们解决了从2D图像的集合中生成新颖图像的问题，显示了折射率和反射性物体。当前溶液在排放模型之后采用不透明或透明的光传输。取而代之的是，我们优化了折射率（IOR）的3D变量指数的领域，并通过它痕迹光线根据eikonal Light Transfers的定律弯曲朝向上述IOR的空间梯度弯曲。
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The automated segmentation and tracking of macrophages during their migration are challenging tasks due to their dynamically changing shapes and motions. This paper proposes a new algorithm to achieve automatic cell tracking in time-lapse microscopy macrophage data. First, we design a segmentation method employing space-time filtering, local Otsu's thresholding, and the SUBSURF (subjective surface segmentation) method. Next, the partial trajectories for cells overlapping in the temporal direction are extracted in the segmented images. Finally, the extracted trajectories are linked by considering their direction of movement. The segmented images and the obtained trajectories from the proposed method are compared with those of the semi-automatic segmentation and manual tracking. The proposed tracking achieved 97.4% of accuracy for macrophage data under challenging situations, feeble fluorescent intensity, irregular shapes, and motion of macrophages. We expect that the automatically extracted trajectories of macrophages can provide pieces of evidence of how macrophages migrate depending on their polarization modes in the situation, such as during wound healing.
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By transferring knowledge from large, diverse, task-agnostic datasets, modern machine learning models can solve specific downstream tasks either zero-shot or with small task-specific datasets to a high level of performance. While this capability has been demonstrated in other fields such as computer vision, natural language processing or speech recognition, it remains to be shown in robotics, where the generalization capabilities of the models are particularly critical due to the difficulty of collecting real-world robotic data. We argue that one of the keys to the success of such general robotic models lies with open-ended task-agnostic training, combined with high-capacity architectures that can absorb all of the diverse, robotic data. In this paper, we present a model class, dubbed Robotics Transformer, that exhibits promising scalable model properties. We verify our conclusions in a study of different model classes and their ability to generalize as a function of the data size, model size, and data diversity based on a large-scale data collection on real robots performing real-world tasks. The project's website and videos can be found at robotics-transformer.github.io
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已经证明，经过代码完成培训的大型语言模型（LLMS）能够合成DocStrings的简单Python程序[1]。我们发现这些代码编写的LLM可以被重新使用以编写机器人策略代码，给定自然语言命令。具体而言，策略代码可以表达处理感知输出的功能或反馈循环（例如，从对象检测器[2]，[3]）并参数化控制原始API。当作为输入提供了几个示例命令（格式为注释）后，然后是相应的策略代码（通过少量提示），LLMS可以接收新命令并自主重新编写API调用以分别生成新的策略代码。通过链接经典的逻辑结构并引用第三方库（例如，numpy，shapely）执行算术，以这种方式使用的LLM可以编写（i）（i）表现出空间几何推理的机器人策略，（ii）（ii）将其推广到新的说明和新指令和新指令和（iii）根据上下文（即行为常识）规定模棱两可的描述（例如“更快”）的精确值（例如，速度）。本文将代码作为策略介绍：语言模型生成程序的以机器人为中心的形式化（LMP），该程序可以代表反应性策略（例如阻抗控制器），以及基于Waypoint的策略（基于远见的选择，基于轨迹，基于轨迹，控制），在多个真实的机器人平台上展示。我们方法的核心是促使层次代码 - 代码（递归定义未定义的功能），该代码可以编写更复杂的代码，还可以改善最新的代码，以解决HOMANEVAL [1]基准中的39.8％的问题。代码和视频可从https://code-as-policies.github.io获得。
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机器人的共同适应一直是一项长期的研究努力，其目的是将系统的身体和行为适应给定的任务，灵感来自动物的自然演变。共同适应有可能消除昂贵的手动硬件工程，并提高系统性能。共同适应的标准方法是使用奖励功能来优化行为和形态。但是，众所周知，定义和构建这种奖励功能是困难的，并且通常是一项重大的工程工作。本文介绍了关于共同适应问题的新观点，我们称之为共同构图：寻找形态和政策，使模仿者可以紧密匹配演示者的行为。为此，我们提出了一种通过匹配示威者的状态分布来适应行为和形态的共同模拟方法。具体而言，我们专注于两种代理之间的状态和动作空间不匹配的挑战性情况。我们发现，共同映射会增加各种任务和设置的行为相似性，并通过将人的步行，慢跑和踢到模拟的人形生物转移来证明共同映射。
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本文介绍了有关开发的原型的研究，以服务公共政策设计的定量研究。政治学的这种子学科着重于确定参与者，之间的关系以及在健康，环境，经济和其他政策方面可以使用的工具。我们的系统旨在自动化收集法律文件，用机构语法注释它们的过程，并使用超图来分析关键实体之间的相互关系。我们的系统经过了《联合国教科文组织公约》的保护，以保护2003年的无形文化遗产，这是一份法律文件，该文件规定了确保文化遗产的国际关系的基本方面。
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在胸部计算机断层扫描（CT）扫描中，自动分割地面玻璃的不透明和固结可以在高资源利用时期减轻放射科医生的负担。但是，由于分布（OOD）数据默默失败，深度学习模型在临床常规中不受信任。我们提出了一种轻巧的OOD检测方法，该方法利用特征空间中的Mahalanobis距离，并无缝集成到最新的分割管道中。简单的方法甚至可以增加具有临床相关的不确定性定量的预训练模型。我们在四个胸部CT分布偏移和两个磁共振成像应用中验证我们的方法，即海马和前列腺的分割。我们的结果表明，所提出的方法在所有探索场景中有效地检测到遥远和近型样品。
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利用许多离线机器人数据来源需要努力处理此类数据的异质性。在本文中，我们关注异质性的一个特定方面：从不同控制频率收集的离线数据学习。在整个实验室中，控制器的离散化，传感器的采样率以及对目标任务的需求可能会有所不同，从而导致聚合数据集中的频率混合在一起。我们研究离线增强学习（RL）算法如何在训练过程中使用频率混合的数据。我们观察到，$ Q $价值以不同的离散率以不同的速度传播，从而导致了离线RL的许多学习挑战。我们提出了一个简单而有效的解决方案，该解决方案可以在$ Q $值更新的速率上执行一致性，以稳定学习。通过缩放$ n $ n $ n $步骤的$ n $的价值，并具有离散化的大小，我们有效地平衡了$ q $ - 价值传播，从而导致更稳定的收敛性。在三个模拟的机器人控制问题上，我们从经验上发现，这种简单的方法的平均混合量超过50％。
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本文是我们尝试回答两个问题，涵盖道德和作者资格分析领域的问题。首先，由于用于执行作者身份分析的方法意味着他或她创建的内容可以识别作者，因此我们有兴趣找出作者身份证系统是否有可能正确地将作者归因于作者，如果年来，他们经历了重大的心理过渡。其次，从作者的道德价值观演变的角度来看，我们检查了如果作者归因系统在检测单个作者身份方面遇到困难，这将是什么意思。我们着手使用基于预训练的变压器模型的文本分类器执行二进制作者资格分析任务来回答这些问题，并依靠常规相似性指标来回答这些问题。对于测试套装，我们选择了教育史上的日本教育家和专家Arata Osada的作品，其中一半是在第二次世界大战之前写的书，在1950年代又是一半，在此期间，他进行了转变。政治意见的条款。结果，我们能够确认，在10年以上的时间跨度中，Arata Osada撰写的文本，而分类准确性下降了很大的利润率，并且大大低于其他非虚构的文本作家，预测的信心得分仍然与时间跨度较短的水平相似，这表明分类器在许多情况下被欺骗来决定在多年的时间跨度上写的文本实际上是由两个不同的人编写的，这反过来又使我们相信这种变化会影响作者身份分析，并且历史事件对人的著作中所表达的道德观。
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