视觉的触觉传感器由于经济实惠的高分辨率摄像机和成功的计算机视觉技术而被出现为机器人触摸的有希望的方法。但是，它们的物理设计和他们提供的信息尚不符合真实应用的要求。我们提供了一种名为Insight的强大，柔软，低成本，视觉拇指大小的3D触觉传感器：它不断在其整个圆锥形感测表面上提供定向力分布图。围绕内部单眼相机构造，传感器仅在刚性框架上仅成型一层弹性体，以保证灵敏度，鲁棒性和软接触。此外，Insight是第一个使用准直器将光度立体声和结构光混合的系统来检测其易于更换柔性外壳的3D变形。通过将图像映射到3D接触力的空间分布（正常和剪切）的深神经网络推断力信息。洞察力在0.4毫米的总空间分辨率，力量幅度精度约为0.03 n，并且对于具有不同接触面积的多个不同触点，在0.03-2 n的范围内的5度大约5度的力方向精度。呈现的硬件和软件设计概念可以转移到各种机器人部件。
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We address the problem of unsupervised domain adaptation when the source domain differs from the target domain because of a shift in the distribution of a latent subgroup. When this subgroup confounds all observed data, neither covariate shift nor label shift assumptions apply. We show that the optimal target predictor can be non-parametrically identified with the help of concept and proxy variables available only in the source domain, and unlabeled data from the target. The identification results are constructive, immediately suggesting an algorithm for estimating the optimal predictor in the target. For continuous observations, when this algorithm becomes impractical, we propose a latent variable model specific to the data generation process at hand. We show how the approach degrades as the size of the shift changes, and verify that it outperforms both covariate and label shift adjustment.
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在本文中，我们介绍了基于差异驱动器快照机器人和模拟的用户研究的基于倾斜的控制的实现，目的是将相同的功能带入真正的远程介绍机器人。参与者使用平衡板来控制机器人，并通过头部安装的显示器查看了虚拟环境。使用平衡板作为控制装置的主要动机源于虚拟现实（VR）疾病；即使是您自己的身体与屏幕上看到的动作相匹配的小动作也降低了视力和前庭器官之间的感觉冲突，这是大多数关于VR疾病发作的理论的核心。为了检验平衡委员会作为控制方法的假设比使用操纵杆要少可恶意，我们设计了一个用户研究（n = 32，15名女性），参与者在虚拟环境中驾驶模拟差异驱动器机器人， Nintendo Wii平衡板或操纵杆。但是，我们的预注册的主要假设不得到支持。操纵杆并没有使参与者引起更多的VR疾病，而委员会在统计学上的主观和客观性上都更加难以使用。分析开放式问题表明这些结果可能是有联系的，这意味着使用的困难似乎会影响疾病。即使在测试之前的无限训练时间也没有像熟悉的操纵杆那样容易使用。因此，使董事会更易于使用是启用其潜力的关键。我们为这个目标提供了一些可能性。
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血氧水平依赖性（BOLD）用母体高氧可以评估胎盘内的氧运输，并已成为研究胎盘功能的有前途的工具。测量信号随着时间的变化需要在时间序列的每个体积中分割胎盘。由于大胆的时间序列中的数量大量，现有研究依靠注册将所有卷映射到手动分段模板。由于胎盘由于胎儿运动，母体运动和收缩而导致大变形，因此这种方法通常会导致大量废弃体积，而注册方法失败。在这项工作中，我们提出了一个基于U-NET神经网络体系结构的机器学习模型，以自动以粗体MRI分割胎盘，并将其应用于时间序列中的每个卷。我们使用边界加权损失函数来准确捕获胎盘形状。我们的模型经过训练和测试，并在91位包含健康胎儿的受试者，胎儿生长限制的胎儿以及BMI高的母亲中进行了测试。当与地面真实标签匹配时，我们的骰子得分为0.83 +/- 0.04，并且我们的模型在粗体时间序列中可靠地分割量氧和高氧点的量。我们的代码和训练有素的模型可在https://github.com/mabulnaga/automatic-placenta-mentegation上获得。
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金属有机框架（MOF）是一类模块化的多孔晶体材料，具有巨大的革命性应用，例如储气，分子分离，化学感应，催化和药物输送。剑桥结构数据库（CSD）报告了10,636个合成的MOF晶体，此外还包含CA。114,373个类似MOF的结构。综合数量（加上可能合成的）MOF结构数量庞大，需要研究人员追求计算技术来筛选和分离MOF候选物。在此演示论文中，我们描述了我们在利用知识图方法方面促进MOF预测，发现和综合方面的努力。我们提出了有关（1）从结构化和非结构化来源构建MOF知识图（MOF-KG）的挑战和案例研究，以及（2）利用MOF-KG来发现新知识或缺失知识。
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整个幻灯片组织学图像中的组织类型学注释是一项复杂而乏味但既繁琐但必要的任务，用于开发计算病理学模型。我们建议通过将开放式识别技术应用于共同分类属于一组带注释类的组织的任务来解决此问题。临床相关的组织类别，同时拒绝测试时间开放式样品，即属于训练集中不存在的类别的图像。为此，我们引入了一种基于训练模型的开放式组织病理图像识别的新方法，以准确识别图像类别，并同时预测已应用了哪些数据增强变换。在测试时间中，我们测量了模型的置信度预测这种转换，我们期望开放集中的图像较低。在组织学图像的结直肠癌评估的背景下，我们进行了全面的实验，这些实验为我们的方法提供了证据，以自动从未知类别中识别样品的优势。代码在https://github.com/agaldran/t3po上发布。
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坐标化合物（CC）和精致表达式（EES）是东亚和东南亚语言中常见的坐标结构。 Mortensen（2006）声称（1）可以通过语音层次结构来预测（2）这些语音层次结构缺乏清晰的语音理由，可以预测苗族，拉u和中文的EE和CC的线性顺序。这些主张很重要，因为形态元素通常被视为与语音学的馈送关系，并且通常认为语音概括是语音上的“自然”。我们研究是否可以从经验上学习CC和EE的顺序，以及计算模型（分类器和序列标记模型）是否学习与Mortensen（2006）相似的不自然层次结构。我们发现决策树和SVM学会根据语音学预测CCS/EE的顺序，而DTS学习层次结构与Mortensen提出的层次结构非常相似。但是，我们还发现，神经序列标记模型能够在不使用任何语音信息的情况下非常有效地学习苗族中精致表达式的顺序。我们认为，可以通过两种独立的途径来学习EE排序：语音和词汇分布，比以前的工作更细微的图片。 [ISO 639-3：HMN，LHU，CMN]
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本文考虑了使用户能够修改远程介绍机器人的路径的问题。该机器人能够自动导航到用户预定的目标，但是用户可能仍然希望修改路径，例如，远离其他人，或者更靠近她想在途中看到的地标。我们提出了人类影响的动态窗口方法（HI-DWA），这是一种基于动态窗口方法（DWA）的远程置换机器人的共享控制方法，该方法允许用户影响给予机器人的控制输入。为了验证所提出的方法，我们在虚拟现实（VR）中进行了用户研究（n = 32），以将HI-DWA与自主导航和手动控制之间的切换进行比较，以控制在虚拟环境中移动的模拟远程机器人。结果表明，用户使用HI-DWA控制器更快地实现了目标，并发现更容易使用。两种方法之间的偏好平均分配。定性分析表明，首选两种模式之间切换的参与者的主要原因是控制感。我们还分析了不同输入方法，操纵杆和手势，对偏好和感知工作量的影响。
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我们建议展开沉浸式远程呈现机器人的用户所经历的轮换，以改善用户的舒适度并减少VR疾病。通过沉浸式远程呈现，我们指的是移动机器人顶部的360 \ TextDegree〜相机的情况将视频和音频流入遥远用户遥远的远程用户佩戴的头戴式展示中。因此，它使得用户能够在机器人的位置处存在，通过转动头部并与机器人附近的人进行通信。通过展开相机框架的旋转，当机器人旋转时，用户的观点不会改变。用户只能通过在其本地设置中物理旋转来改变她的观点;由于没有相应的前庭刺激的视觉旋转是VR疾病的主要来源，预计用户的物理旋转将减少VR疾病。我们实现了展开遍历虚拟环境的模拟机器人的旋转，并将用户学习（n = 34）进行比较，将展开旋转与机器人转弯时的ViewPoint转向。我们的研究结果表明，用户发现更优选且舒适的展开转动，并降低了他们的VR疾病水平。我们还进一步提出了关于用户路径集成功能，观看方向和机器人速度和距离的主观观察到模拟人员和对象的结果。
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前列腺癌是美国男人的第二致致命癌症。虽然磁共振成像（MRI）越来越多地用于引导前列腺癌诊断的靶向活组织检查，但其效用仍然受到限制，因为假阳性和假否定的高率以及较低的读者协议。机器学习方法在前列腺MRI上检测和定位癌症可以帮助标准化放射科学诠释。然而，现有的机器学习方法不仅在模型架构中不等，而且还可以在用于模型培训的地面真理标签策略中。在这项研究中，我们比较不同的标记策略，即病理证实放射科标签，整个安装组织病理学图像上的病理学家标签，以及病变水平和像素级数字病理学家标签（先前验证了组织病理学图像上的深层学习算法以预测像素 - 整个安装组织病理学图像上的Gleason模式）。我们分析这些标签对训练有素的机器学习模型的性能的影响。我们的实验表明，用它们培训的（1）放射科标签和模型可能会错过癌症，或低估癌症程度，（2）与他们培训的数字病理学家标签和模型与病理学家标签有高度的一致性，而（3）用数字病理学家培训的模型标签在两种不同疾病分布的两种不同群组中达到最佳性能，而不管使用的模型建筑如何。数字病理学家标签可以减少与人类注释相关的挑战，包括劳动力，时间，和读者间变异性，并且可以通过使可靠的机器学习模型进行培训来检测和定位前列腺癌，帮助弥合前列腺放射学和病理学之间的差距在MRI。
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