本文提出了一个新颖的框架，用于在参考图中对车辆的实时定位和自负跟踪。核心想法是映射车辆观察到的语义对象，并将其注册到参考图中的相应对象。尽管最近的几项作品利用语义信息进行了跨视图本地化，但这项工作的主要贡献是一种视图不变的公式，该方法使该方法直接适用于可检测到对象的任何观点配置。另一个独特的特征是，由于适用于极端异常相群方案的数据关联方案，环境/对象变化的鲁棒性（例如，关联离群值90％）。为了展示我们的框架，我们考虑了仅使用汽车作为对象将地面车辆定位在参考对象图中的示例。虽然仅使用立体声摄像头用于接地车辆，但我们考虑使用立体声摄像机和激光扫描从地面观点构建了先验地图，并在不同日期捕获的地理参与的空中图像以证明框架对不同方式，观点和观点和观点和观点，观点和观点的稳健性，环境变化。对Kitti数据集的评估表明，在3.7 km的轨迹上，本地化发生在36秒内，其次是在激光雷达参考图中的平均位置误差为8.5 m，在空中对象图中的平均位置误差为8.5 m，其中77％对象是离群值，在71秒内实现定位，平均位置误差为7.9 m。
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机器人感知中的一个基本问题与循环闭合检测，放置识别，对象跟踪和地图融合等应用程序匹配相同的对象或数据。虽然当匹配应该在跨多个多模式数据集合时，问题变得更具挑战性，但在此设置中可以大大提高噪声和异常值在存在的匹配中的鲁棒性和准确性。目前，多式联运技术不利用多道信息，多道技术不包含不同的方式，导致较差的结果。相比之下，我们提出了一个原则的混合整数二次框架来解决这个问题。我们在投影梯度下降算法中使用新的连续放松，以有效地获得整数程序的可行解决方案。我们通过实验证明，从我们的方法获得的对应关系比最先进的技术更稳定。与最佳替代方案相比，我们的算法在Robotics DataSet上进行了测试，导致F1分数增加了35％。
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成功的材料选择对于设计和制造产品的设计自动化至关重要。设计师通过通过性能，制造性和可持续性评估选择最合适的材料来利用他们的知识和经验来创建高质量的设计。智能工具可以通过提供从先前的设计中学到的建议来帮助具有不同专业知识的设计师。为了实现这一目标，我们介绍了一个图表表示学习框架，该框架支持组装中身体的物质预测。我们将材料选择任务作为节点级预测任务，对CAD模型的汇编图表示，并使用图形神经网络（GNN）对其进行处理。在Fusion 360画廊数据集上执行的三个实验协议的评估表明我们的方法的可行性，达到了0.75 TOP-3 Micro-F1分数。提出的框架可以扩展到大型数据集，并将设计师的知识纳入学习过程。这些功能使该框架可以作为设计自动化的推荐系统以及未来工作的基准，从而缩小了人类设计师与智能设计代理之间的差距。
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已经为图形生成模型提出了广泛的模型，需要采用有效的方法来评估其质量。到目前为止，大多数技术都使用基于子图计数的传统指标或随机初始化的图形神经网络（GNN）的表示。我们建议使用对比训练的GNN而不是随机GNN的表示形式，并表明这给出了更可靠的评估指标。但是，传统方法和基于GNN的方法都没有主导另一方：我们举例说明每种方法无法区分的示例。我们证明了图形子结构网络（GSN），以一种结合两种方法的方式，可以更好地区分图形数据集之间的距离。
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