生物系统对形态损害非常强大，但人工系统（机器人）目前却不是。在本文中，我们介绍了一个基于神经细胞自动机的系统，其中运动机器人的进化，然后赋予能够通过基于梯度的训练从损害中再生其形态。因此，我们的方法结合了进化的好处，可以发现各种不同的机器人形态，以及通过可区别的更新规则对鲁棒性的监督培训的效率。所得的神经细胞自动机能够生长能够恢复超过80 \％功能的虚拟机器人，即使经过严重的形态损害。

Deep Metric Learning (DML) is a prominent field in machine learning with extensive practical applications that concentrate on learning visual similarities. It is known that inputs such as Adversarial Examples (AXs), which follow a distribution different from that of clean data, result in false predictions from DML systems. This paper proposes MDProp, a framework to simultaneously improve the performance of DML models on clean data and inputs following multiple distributions. MDProp utilizes multi-distribution data through an AX generation process while leveraging disentangled learning through multiple batch normalization layers during the training of a DML model. MDProp is the first to generate feature space multi-targeted AXs to perform targeted regularization on the training model's denser embedding space regions, resulting in improved embedding space densities contributing to the improved generalization in the trained models. From a comprehensive experimental analysis, we show that MDProp results in up to 2.95% increased clean data Recall@1 scores and up to 2.12 times increased robustness against different input distributions compared to the conventional methods.

自动故障检测是许多运动的主要挑战。在比赛中，裁判根据规则在视觉上判断缺点。因此，在判断时确保客观性和公平性很重要。为了解决这个问题，一些研究试图使用传感器和机器学习来自动检测故障。但是，与传感器的附件和设备（例如高速摄像头）相关的问题，这些问题与裁判的视觉判断以及故障检测模型的可解释性相抵触。在这项研究中，我们提出了一个用于非接触测量的断层检测系统。我们使用了根据多个合格裁判的判断进行训练的姿势估计和机器学习模型，以实现公平的错误判断。我们使用智能手机视频在包括东京奥运会的奖牌获得者中，使用了正常比赛的智能手机视频，并有意地走路。验证结果表明，所提出的系统的平均准确度超过90％。我们还透露，机器学习模型根据种族步行规则检测到故障。此外，奖牌获得者的故意故障步行运动与大学步行者不同。这一发现符合更通用的故障检测模型的实现。该代码和数据可在https://github.com/szucchini/racewalk-aijudge上获得。

关于车辆路径预测的推理是自动驾驶系统安全运行的必不可少的问题。有许多用于路径预测的研究工作。但是，其中大多数不使用车道信息，也不基于变压器体系结构。通过利用从配备自动驾驶车辆的传感器收集的不同类型的数据，我们提出了一个名为多模式变压器路径预测（MTPP）的路径预测系统，该系统旨在预测目标试剂的长期未来轨迹。为了实现更准确的路径预测，在我们的模型中采用了变压器体系结构。为了更好地利用车道信息，目标试剂不太可能采用与目标试剂相反的车道，因此被过滤掉。另外，将连续的车道块组合在一起，以确保车道输入足够长以进行路径预测。进行了广泛的评估，以显示使用Nuscene（现实世界中的轨迹预测数据集）的拟议系统的功效。

评估足球运动员队友的个人运动对于评估队伍，侦察和粉丝的参与至关重要。据说，在90分钟的比赛中，球员平均没有大约87分钟的球。但是，在不接球的情况下评估进攻球员并揭示运动如何为队友创造得分机会的贡献一直很困难。在本文中，我们评估了通过将实际动作与通过轨迹预测产生的参考运动进行比较来评估创建球外评分机会的玩家。首先，我们使用图形差异神经网络预测玩家的轨迹，该神经网络可以准确地模拟玩家之间的关系并预测长期轨迹。接下来，基于实际运动轨迹和预测轨迹之间修改的外球评估指数的差异，我们评估实际运动与预测运动相比如何促进得分机会。为了进行验证，我们研究了专家一年中专业球队的所有比赛的年薪，目标和比赛的关系。结果表明，年薪和拟议的指标与现有指标和目标无法解释。我们的结果表明，该方法作为没有球的球员为队友创造得分机会的指标的有效性。

自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。

这项工作提出了一种自我监督的方法，用于学习密集的语义上丰富的视觉概念嵌入式，用于通过在NLP中学习Word Embeddings的方法启发的图像。我们的方法通过产生更多富有表现力的嵌入来提高现有工作，并通过适用于高分辨率图像。将自然图像的生成作为一种随机过程，其中一组潜在的视觉概念产生可观察像素外观，我们的方法被配制，以从像素到概念的反向映射。我们的方法大大提高了自我监督学习对密集嵌入映射的有效性，通过将超装配作为自然等级从像素从像素向一小组视觉相干区域进行了向上。其他贡献是具有非均匀形状的区域上下文掩蔽，匹配视觉相干的补丁和基于复杂的视图采样，由屏蔽语言模型启发。通过显着改善Coco（+12.94 miou，+87.6 \％）和城市景观（+16.52 miou，+134.2 \％）的最先进的代表性质量基准来证明了我们密集嵌入的增强的表现力。结果表明，未参加工作未能证明的较好的缩放和域泛化性能。

保护用户免受访问恶意网站的是网络运营商的重要管理任务之一。有许多开源和商业产品来控制用户可以访问的网站。最传统的方法是基于黑名单的过滤。这种机制简单但不可扩展，尽管使用模糊匹配技术存在一些增强的方法。其他方法尝试通过从URL字符串中提取功能来使用机器学习（ML）技术。这种方法可以覆盖更广泛的互联网网站区域，但找到了良好的功能需要深入了解网站设计的趋势。最近，出现了使用深度学习（DL）的另一种方法。 DL方法将有助于通过调查大量现有的示例数据自动提取功能。使用此技术，我们可以通过继续教导近期趋势的神经网络模块来构建灵活的过滤决策模块，而没有URL域的任何特定专家知识。在本文中，我们应用了从URL字符串生成特征向量的机械方法。我们实施了我们的方法，并使用了从研究组织和来自着名的网络钓鱼网站信息信息，Phishtank.com获取的现实URL访问历史记录数据。与现有的基于DL的方法相比，我们的方法可以获得2〜3％的更好的准确性。

配置不正确的域名系统（DNS）服务器有时用作数据包反射器，作为DOS或DDOS攻击的一部分。通过监视DNS请求和响应流量，可以逻辑地逻辑地检测作为此活动的结果创建的分组。任何没有相应请求的响应都可以被视为反射消息;然而，检查和跟踪每个DNS数据包是非微不足道的操作。在本文中，我们提出了一种通过使用从少量数据包和机器学习算法构建的DNS服务器特征矩阵用作反射器的DNS服务器的检测机制。当在同一天生成测试和培训数据时，错误DNS服务器检测的F1评分大于0.9，并且对于不用于同一天的培训和测试阶段的数据，超过0.7。

State-of-the-art named entity recognition systems rely heavily on hand-crafted features and domain-specific knowledge in order to learn effectively from the small, supervised training corpora that are available. In this paper, we introduce two new neural architectures-one based on bidirectional LSTMs and conditional random fields, and the other that constructs and labels segments using a transition-based approach inspired by shift-reduce parsers. Our models rely on two sources of information about words: character-based word representations learned from the supervised corpus and unsupervised word representations learned from unannotated corpora. Our models obtain state-of-the-art performance in NER in four languages without resorting to any language-specific knowledge or resources such as gazetteers. 1