机器人系统的参数调整是一项耗时且具有挑战性的任务，通常依赖于人类操作员的领域专业知识。此外，由于许多原因，现有的学习方法不适合参数调整，包括：缺乏“良好机器人行为”的明确数值指标；由于依赖现实世界实验数据而导致的数据有限；以及参数组合的较大搜索空间。在这项工作中，我们提出了一种开源MATLAB偏好优化和用于系统探索高维参数空间的机器人工具箱（Polar）的学习算法，该算法使用基于人类的基于人类偏好的学习。该工具箱的这个目的是系统，有效地实现两个目标之一：1）优化人类操作员偏好的机器人行为； 2）学习操作员的基本偏好格局，以更好地了解可调参数和操作员偏好之间的关系。极性工具箱仅使用主观反馈机制（成对的偏好，共同反馈和序数标签）来实现这些目标，以推断出贝叶斯后验，而不是基本的奖励功能决定用户的偏好。我们证明了工具箱在模拟中的性能，并介绍了基于人类偏好的学习的各种应用。

Multi-view unsupervised feature selection has been proven to be efficient in reducing the dimensionality of multi-view unlabeled data with high dimensions. The previous methods assume all of the views are complete. However, in real applications, the multi-view data are often incomplete, i.e., some views of instances are missing, which will result in the failure of these methods. Besides, while the data arrive in form of streams, these existing methods will suffer the issues of high storage cost and expensive computation time. To address these issues, we propose an Incremental Incomplete Multi-view Unsupervised Feature Selection method (I$^2$MUFS) on incomplete multi-view streaming data. By jointly considering the consistent and complementary information across different views, I$^2$MUFS embeds the unsupervised feature selection into an extended weighted non-negative matrix factorization model, which can learn a consensus clustering indicator matrix and fuse different latent feature matrices with adaptive view weights. Furthermore, we introduce the incremental leaning mechanisms to develop an alternative iterative algorithm, where the feature selection matrix is incrementally updated, rather than recomputing on the entire updated data from scratch. A series of experiments are conducted to verify the effectiveness of the proposed method by comparing with several state-of-the-art methods. The experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed method in terms of the clustering metrics and the computational cost.

将动态机器人带入野外，需要平衡性能和安全之间。然而，旨在提供强大安全保证的控制器通常会导致保守行为，并调整这些控制器，以找到性能和安全之间的理想权衡通常需要域专业知识或仔细构造的奖励功能。这项工作提出了一种设计范式，用于系统地实现平衡性能和强大安全性的行为，通过将基于安全感知的基于偏好（PBL）与控制屏障功能（CBF）集成来实现平衡性能和鲁棒安全性。融合这些概念 - 安全感知的学习和安全关键控制 - 提供了一种在实践中实现复杂机器人系统的安全行为的强大手段。我们展示了这种设计范式的能力，以实现在硬件上的模拟和实验上的四足机器人的安全和表演感知的自主操作。

在机器人辅助设备上执行时产生稳定的行走GAIT，即在机器人 - 辅助设备上执行时是一个具有挑战性的任务，通常需要域专家手工调整。本文提出了一种替代方法，在那里我们提出直接进入步态生成过程的肌肉骨骼模型，以直观地塑造所产生的行为。特别是，我们构建一个多域混合系统模型，将系统动态与肌肉模型相结合，以代表自然多连接步行。然后可以通过混合零动态（HZD）方法为该模型生成可提供稳定的行走Gaits。我们通过实验应用我们的综合框架，朝着两项受试者实现了对双致动的转发假体，AMPRO3的多端运动。结果表明，强制执行肌肉模型约束产生产生自然运动的Gaits（通过与运动捕获数据和肌电图进行比较分析）。此外，与使用标称HZD方法产生的Gaits相比，不禁用假肢使用者强烈优选使用我们的框架产生的Gaits，即使使用系统调整方法也是如此。我们得出结论，将机器人行走方法（特别是HZD）与肌肉模型结合的新方法成功地产生了拟人机器人辅助运动。

在情感计算领域的基于生理信号的情感识别，已经支付了相当大的关注。对于可靠性和用户友好的采集，电卸电子活动（EDA）在实际应用中具有很大的优势。然而，基于EDA的情感识别与数百个科目仍然缺乏有效的解决方案。在本文中，我们的工作试图融合主题的各个EDA功能和外部诱发的音乐功能。我们提出了端到端的多模式框架，1维剩余时间和通道注意网络（RTCAN-1D）。对于EDA特征，基于新型的基于凸优化的EDA（CVXEDA）方法被应用于将EDA信号分解为PAHSIC和TONC信号，以进行动态和稳定的功能。首先涉及基于EDA的情感识别的渠道时间关注机制，以改善时间和渠道明智的表示。对于音乐功能，我们将音乐信号与开源工具包opensmile处理，以获取外部特征向量。来自EDA信号和来自音乐的外部情绪基准的个体情感特征在分类层中融合。我们对三个多模式数据集（PMEMO，DEAP，AMIGOS）进行了系统的比较，适用于2级薪酬/唤醒情感识别。我们提出的RTCAN-1D优于现有的最先进的模型，这也验证了我们的工作为大规模情感认可提供了可靠和有效的解决方案。我们的代码已在https://github.com/guanghaoyin/rtcan-1发布。

Non-convex AC optimal power flow (AC-OPF) is a fundamental optimization problem in power system analysis. The computational complexity of conventional solvers is typically high and not suitable for large-scale networks in real-time operation. Hence, deep learning based approaches have gained intensive attention to conduct the time-consuming training process offline. Supervised learning methods may yield a feasible AC-OPF solution with a small optimality gap. However, they often need conventional solvers to generate the training dataset. This paper proposes an end-to-end unsupervised learning based framework for AC-OPF. We develop a deep neural network to output a partial set of decision variables while the remaining variables are recovered by solving AC power flow equations. The fast decoupled power flow solver is adopted to further reduce the computational time. In addition, we propose using a modified augmented Lagrangian function as the training loss. The multipliers are adjusted dynamically based on the degree of constraint violation. Extensive numerical test results corroborate the advantages of our proposed approach over some existing methods.

This work studies the multi-task functional linear regression models where both the covariates and the unknown regression coefficients (called slope functions) are curves. For slope function estimation, we employ penalized splines to balance bias, variance, and computational complexity. The power of multi-task learning is brought in by imposing additional structures over the slope functions. We propose a general model with double regularization over the spline coefficient matrix: i) a matrix manifold constraint, and ii) a composite penalty as a summation of quadratic terms. Many multi-task learning approaches can be treated as special cases of this proposed model, such as a reduced-rank model and a graph Laplacian regularized model. We show the composite penalty induces a specific norm, which helps to quantify the manifold curvature and determine the corresponding proper subset in the manifold tangent space. The complexity of tangent space subset is then bridged to the complexity of geodesic neighbor via generic chaining. A unified convergence upper bound is obtained and specifically applied to the reduced-rank model and the graph Laplacian regularized model. The phase transition behaviors for the estimators are examined as we vary the configurations of model parameters.

步态识别的关键目标是从步态序列中获取框架间的步行习惯代表。但是，与框架内特征相比，框架之间的关系尚未得到足够的关注。在本文中，出于光流的动​​机，提出了双边运动导向的特征，这可以使经典的卷积结构具有直接在功能级别上直接描绘步态运动模式的能力。基于此类特征，我们开发了一组多尺度的时间表示，迫使运动上下文在各个时间分辨率上都可以丰富描述。此外，设计了一个校正块，以消除轮廓的分割噪声，以获取更精确的步态信息。随后，将时间特征集和空间特征组合在一起，以全面地表征步态过程。广泛的实验是在CASIA-B和OU-MVLP数据集上进行的，结果实现了出色的识别性能，这证明了该方法的有效性。

实时音乐伴奏的生成在音乐行业（例如音乐教育和现场表演）中具有广泛的应用。但是，自动实时音乐伴奏的产生仍在研究中，并且经常在逻辑延迟和暴露偏见之间取决于权衡。在本文中，我们提出了Song Driver，这是一种无逻辑延迟或暴露偏见的实时音乐伴奏系统。具体而言，Songdriver将一个伴奏的生成任务分为两个阶段：1）安排阶段，其中变压器模型首先安排了和弦，以实时进行输入旋律，并在下一阶段加速了和弦，而不是播放它们。 2）预测阶段，其中CRF模型基于先前缓存的和弦生成了即将到来的旋律的可播放的多轨伴奏。通过这种两相策略，歌手直接生成即将到来的旋律的伴奏，从而达到了零逻辑延迟。此外，在预测时间步的和弦时，歌手是指第一阶段的缓存和弦，而不是其先前的预测，这避免了暴露偏见问题。由于输入长度通常在实时条件下受到限制，因此另一个潜在的问题是长期顺序信息的丢失。为了弥补这一缺点，我们在当前时间步骤作为全球信息之前从长期音乐作品中提取了四个音乐功能。在实验中，我们在一些开源数据集上训练歌手，以及由中国风格的现代流行音乐得分构建的原始\```````'''aisong数据集。结果表明，歌手在客观和主观指标上均优于现有的SOTA（最先进）模型，同时大大降低了物理潜伏期。

作为对数据有效使用的研究，多源无监督的域适应性将知识从带有标记数据的多个源域转移到了未标记的目标域。但是，目标域中不同域和嘈杂的伪标签之间的分布差异都导致多源无监督域适应方法的性能瓶颈。鉴于此，我们提出了一种将注意力驱动的领域融合和耐噪声学习（ADNT）整合到上述两个问题的方法。首先，我们建立了相反的注意结构，以在特征和诱导域运动之间执行信息。通过这种方法，当域差异降低时，特征的可区分性也可以显着提高。其次，基于无监督的域适应训练的特征，我们设计了自适应的反向横向熵损失，该损失可以直接对伪标签的产生施加约束。最后，结合了这两种方法，几个基准的实验结果进一步验证了我们提出的ADNT的有效性，并证明了优于最新方法的性能。