变形是为了创建一个包含无论是个人的特点一个新的身份在图像中两个或多个学科相结合的过程。演变图像可以骗过面部识别系统（FRS）为虚假接受多人，导致国家安全故障。由于演变图像合成变得更容易，至关重要的是要研究界的可用数据扩展，以协助打击这种困境。在本文中，我们探索的两种方法音素变形图像生成，这些几何变换（翘曲和混合以产生变形的图像）和光度扰动组合。我们利用这两种方法来从FERET，FRGC和FRLL数据集高品质adversarially扰动变种。最终图像保留高相似两个输入受试者从而在视觉域最小伪像一段时间。图像通过融合来自两个外观类似主题小波子带合成，然后adversarially扰乱创建高度说服力的形象欺骗人类和深变形探测器。

Climate change, population growth, and water scarcity present unprecedented challenges for agriculture. This project aims to forecast soil moisture using domain knowledge and machine learning for crop management decisions that enable sustainable farming. Traditional methods for predicting hydrological response features require significant computational time and expertise. Recent work has implemented machine learning models as a tool for forecasting hydrological response features, but these models neglect a crucial component of traditional hydrological modeling that spatially close units can have vastly different hydrological responses. In traditional hydrological modeling, units with similar hydrological properties are grouped together and share model parameters regardless of their spatial proximity. Inspired by this domain knowledge, we have constructed a novel domain-inspired temporal graph convolution neural network. Our approach involves clustering units based on time-varying hydrological properties, constructing graph topologies for each cluster, and forecasting soil moisture using graph convolutions and a gated recurrent neural network. We have trained, validated, and tested our method on field-scale time series data consisting of approximately 99,000 hydrological response units spanning 40 years in a case study in northeastern United States. Comparison with existing models illustrates the effectiveness of using domain-inspired clustering with time series graph neural networks. The framework is being deployed as part of a pro bono social impact program. The trained models are being deployed on small-holding farms in central Texas.

Simulating rigid collisions among arbitrary shapes is notoriously difficult due to complex geometry and the strong non-linearity of the interactions. While graph neural network (GNN)-based models are effective at learning to simulate complex physical dynamics, such as fluids, cloth and articulated bodies, they have been less effective and efficient on rigid-body physics, except with very simple shapes. Existing methods that model collisions through the meshes' nodes are often inaccurate because they struggle when collisions occur on faces far from nodes. Alternative approaches that represent the geometry densely with many particles are prohibitively expensive for complex shapes. Here we introduce the Face Interaction Graph Network (FIGNet) which extends beyond GNN-based methods, and computes interactions between mesh faces, rather than nodes. Compared to learned node- and particle-based methods, FIGNet is around 4x more accurate in simulating complex shape interactions, while also 8x more computationally efficient on sparse, rigid meshes. Moreover, FIGNet can learn frictional dynamics directly from real-world data, and can be more accurate than analytical solvers given modest amounts of training data. FIGNet represents a key step forward in one of the few remaining physical domains which have seen little competition from learned simulators, and offers allied fields such as robotics, graphics and mechanical design a new tool for simulation and model-based planning.

农作物残留物燃烧是世界许多地方的空气污染的主要来源，尤其是南亚。政策制定者，从业人员和研究人员都投资了衡量影响和制定干预措施以减少燃烧。但是，测量燃烧的影响或干预措施的有效性减少燃烧需要数据燃烧的位置。这些数据在成本和可行性方面都在现场收集具有挑战性。我们利用印度旁遮普邦旁遮普邦农作物残留物燃烧的地面监测的数据，以探索使用可访问的卫星图像是否可以更有效地检测到燃烧。具体而言，我们使用了具有高时间分辨率（最多每天）的3M Planetscope数据以及具有每周时间分辨率但光谱信息深度的公共可用Sentinel-2数据。在分析了不同光谱带和燃烧指数单独分离燃烧和未燃烧图的能力之后，我们构建了一个随机森林模型，这些模型确定提供了最大的分离性，并用地面验证的数据评估了模型性能。鉴于测量所带来的挑战，我们的总体模型精度为82％是有利的。基于此过程的见解，我们讨论了检测卫星图像中农作物残留物燃烧的技术挑战，以及衡量燃烧和政策干预措施的影响的挑战。

共识算法通过使多个机器人能够收敛到仅使用本地通信的全局变量的一致估计来构成许多分布式算法的基础。但是，标准共识协议可以轻松地由非合作团队成员误入歧途。因此，对于设计弹性分布式算法是必要的，对共识的弹性形式的研究是必要的。 W-MSR共识是一种这样的有弹性共识算法，它允许仅具有通信图的本地知识，而没有用于共享数据的先验模型。但是，给定通信图满足严格的图形连接要求的验证使W-MSR在实践中难以使用。在本文中，我们显示了机器人文献中常用的通信图结构，即基于Voronoi Tessellation构建的通信图，自动产生足够连接的图以拒绝单个非合作团队成员。此外，我们展示了如何增强该图，以拒绝两个非合作团队成员，并为修改进一步的弹性提供路线图。这项贡献将允许在已经依赖基于Voronoi的通信（例如分布式覆盖范围和探索算法）的算法中轻松应用弹性共识。

道德框架和情感会影响各种在线和离线行为，包括捐赠，亲环境行动，政治参与，甚至参与暴力抗议活动。自然语言处理中的各种计算方法（NLP）已被用来从文本数据中检测道德情绪，但是为了在此类主观任务中取得更好的性能，需要大量的手工注销训练数据。事实证明，以前对道德情绪注释的语料库已被证明是有价值的，并且在NLP和整个社会科学中都产生了新的见解，但仅限于Twitter。为了促进我们对道德修辞的作用的理解，我们介绍了道德基础Reddit语料库，收集了16,123个reddit评论，这些评论已从12个不同的子雷迪维特策划，由至少三个训练有素的注释者手工注释，用于8种道德情绪（即护理，相称性，平等，纯洁，权威，忠诚，瘦道，隐含/明确的道德）基于更新的道德基础理论（MFT）框架。我们使用一系列方法来为这种新的语料库（例如跨域分类和知识转移）提供基线道德句子分类结果。

数据已成为当今世界上最有价值的资源。随着数据驱动算法的大量扩散，例如基于深度学习的方法，数据的可用性引起了极大的兴趣。在这种情况下，特别需要高质量的培训，验证和测试数据集。体积数据是医学中非常重要的资源，因为它范围从疾病诊断到治疗监测。如果数据集足够，则可以培训模型来帮助医生完成这些任务。不幸的是，在某些情况和应用程序中，大量数据不可用。例如，在医疗领域，罕见疾病和隐私问题可能导致数据可用性受到限制。在非医学领域，获得足够数量的高质量数据的高成本也可能引起人们的关注。解决这些问题的方法可能是生成合成数据，以结合其他更传统的数据增强方法来执行数据增强。因此，关于3D生成对抗网络（GAN）的大多数出版物都在医疗领域内。生成现实合成数据的机制的存在是克服这一挑战的好资产，尤其是在医疗保健中，因为数据必须具有良好的质量并且接近现实，即现实，并且没有隐私问题。在这篇综述中，我们提供了使用GAN生成现实的3D合成数据的作品的摘要。因此，我们概述了具有共同体系结构，优势和缺点的这些领域中基于GAN的方法。我们提出了一种新颖的分类学，评估，挑战和研究机会，以提供医学和其他领域甘恩当前状态的整体概述。

放射疗法逆计划通常要求规划者在治疗计划系统的目标职能下修改参数，以在临床上可接受的计划中产生。由于此过程中的手动步骤，计划质量可能因规划时间和规划师技能而有所不同。本研究调查了两个用于自动逆计划的高参考方法。由于此框架不会在以前优化的计划上培训模型，因此可以随时适应实践模式变化，并且计划质量不受培训队列的限制。我们选择了10名接受肺部SBRT的患者使用手动生成的临床计划。我们使用随机采样（RS）和贝叶斯优化（BO）使用基于11个临床目标的线性二次实用程序功能来调谐参数。将所有计划归一化为PTV D95等于48 GY，我们比较了自动生成和手动制定的计划的计划质量。我们还调查了迭代计数对自动生成的计划的影响，比较了RS和Bo计划的计划时间和计划实用程序，而不会停止标准。如果没有停止标准，RS和BO计划的中位数规划时间为1.9和2.3小时。 RS和B​​O计划中的OAR剂量在临床剂量限制下的48.7％和60.4％的中位数（MPD），低于临床计划剂量的2.8％和3.3％的MPD。通过停止标准，效用降低了5.3％和3.9％的RS和BO计划，但中位规划时间降至0.5％和0.7小时，OAR剂量仍有42.9％和49.7％的MPD为42.9％和49.7％临床剂量限制和MPD为0.3％和1.8％以下低于临床计划剂量。本研究表明，自动逆计划的超参数调整方法可以减少与计划质量相似或优于手动生成的计划的主动规划时间。