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。

Intelligently extracting and linking complex scientific information from unstructured text is a challenging endeavor particularly for those inexperienced with natural language processing. Here, we present a simple sequence-to-sequence approach to joint named entity recognition and relation extraction for complex hierarchical information in scientific text. The approach leverages a pre-trained large language model (LLM), GPT-3, that is fine-tuned on approximately 500 pairs of prompts (inputs) and completions (outputs). Information is extracted either from single sentences or across sentences in abstracts/passages, and the output can be returned as simple English sentences or a more structured format, such as a list of JSON objects. We demonstrate that LLMs trained in this way are capable of accurately extracting useful records of complex scientific knowledge for three representative tasks in materials chemistry: linking dopants with their host materials, cataloging metal-organic frameworks, and general chemistry/phase/morphology/application information extraction. This approach represents a simple, accessible, and highly-flexible route to obtaining large databases of structured knowledge extracted from unstructured text. An online demo is available at http://www.matscholar.com/info-extraction.

Power dynamics in human-human communication can impact rapport-building and learning gains, but little is known about how power impacts human-agent communication. In this paper, we examine dominance behavior in utterances between middle-school students and a teachable robot as they work through math problems, as coded by Rogers and Farace's Relational Communication Control Coding Scheme (RCCCS). We hypothesize that relatively dominant students will show increased learning gains, as will students with greater dominance agreement with the robot. We also hypothesize that gender could be an indicator of difference in dominance behavior. We present a preliminary analysis of dominance characteristics in some of the transactions between robot and student. Ultimately, we hope to determine if manipulating the dominance behavior of a learning robot could support learning.

我们为多机器人任务计划和分配问题提出了一种新的公式，该公式结合了（a）任务之间的优先关系； （b）任务的协调，允许多个机器人提高效率； （c）通过形成机器人联盟的任务合作，而单独的机器人不能执行。在我们的公式中，任务图指定任务和任务之间的关系。我们在任务图的节点和边缘上定义了一组奖励函数。这些功能对机器人联盟规模对任务绩效的影响进行建模，并结合一个任务的性能对依赖任务的影响。最佳解决此问题是NP-HARD。但是，使用任务图公式使我们能够利用最小成本的网络流量方法有效地获得近似解决方案。此外，我们还探索了一种混合整数编程方法，该方法为问题的小实例提供了最佳的解决方案，但计算上很昂贵。我们还开发了一种贪婪的启发式算法作为基准。我们的建模和解决方案方法导致任务计划，即使在与许多代理商的大型任务中，也利用任务优先关系的关系以及机器人的协调和合作来实现高级任务绩效。

扬声器在彼此保持一致的过程中建立了融洽的关系。在指导域材料的同时，已经证明了与教师的融洽关系，以促进学习。过去关于教育领域的词汇一致性的工作都在量化对齐方式的措施和与代理对齐的相互作用的类型中都遭受了限制。在本文中，我们采用基于数据驱动的共享表达式概念（可能由多个单词组成）的对齐措施，并比较一对一的人类机器人（H-R）相互作用的对齐方式与协作人类人类的H-R部分中的对齐方式-Orobot（H-H-R）相互作用。我们发现，H-R设置中的学生与H-H-R设置相比，与可教的机器人保持一致，并且词汇一致性和融洽关系之间的关系比以前的理论和经验工作所预测的要复杂。

可解释的AI（XAI）是一个重要的发展领域，但仍相对研究用于聚类。我们提出了一种可解释的划分聚类方法，不仅可以找到集群，而且还可以解释每个群集。基于典范的心理学概念学院的使用支持了示例示例的理解。我们表明，找到一小部分示例来解释即使是一个群集也是计算上的棘手。因此，总体问题具有挑战性。我们开发了一种近似算法，该算法可为聚类质量以及所使用的示例数量提供可证明的性能保证。该基本算法解释了每个集群中的所有实例，而另一种近似算法则使用有界数的示例来允许更简单的解释，并证明涵盖了所有实例的大部分。实验结果表明，我们的工作在涉及很难理解图像和文本深层嵌入的领域中很有用。

我们介绍了一种基于识别范围模型（RPM）的概率无监督学习方法的新方法：一种归一化的半参数假设类别，用于观察到的和潜在变量的联合分布。在关键的假设下，观察值在有条件地独立的情况下，rpm直接编码“识别”过程，从而在观测值的情况下参数参数既参数潜在的潜在分布及其条件分布。该识别模型与每个观察到的变量的边际分布的非参数描述配对。因此，重点是学习一种良好的潜在表示，该表示可以捕获测量值之间的依赖性。 RPM允许在具有离散潜在的设置和可牵引力的设置中进行精确的最大似然学习，即使连续观测和潜在的映射是通过灵活的模型（例如神经网络）表示的。我们开发有效的近似值，以具有可拖动先验的连续潜在变量。与诸如Helmholtz机器和变异自动编码器之类的双聚材料模型中所需的近似值不同，这些RPM近似仅引入次要偏置，这些偏置通常可能渐近地消失。此外，在潜在的先验上的棘手中，RPM可以与标准概率技术（例如变异贝叶斯）有效结合。我们在高维数据设置中演示了该模型，包括对MNIST数字的弱监督学习形式以及从感觉观察发现潜在地图的形式。 RPM提供了一种有效的方法来发现，代表和理由关于观察数据的潜在结构，即对动物和人工智能至关重要的功能。

模拟和混合信号（AMS）电路设计仍然依赖于人类设计专业知识。机器学习一直通过用人工智能代替人类的体验来协助电路设计自动化。本文介绍了标签，这是一种从利用文本，自我注意力和图形的布局中学习电路表示的新范式。嵌入网络模型在无手动标签的情况下学习空间信息。我们向AMS电路学习介绍文本嵌入和自我注意的机制。实验结果表明，具有工业罚款技术基准的实例之间的布局距离的能力。通过在案例研究中显示有限数据的其他三个学习任务的转移性，可以验证电路表示的有效性：布局匹配预测，线长度估计和净寄生电容预测。

在电缆驱动的平行机器人（CDPR）中，单个电缆故障通常会导致整个机器人的完全故障。但是，通常可以通过重新配置框架上的电缆附件来恢复丢失的静态工作空间（由于故障）。通过将运动冗余以在实时冗余分辨率控制器中操纵的移动线性滑块的形式添加到机器人中，从而引入了此功能。提出的工作将该控制器与在线故障检测框架相结合，以开发自动任务恢复的完整失误耐受控制方案。该解决方案通过将最终效应器的姿势估计与仅依靠最终效应器信息的交互式多重模型（IMM）算法相结合，从而提供了鲁棒性。然后将故障和姿势估计方案绑定到冗余分辨率方法中，以产生无缝的自动任务（轨迹）恢复方法，以实现电缆故障。

Sleepiotm是一种数字手机和网络平台，使用认知行为疗法（CBT）的技术来改善睡眠困难患者的睡眠。作为此过程的一部分，Sleepio捕获了有关已处理此类数据的用户睡眠行为的数据。对于神经网络，数据的规模是训练可转换为实际临床实践的有意义模型的机会。与创建和利用Sleepio的Therapeutics公司Big Health合作，我们分析了401,174个睡眠日记的随机样本中的数据，并建立了一个神经网络，以个性化的方式对每个人的睡眠行为和睡眠质量进行建模。我们证明，该神经网络比过去10天的行为预测个人的睡眠质量比标准统计方法更准确。我们比较代表各种场景的各种超参数设置中的模型性能。我们进一步表明，神经网络可用于提出个性化建议，以了解用户应遵循的睡眠习惯以最大程度地提高睡眠质量，并证明这些建议比标准方法生成的建议要好得多。我们最终表明，神经网络可以解释给每个参与者的建议，并计算每个预测的置信区间，所有这些预测对于临床医生能够在临床实践中采用这种工具至关重要。