概率分布之间的差异措施，通常被称为统计距离，在概率理论，统计和机器学习中普遍存在。为了在估计这些距离的距离时，对维度的诅咒，最近的工作已经提出了通过带有高斯内核的卷积在测量的分布中平滑局部不规则性。通过该框架的可扩展性至高维度，我们研究了高斯平滑$ P $ -wassersein距离$ \ mathsf {w} _p ^ {（\ sigma）} $的结构和统计行为，用于任意$ p \ GEQ 1 $。在建立$ \ mathsf {w} _p ^ {（\ sigma）} $的基本度量和拓扑属性之后，我们探索$ \ mathsf {w} _p ^ {（\ sigma）}（\ hat {\ mu} _n，\ mu）$，其中$ \ hat {\ mu} _n $是$ n $独立观察的实证分布$ \ mu $。我们证明$ \ mathsf {w} _p ^ {（\ sigma）} $享受$ n ^ { - 1/2} $的参数经验融合速率，这对比$ n ^ { - 1 / d} $率对于未平滑的$ \ mathsf {w} _p $ why $ d \ geq 3 $。我们的证明依赖于控制$ \ mathsf {w} _p ^ {（\ sigma）} $ by $ p $ th-sting spoollow sobolev restion $ \ mathsf {d} _p ^ {（\ sigma）} $并导出限制$ \ sqrt {n} \，\ mathsf {d} _p ^ {（\ sigma）}（\ hat {\ mu} _n，\ mu）$，适用于所有尺寸$ d $。作为应用程序，我们提供了使用$ \ mathsf {w} _p ^ {（\ sigma）} $的两个样本测试和最小距离估计的渐近保证，使用$ p = 2 $的实验使用$ \ mathsf {d} _2 ^ {（\ sigma）} $。

The modern dynamic and heterogeneous network brings differential environments with respective state transition probability to agents, which leads to the local strategy trap problem of traditional federated reinforcement learning (FRL) based network optimization algorithm. To solve this problem, we propose a novel Differentiated Federated Reinforcement Learning (DFRL), which evolves the global policy model integration and local inference with the global policy model in traditional FRL to a collaborative learning process with parallel global trends learning and differential local policy model learning. In the DFRL, the local policy learning model is adaptively updated with the global trends model and local environment and achieves better differentiated adaptation. We evaluate the outperformance of the proposal compared with the state-of-the-art FRL in a classical CartPole game with heterogeneous environments. Furthermore, we implement the proposal in the heterogeneous Space-air-ground Integrated Network (SAGIN) for the classical traffic offloading problem in network. The simulation result shows that the proposal shows better global performance and fairness than baselines in terms of throughput, delay, and packet drop rate.

Telework "avatar work," in which people with disabilities can engage in physical work such as customer service, is being implemented in society. In order to enable avatar work in a variety of occupations, we propose a mobile sales system using a mobile frozen drink machine and an avatar robot "OriHime", focusing on mobile customer service like peddling. The effect of the peddling by the system on the customers are examined based on the results of video annotation.

Our team, Hibikino-Musashi@Home (the shortened name is HMA), was founded in 2010. It is based in the Kitakyushu Science and Research Park, Japan. We have participated in the RoboCup@Home Japan open competition open platform league every year since 2010. Moreover, we participated in the RoboCup 2017 Nagoya as open platform league and domestic standard platform league teams. Currently, the Hibikino-Musashi@Home team has 20 members from seven different laboratories based in the Kyushu Institute of Technology. In this paper, we introduce the activities of our team and the technologies.

我们在随机多臂匪徒问题中使用固定预算和上下文（协变）信息研究最佳武器识别。在观察上下文信息之后，在每一轮中，我们使用过去的观察和当前上下文选择一个治疗臂。我们的目标是确定最好的治疗组，这是一个在上下文分布中被边缘化的最大预期奖励的治疗组，而错误识别的可能性最小。首先，我们为此问题得出半参数的下限，在这里我们将最佳和次优的治疗臂的预期奖励之间的差距视为感兴趣的参数，以及所有其他参数，例如在上下文中的预期奖励，作为滋扰参数。然后，我们开发“上下文RS-AIPW策略”，该策略由随机采样（RS）规则组成，跟踪目标分配比和使用增强反向概率加权（AIPW）估算器的建议规则。我们提出的上下文RS-AIPW策略是最佳的，因为错误识别概率的上限与预算到Infinity时的半参数下限相匹配，并且差距趋于零。

初始化时（OPAI）的一次性网络修剪是降低网络修剪成本的有效方法。最近，人们越来越相信数据在OPAI中是不必要的。但是，我们通过两种代表性的OPAI方法，即剪切和掌握的消融实验获得了相反的结论。具体而言，我们发现信息数据对于增强修剪性能至关重要。在本文中，我们提出了两种新颖的方法，即判别性的单发网络修剪（DOP）和超级缝制，以通过高级视觉判别图像贴片来修剪网络。我们的贡献如下。（1）广泛的实验表明OPAI是数据依赖性的。（2）超级缝线的性能明显优于基准图像网上的原始OPAI方法，尤其是在高度压缩的模型中。

自我监督学习中的最新作品通过以对象为中心或基于区域的对应目标进行预处理，在场景级密集的预测任务上表现出了强劲的表现。在本文中，我们介绍了区域对象表示学习（R2O），该学习统一了基于区域的和以对象为中心的预处理。 R2O通过训练编码器以动态完善基于区域的段为中心的蒙版，然后共同学习掩模中内容的表示形式。 R2O使用“区域改进模块”将使用区域级先验生成的小图像区域分组为较大的区域，这些区域倾向于通过聚类区域级特征对应对应对象。随着训练的进展，R2O遵循了一个区域到对象的课程，该课程鼓励学习区域级的早期特征并逐渐进步以训练以对象为中心的表示。使用R2O的表示形式导致了Pascal VOC（+0.7 MIOU）和CityScapes（+0.4 MIOU）的语义细分表现最先进的表现，并在MS Coco（+0.3 Mask AP）上进行了实例细分。此外，在对Imagenet进行了预审进之后，R2O预处理的模型能够超过Caltech-UCSD Birds 200-2011数据集（+2.9 MIOU）的无监督物体细分中现有的最新对象细分。我们在https://github.com/kkallidromitis/r2o上提供了这项工作的代码/模型。

视频中的动作通常涉及人类与物体的相互作用。动作标签通常由动词和名词的各种组合组成，但我们可能没有所有可能组合的培训数据。在本文中，我们旨在通过利用知识图的力量来提高组成动作识别模型在训练时间期间看不见的新型动词或新名词的概括能力。先前的工作利用了知识图中的动词 - 单词组成动作节点，因此比效率低下，因为相对于动词和名词的数量，组成动作节点的数量在四倍上增长。为了解决这个问题，我们提出了我们的方法：通过知识掩盖（黑暗）的解开行动识别，它利用了动作的固有组成。黑暗训练一个分解模型，首先提取动词和名词的解开特征表示，然后使用外部知识图中的关系预测分类权重。动词和名词之间的类型约束是从外部知识库中提取的，并在组成动作时最终应用。黑暗的对象和动词数量具有更好的可伸缩性，并在Charades数据集中实现了最新性能。我们进一步根据Epic-Kitchen数据集提出了一个新的基准分配，该数据集的类别和样本数量更大，并且该基准测试了各种模型。

尽管腿部机器人的运动计划表现出了巨大的成功，但具有灵活的多指抓握的腿部机器人的运动计划尚未成熟。我们提出了一个有效的运动计划框架，用于同时解决运动（例如，质心动力学），抓地力（例如，贴片接触）和触点（例如步态）问题。为了加速计划过程，我们建议基于乘数的交替方向方法（ADMM）提出分布式优化框架，以求解原始的大型混合构成非整数非线性编程（MINLP）。最终的框架使用混合构成二次编程（MIQP）来求解联系人和非线性编程（NLP）来求解非线性动力学，这些动力学在计算方面更可行，对参数较不敏感。此外，我们通过微蜘蛛抓手从极限表面明确执行补丁接触约束。我们在硬件实验中演示了我们提出的框架，这表明多限制机器人能够实现各种动作，包括在斜坡角度45 {\ deg}的情况下进行较短的计划时间。

本文介绍了Scalucs，这是一种四足动物，该机器人在地上，悬垂和天花板上爬上攀爬，并在地面上爬行。 Scaleer是最早的自由度四束机器人之一，可以在地球的重力下自由攀爬，也是地面上最有效的四足动物之一。在其他最先进的登山者专门攀登自己的地方，Scaleer承诺使用有效载荷\ Textit {和}地面运动实践自由攀爬，这实现了真正的多功能移动性。新的攀登步态滑冰步态通过利用缩放器的身体连锁机制来增加有效载荷。 Scaleer在地面上达到了最大归一化的运动速度，即$ 1.87 $ /s，$ 0.56 $ m /s，$ 1.2 $ /min，或$ 0.42 $ m /min /min的岩石墙攀爬。有效载荷能力达到地面上缩放器重量的233美元，垂直墙上的$ 35 $％。我们的山羊抓手是一种机械适应的两指抓手，成功地抓住了凸凸和非凸的对象，并支持缩放器。