This article presents a survey of literature in the area of Human-Robot Interaction (HRI), specifically on systems containing more than two agents (i.e., having multiple humans and/or multiple robots). We identify three core aspects of ``Multi-agent" HRI systems that are useful for understanding how these systems differ from dyadic systems and from one another. These are the Team structure, Interaction style among agents, and the system's Computational characteristics. Under these core aspects, we present five attributes of HRI systems, namely Team size, Team composition, Interaction model, Communication modalities, and Robot control. These attributes are used to characterize and distinguish one system from another. We populate resulting categories with examples from recent literature along with a brief discussion of their applications and analyze how these attributes differ from the case of dyadic human-robot systems. We summarize key observations from the current literature, and identify challenges and promising areas for future research in this domain. In order to realize the vision of robots being part of the society and interacting seamlessly with humans, there is a need to expand research on multi-human -- multi-robot systems. Not only do these systems require coordination among several agents, they also involve multi-agent and indirect interactions which are absent from dyadic HRI systems. Adding multiple agents in HRI systems requires advanced interaction schemes, behavior understanding and control methods to allow natural interactions among humans and robots. In addition, research on human behavioral understanding in mixed human-robot teams also requires more attention. This will help formulate and implement effective robot control policies in HRI systems with large numbers of heterogeneous robots and humans; a team composition reflecting many real-world scenarios.

情绪可以提供自然的交流方式，以补充许多领域中社交机器人（例如文本和语音）现有的多模式能力。我们与112、223和151名参与者进行了三项在线研究，以调查使用情绪作为搜救（SAR）机器人的交流方式的好处。在第一个实验中，我们研究了通过机器人的情绪传达与SAR情况有关的信息的可行性，从而导致了从SAR情况到情绪的映射。第二项研究使用控制控制理论是推导此类映射的替代方法。此方法更灵活，例如允许对不同的情绪集和不同机器人进行调整。在第三个实验中，我们使用LED作为表达通道为外观受限的室外现场研究机器人创建了情感表达。在各种模拟的SAR情况下，使用这些情感表达式，我们评估了这些表达式对参与者（采用救援人员的作用）的影响。我们的结果和提议的方法提供了（a）有关情感如何帮助在SAR背景下传达信息的见解，以及（b）在（模拟）SAR通信环境中添加情绪为传播方式的有效性的证据。

在家庭环境中运行的辅助机器人将需要在室内提供物品以执行辅助任务。但是，当这些项目用完时，辅助机器人必须提醒其用户购买丢失的物品。在本文中，我们提出了一种计算体系结构，该计算体系结构可以使机器人通过与用户的互动来学习家庭的个性化上下文知识。然后，该体系结构可以使用学习的知识来长时间就家庭中的丢失物品​​进行预测。该体系结构集成了最新的感知学习算法，记忆编码和学习的认知模型，用于预测家庭中缺失项目的推理模块以及图形用户界面（GUI）与用户交互。该体系结构与获取移动操纵器机器人集成在一起，并在具有多个上下文和对象的大型室内环境中进行了验证。我们的实验结果表明，机器人可以通过与用户的互动来学习上下文知识来适应环境。机器人还可以使用学习的知识在数周内正确预测丢失的项目，并且对感官和感知错误是可靠的。

在人类居住的环境中使用机器人的挑战是设计对人类互动引起的扰动且鲁棒的设计行为。我们的想法是用内在动机（IM）拟订机器人，以便它可以处理新的情况，并作为人类的真正社交，因此对人类互动伙伴感兴趣。人机互动（HRI）实验主要关注脚本或远程机器人，这是模拟特性，如IM来控制孤立的行为因素。本文介绍了一个“机器人学家”的研究设计，允许比较自主生成的行为彼此，而且首次评估机器人中基于IM的生成行为的人类感知。我们在受试者内部用户学习（n = 24），参与者与具有不同行为制度的完全自主的Sphero BB8机器人互动：一个实现自适应，本质上动机的行为，另一个是反应性的，但不是自适应。机器人及其行为是故意最小的，以专注于IM诱导的效果。与反应基线行为相比，相互作用后问卷的定量分析表明对尺寸“温暖”的显着提高。温暖被认为是人类社会认知中社会态度形成的主要维度。一种被认为是温暖（友好，值得信赖的）的人体验更积极的社交互动。

In this work, we propose a novel image reconstruction framework that directly learns a neural implicit representation in k-space for ECG-triggered non-Cartesian Cardiac Magnetic Resonance Imaging (CMR). While existing methods bin acquired data from neighboring time points to reconstruct one phase of the cardiac motion, our framework allows for a continuous, binning-free, and subject-specific k-space representation.We assign a unique coordinate that consists of time, coil index, and frequency domain location to each sampled k-space point. We then learn the subject-specific mapping from these unique coordinates to k-space intensities using a multi-layer perceptron with frequency domain regularization. During inference, we obtain a complete k-space for Cartesian coordinates and an arbitrary temporal resolution. A simple inverse Fourier transform recovers the image, eliminating the need for density compensation and costly non-uniform Fourier transforms for non-Cartesian data. This novel imaging framework was tested on 42 radially sampled datasets from 6 subjects. The proposed method outperforms other techniques qualitatively and quantitatively using data from four and one heartbeat(s) and 30 cardiac phases. Our results for one heartbeat reconstruction of 50 cardiac phases show improved artifact removal and spatio-temporal resolution, leveraging the potential for real-time CMR.

This technical report presents GPS++, the first-place solution to the Open Graph Benchmark Large-Scale Challenge (OGB-LSC 2022) for the PCQM4Mv2 molecular property prediction task. Our approach implements several key principles from the prior literature. At its core our GPS++ method is a hybrid MPNN/Transformer model that incorporates 3D atom positions and an auxiliary denoising task. The effectiveness of GPS++ is demonstrated by achieving 0.0719 mean absolute error on the independent test-challenge PCQM4Mv2 split. Thanks to Graphcore IPU acceleration, GPS++ scales to deep architectures (16 layers), training at 3 minutes per epoch, and large ensemble (112 models), completing the final predictions in 1 hour 32 minutes, well under the 4 hour inference budget allocated. Our implementation is publicly available at: https://github.com/graphcore/ogb-lsc-pcqm4mv2.

运动补偿的MR重建（MCMR）是一个强大的概念，具有巨大的潜力，由两个耦合的子问题组成：运动估计，假设已知图像和图像重建，假设已知运动。在这项工作中，我们为MCMR提出了一个基于学习的自我监督框架，以有效处理心脏MR成像中的非刚性运动腐败。与传统的MCMR方法相反，在重建之前估算运动并在迭代优化过程中保持不变，我们引入了动态运动估计过程，并将其嵌入到独立的优化中。我们建立了一个心脏运动估计网络，该网络通过小组的注册方法利用时间信息，并在运动估计和重建之间进行联合优化。在40个获得的2D心脏MR CINE数据集上进行的实验表明，所提出的展开的MCMR框架可以在其他最先进的方法失败的情况下以高加速度速率重建高质量的MR图像。我们还表明，关节优化机制对两个子任务（即运动估计和图像重建）都是互惠互利的，尤其是当MR图像高度不足时。

自闭症谱系障碍（ASD）分类的机器学习研究有望改善临床诊断。但是，最近在临床成像方面的研究表明，生物标志物跨基准数据集的概括有限。尽管在神经影像学中增加了模型的复杂性和样本量，但ASD的分类性能仍然远离临床应用。这就提出了一个问题，即我们如何克服这些障碍来开发ASD的早期生物标志物。一种方法可能是重新考虑我们如何在机器学习模型中运作该疾病的理论基础。在这里，我们介绍了无监督的图表表示，这些图表明确绘制了ASD核心方面的神经机制，二元社会相互作用的缺陷，如双脑记录所评估，称为Hyperscanning，并评估了其预测性能。所提出的方法与现有方法不同，因为它更适合于在神经水平上捕获社会互动缺陷，并且适用于幼儿和婴儿。功能性红外光谱数据的首先结果表明，任务不可解释的图形表示的潜在预测能力。首先要利用与互动相关的缺陷来对ASD进行分类，这可能会刺激新方法和方法，以增强现有模型以实现未来发展的ASD生物标志物。

深层神经网络目前提供了最先进，最精确的机器学习模型，以区分患有阿尔茨海默氏病和健康对照的受试者的结构MRI扫描。不幸的是，由于这些多层和非线性模型的复杂性，这些模型捕获的微妙的大脑改变很难解释。已经提出了几种热图方法来解决此问题并分析从深神经网络中提取的成像模式，但是到目前为止，尚未对这些方法进行定量比较。在这项工作中，我们通过从ADNI数据集的T1 MRI扫描中得出卷积神经网络（CNN）的热图来探讨这些问题，并通过将这些热图与对应于支持向量机（SVM）系数的脑图进行比较。研究了三种突出的热图方法：层次相关性传播（LRP），综合梯度（IG）和引导GRAD-CAM（GGC）。与先前在视觉上或定性评估热图的质量的研究相反，我们通过与大型荟萃分析的地面图相重叠，从而获得了精确的定量措施，该量度合并了77个基于Voxel的形态计量学（VBM）研究，独立于ADNI。我们的结果表明，所有三个热图方法都能够捕获涵盖荟萃分析图的大脑区域，并获得了比SVM系数更好的结果。其中，IG产生了与独立荟萃分析的最佳重叠的热图。

机器学习（ML）已用于加速基于模拟的验证中功能覆盖的进度。在先前工作中，有监督的ML算法是一种普遍的选项，用于偏向测试生成或过滤生成的测试。但是，对于缺少覆盖范围的事件，这些算法缺乏在训练阶段学习的积极示例。因此，通过算法生成或过滤的测试无法有效地填充覆盖范围。当验证大规模设计时，这更为严重，因为覆盖范围更大，功能更为复杂。本文介绍了基于神经网络（NN）的可配置的测试选择框架，该框架可以实现与随机仿真相似的覆盖率增益，而在框架的三种配置下，仿真工作却少得多。此外，该框架的性能不受受到覆盖事件的数量的限制。实验中使用了商业信号处理单元，以证明框架的有效性。与随机仿真相比，NNBNT可以减少多达53.74％的仿真时间，达到99％的覆盖率水平。