我们介绍了声学场景和事件的检测和分类的任务描述（DCASE）2022挑战任务2：“用于应用域通用技术的机器状况监控的无监督异常的声音检测（ASD）”。域转移是ASD系统应用的关键问题。由于域移位可以改变数据的声学特征，因此在源域中训练的模型对目标域的性能较差。在DCASE 2021挑战任务2中，我们组织了一个ASD任务来处理域移动。在此任务中，假定已知域移位的发生。但是，实际上，可能不会给出每个样本的域，并且域移位可能会隐含。在2022年的任务2中，我们专注于域泛化技术，这些技术检测异常，而不论域移动如何。具体而言，每个样品的域未在测试数据中给出，所有域仅允许一个阈值。我们将添加挑战结果和挑战提交截止日期后提交的分析。

Color is a critical design factor for web pages, affecting important factors such as viewer emotions and the overall trust and satisfaction of a website. Effective coloring requires design knowledge and expertise, but if this process could be automated through data-driven modeling, efficient exploration and alternative workflows would be possible. However, this direction remains underexplored due to the lack of a formalization of the web page colorization problem, datasets, and evaluation protocols. In this work, we propose a new dataset consisting of e-commerce mobile web pages in a tractable format, which are created by simplifying the pages and extracting canonical color styles with a common web browser. The web page colorization problem is then formalized as a task of estimating plausible color styles for a given web page content with a given hierarchical structure of the elements. We present several Transformer-based methods that are adapted to this task by prepending structural message passing to capture hierarchical relationships between elements. Experimental results, including a quantitative evaluation designed for this task, demonstrate the advantages of our methods over statistical and image colorization methods. The code is available at https://github.com/CyberAgentAILab/webcolor.

Sampling-based model predictive control (MPC) can be applied to versatile robotic systems. However, the real-time control with it is a big challenge due to its unstable updates and poor convergence. This paper tackles this challenge with a novel derivation from reverse Kullback-Leibler divergence, which has a mode-seeking behavior and is likely to find one of the sub-optimal solutions early. With this derivation, a weighted maximum likelihood estimation with positive/negative weights is obtained, solving by mirror descent (MD) algorithm. While the negative weights eliminate unnecessary actions, that requires to develop a practical implementation that avoids the interference with positive/negative updates based on rejection sampling. In addition, although the convergence of MD can be accelerated with Nesterov's acceleration method, it is modified for the proposed MPC with a heuristic of a step size adaptive to the noise estimated in update amounts. In the real-time simulations, the proposed method can solve more tasks statistically than the conventional method and accomplish more complex tasks only with a CPU due to the improved acceleration. In addition, its applicability is also demonstrated in a variable impedance control of a force-driven mobile robot. https://youtu.be/D8bFMzct1XM

尽管沟通延迟可能会破坏多种系统，但大多数现有的多基因轨迹计划者都缺乏解决此问题的策略。最先进的方法通常采用完美的通信环境，这在现实世界实验中几乎是现实的。本文介绍了强大的Mader（RMADER），这是一个分散的异步多轨迹计划者，可以处理代理商之间的通信延迟。通过广播新优化的轨迹和忠实的轨迹，并执行延迟检查步骤，Rmader即使在通信延迟下也能够保证安全。Rmader通过广泛的仿真和硬件飞行实验得到了验证，并获得了100％的无碰撞轨迹生成成功率，表现优于最先进的方法。

我们研究了与中央服务器和多个客户的联合学习多臂强盗设置中最佳手臂识别的问题。每个客户都与多臂强盗相关联，其中每个手臂在具有未知均值和已知方差的高斯分布之后，每个手臂都能产生{\ em I.i.d。} \奖励。假定所有客户的武器集相同。我们定义了两个最佳手臂的概念 - 本地和全球。客户的当地最好的手臂是客户本地手臂中最大的手臂，而全球最佳手臂是所有客户平均平均值最大的手臂。我们假设每个客户只能从当地的手臂上观察奖励，从而估计其当地最好的手臂。客户在上行链路上与中央服务器进行通信，该上行链路需要每个上行链路的使用费用为$ C \ ge0 $单位。在服务器上估算了全球最佳手臂。目的是确定当地最佳武器和全球最佳臂，总成本最少，定义为所有客户的ARM选择总数和总通信成本的总和，但在错误概率上取决于上限。我们提出了一种基于连续消除的新型算法{\ sc fedelim}，仅在指数时间步骤中进行通信，并获得高概率依赖性实例依赖性上限，以其总成本。我们论文的关键要点是，对于任何$ c \ geq 0 $，错误概率和错误概率足够小，{\ sc fedelim}下的ARM选择总数（分别为\ the总费用）最多为〜$ 2 $（reves 。〜 $ 3 $）乘以其在每个时间步骤中通信的变体下的ARM选择总数的最大总数。此外，我们证明后者在期望最高的恒定因素方面是最佳的，从而证明{\ sc fedelim}中的通信几乎是无成本的。我们从数值验证{\ sc fedelim}的功效。

在最近的地理空间研究中，通过自我监督学习建模大规模人类流动性数据的重要性与使用大型语料库的自我监督方法驱动的自然语言处理的进展并行。然而，已经有很多可行的方法适用于地理空间序列建模本身，似乎在评估方面似乎是改进的空间，特别是如何测量生成和参考序列之间的相似性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的相似性测量，Geo-Bleu，这在地理空间序列建模和生成的背景下可能特别有用。顾名思义，这项工作是基于Bleu，是机器翻译研究中最受欢迎的措施之一，同时引入了空间接近N-Gram的想法。我们将此措施与已建立的基线进行比较，动态时间翘曲，将其应用于实际生成的地理空间序列。使用众群注释数据，关于从12,000例患者收集的地理空间序列之间的相似性，我们定量和定性地显示了所提出的方法的优势。