对于现代自治系统来说，可靠的场景理解是必不可少的。当前基于学习的方法通常试图根据仅考虑分割质量的细分指标来最大化其性能。但是，对于系统在现实世界中的安全操作，考虑预测的不确定性也至关重要。在这项工作中，我们介绍了不确定性感知的全景分段的新任务，该任务旨在预测每个像素语义和实例分割，以及每个像素不确定性估计。我们定义了两个新颖的指标，以促进其定量分析，不确定性感知的综合质量（UPQ）和全景预期校准误差（PECE）。我们进一步提出了新型的自上而下的证据分割网络（EVPSNET），以解决此任务。我们的架构采用了一个简单而有效的概率融合模块，该模块利用了预测的不确定性。此外，我们提出了一种新的LOV \'ASZ证据损失函数，以优化使用深度证据学习概率的分割的IOU。此外，我们提供了几个强大的基线，将最新的泛型分割网络与无抽样的不确定性估计技术相结合。广泛的评估表明，我们的EVPSNET可以实现标准综合质量（PQ）的新最新技术，以及我们的不确定性倾斜度指标。

点云的Panoptic分割是一种重要的任务，使自动车辆能够使用高精度可靠的激光雷达传感器来理解其附近。现有的自上而下方法通过将独立的任务特定网络或转换方法从图像域转换为忽略激光雷达数据的复杂性，因此通常会导致次优性性能来解决这个问题。在本文中，我们提出了新的自上而下的高效激光乐光线分割（有效的LID）架构，该架构解决了分段激光雷达云中的多种挑战，包括距离依赖性稀疏性，严重的闭塞，大规模变化和重新投影误差。高效地板包括一种新型共享骨干，可以通过加强的几何变换建模容量进行编码，并聚合语义丰富的范围感知多尺度特征。它结合了新的不变语义和实例分段头以及由我们提出的Panoptic外围损耗功能监督的Panoptic Fusion模块。此外，我们制定了正则化的伪标签框架，通过对未标记数据的培训进行进一步提高高效性的性能。我们在两个大型LIDAR数据集中建议模型基准：NUSCENES，我们还提供了地面真相注释和Semantickitti。值得注意的是，高效地将在两个数据集上设置新的最先进状态。

Causal phenomena associated with rare events frequently occur across a wide range of engineering and mathematical problems, such as risk-sensitive safety analysis, accident analysis and prevention, and extreme value theory. However, current methods for causal discovery are often unable to uncover causal links between random variables that manifest only when the variables first experience low-probability realizations. To address this issue, we introduce a novel algorithm that performs statistical independence tests on data collected from time-invariant dynamical systems in which rare but consequential events occur. We seek to understand if the state of the dynamical system causally affects the likelihood of the rare event. In particular, we exploit the time-invariance of the underlying data to superimpose the occurrences of rare events, thus creating a new dataset, with rare events are better represented, on which conditional independence tests can be more efficiently performed. We provide non-asymptotic bounds for the consistency of our algorithm, and validate the performance of our algorithm across various simulated scenarios, with applications to traffic accidents.

We present a smoothly broken power law functional form that accurately models and extrapolates the scaling behaviors of deep neural networks (i.e. how the evaluation metric of interest varies as the amount of compute used for training, number of model parameters, training dataset size, or upstream performance varies) for each task within a large and diverse set of upstream and downstream tasks, in zero-shot, prompted, and fine-tuned settings. This set includes large-scale vision and unsupervised language tasks, diffusion generative modeling of images, arithmetic, and reinforcement learning. When compared to other functional forms for neural scaling behavior, this functional form yields extrapolations of scaling behavior that are considerably more accurate on this set. Moreover, this functional form accurately models and extrapolates scaling behavior that other functional forms are incapable of expressing such as the non-monotonic transitions present in the scaling behavior of phenomena such as double descent and the delayed, sharp inflection points present in the scaling behavior of tasks such as arithmetic. Lastly, we use this functional form to glean insights about the limit of the predictability of scaling behavior. Code is available at https://github.com/ethancaballero/broken_neural_scaling_laws

Individual neurons in neural networks often represent a mixture of unrelated features. This phenomenon, called polysemanticity, can make interpreting neural networks more difficult and so we aim to understand its causes. We propose doing so through the lens of feature \emph{capacity}, which is the fractional dimension each feature consumes in the embedding space. We show that in a toy model the optimal capacity allocation tends to monosemantically represent the most important features, polysemantically represent less important features (in proportion to their impact on the loss), and entirely ignore the least important features. Polysemanticity is more prevalent when the inputs have higher kurtosis or sparsity and more prevalent in some architectures than others. Given an optimal allocation of capacity, we go on to study the geometry of the embedding space. We find a block-semi-orthogonal structure, with differing block sizes in different models, highlighting the impact of model architecture on the interpretability of its neurons.

病理学家通过检查载玻片上的针头活检的组织来诊断和坡度前列腺癌。癌症的严重程度和转移风险取决于格里森等级，这是基于前列腺癌腺体的组织和形态的分数。为了进行诊断检查，病理学家首先将腺体定位在整个活检核心中，如果发现癌症 - 他们分配了Gleason等级。尽管严格的诊断标准，但这种耗时的过程仍会出现错误和明显的观察者间变异性。本文提出了一个自动化的工作流程，该工作流程遵循病理学家的\ textit {modus operandi}，对整个幻灯片图像（WSI）的多尺度斑块进行隔离和分类。分别对基质和腺体边界； （2）分类器网络以高放大倍数将良性与癌症分离； （3）另一个分类器可以在低放大倍率下预测每个癌症的等级。总的来说，此过程为前列腺癌分级提供了一种特定于腺体的方法，我们将其与其他基于机器学习的分级方法进行比较。

经过良好策划的数据集的可用性推动了机器学习（ML）模型的成功。尽管对农业的地球观测数据的获取增加了，但仍有少数策划的标签数据集，这限制了其在训练ML模型中用于农业中的遥控模型的潜力。为此，我们介绍了一个首先的数据集，镰刀，在3个不同卫星的不同空间分辨率下具有时间序列图像，并用多个关键的裁剪参数注释，用于帕迪种植的帕迪耕种，用于泰米尔纳德邦的Cauvery Delta地区，印度。该数据集由388个独特地块的2398个季节样品组成，分布在三角洲的4个地区。该数据集涵盖了2018年1月3月2021日的时间段之间的多光谱，热和微波数据。稻田样品用4个关键的裁剪参数注释，即播种日期，移植日期，收获日期和作物收率。这是最早将生长季节（使用播种和收获日期）视为数据集的一部分的研究之一。我们还提出了一种产量预测策略，该策略使用基于观察到的生长季节以及该地区泰米尔纳德邦农业大学获得的标准季节性信息生成的时间序列数据。随之而来的绩效提高凸显了ML技术的影响，该技术利用了与特定地区的农民紧随其后的标准实践相一致的领域知识。我们在3个单独的任务上进行基准测试数据集，即作物类型，物候日期（播种，移植，收获）和产量预测，并开发了一个端到端框架，用于预测现实世界中的关键作物参数。

本文开发了一种协作人类机器人探索的方法，该方法利用了隐式协调。大多数自动的单机器人和多机器人勘探系统都要求远程操作员为机器人团队提供明确的指导。很少有人考虑如何将人类合作伙伴与机器人一起嵌入到该领域的指导。对人类机器人探索的剩下的挑战是从人类到机器人的目标有效沟通。在本文中，我们开发了一种方法论，该方法从人的头上的头盔深度相机到机器人的头盔深度摄像头，以及一个基于信息增益的探索目标，并在人类提供的观点中偏向运动计划。结果是一个安全访问感兴趣区域的空中系统，该区域可能无法立即被人类查看或无法触及。该方法在模拟和运动捕获场中的硬件实验中进行了评估。仿真和硬件实验的视频可在以下网址提供：https：//youtu.be/7jgkbpvfioe。

本文通过开发一种层次碰撞避免方法来改善基于安全的多旋转器的近电视，该方法根据环境复杂性和感知约束来调节最大速度。在表现出不同混乱的环境中，安全速度调制具有挑战性。现有方法固定了最大速度和地图分辨率，该方法可防止车辆进入狭窄的空间，并将认知负荷置于操作员上的速度。我们通过提出一种高速公路（10 Hz）的远程操作方法来解决这些差距，该方法通过分层碰撞检查调节最大车辆速度。分层碰撞检查器同时适应当地地图的体素尺寸和最大车辆速度，以确保运动计划安全。在模拟和现实世界实验中评估了所提出的方法，并将其与基于非自适应运动原语的远程操作方法进行了比较。结果证明了所提出的详细方法方法的优势以及完成任务的能力，而无需用户指定最大车辆速度。

我们介绍了Net2Brain，这是一种图形和命令行的用户界面工具箱，用于比较人工深神经网络（DNNS）和人脑记录的代表空间。尽管不同的工具箱仅促进单个功能或仅关注一小部分监督图像分类模型，但Net2Brain允许提取600多个受过培训的DNN的激活，以执行各种视觉相关的任务（例如，语义段，深度估计，深度估计，深度估计，深度估计，估计，深度率，在图像和视频数据集上均具有动作识别等）。该工具箱在这些激活上计算代表性差异矩阵（RDM），并使用代表性相似性分析（RSA），加权RSA（在特定的ROI和探照灯搜索中）将其与大脑记录进行比较。此外，可以在工具箱中添加一个新的刺激和大脑记录数据集以进行评估。我们通过一个示例展示了如何使用Net2Brain的功能和优势来检验认知计算神经科学的假设。