用快速自动驾驶汽车导航越野，取决于强大的感知系统，该系统与不可传输的地形区分开来。通常，这取决于语义理解，该语义理解基于人类专家注释的图像的监督学习。这需要对人类时间进行大量投资，假定正确的专家分类，并且小细节可能导致错误分类。为了应对这些挑战，我们提出了一种方法，可以以一种自我监督的方式从过去的车辆体验中预测高风险的地形。首先，我们开发了一种将车辆轨迹投射到前摄像头图像中的工具。其次，在地形的3D表示中的遮挡被过滤掉。第三，在蒙面车辆轨迹区域训练的自动编码器根据重建误差确定低风险和高风险地形。我们通过两种型号和不同的瓶颈评估了我们的方法，并使用了两个不同的训练站点和四轮越野车。与来自类似地形的两个独立的语义标签的独立测试集比较，表明能够将地面作为低风险和植被为高风险，精度为81.1％和85.1％。
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腿部机器人可以穿越各种各样的地形，其中一些可能对轮式机器人（例如楼梯或高度不平衡的表面）具有挑战性。然而，四倍的机器人面临湿滑表面上的稳定挑战。可以通过切换到更保守和稳定的运动模式，例如爬网模式（始终与地面三英尺接触）或安排模式（一只脚一次接触）来防止这种方法来解决这一问题。潜在跌落。为了应对这些挑战，我们提出了一种从过去的机器人体验中学习模型的方法，以预测潜在的失败。因此，我们仅基于本体感受的感觉信息触发步态切换。为了学习这种预测模型，我们提出了一个半监督的过程，用于在两个阶段中检测和注释地面真相滑移事件：我们首先在步态数据的时间序列序列中使用无可教力的异常检测器检测到异常发生，然后，然后，然后检测到异常情况。在重播模拟中，通过人类知识进行了验证，以断言滑移事件。这些注释的滑移事件随后用作地面真理示例，以训练整体决策者，以预测跨地形的滑移概率以进行遍历。我们分析了由腿部机器人在具有湿滑地形的多个站点上记录的数据分析模型。我们证明，潜在的滑移事件可以预测在潜在跌倒之前的720毫秒之前，平均精度大于0.95，平均F评分为0.82。最后，我们通过将其在腿部机器人上部署并根据滑移事件检测切换其步态模式来实时验证我们的方法。
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在远程多机器人自主探索任务（例如搜索和响应）中，语义对象映射在不确定的，感知下降的环境中是重要且具有挑战性的。在此类任务期间，需要高度召回，避免缺少真正的目标对象，而高精度对于避免在假阳性上浪费宝贵的操作时间也至关重要。鉴于视觉感知算法的最新进展，前者在很大程度上可以自主解决，但是如果没有人类操作员的监督，后者很难解决。但是，诸如任务时间，计算要求，网络网络带宽等诸如操作限制可能使操作员的任务变得不可行，除非得到适当管理。我们提出了早期的召回，较晚的精度（Earlap）语义对象映射管道，以解决此问题。 Earlap在DARPA Subterranean Challenge中被Team Costar使用，在那里成功发现了机器人团队遇到的所有工件。我们将在各种数据集上讨论Earlap的这些结果和性能。
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Off-policy evaluation (OPE) attempts to predict the performance of counterfactual policies using log data from a different policy. We extend its applicability by developing an OPE method for a class of both full support and deficient support logging policies in contextual-bandit settings. This class includes deterministic bandit (such as Upper Confidence Bound) as well as deterministic decision-making based on supervised and unsupervised learning. We prove that our method's prediction converges in probability to the true performance of a counterfactual policy as the sample size increases. We validate our method with experiments on partly and entirely deterministic logging policies. Finally, we apply it to evaluate coupon targeting policies by a major online platform and show how to improve the existing policy.
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树木修剪过程是促进水果生长并改善其生产的关键，这是由于对分支机构水果和营养运输的光合作用效率的影响。目前，修剪仍然高度依赖人类劳动。工人的经验将强烈影响树修剪性能的稳健性。因此，对于工人和农民来说，评估修剪性能是一个挑战。本文旨在为了更好地解决该问题，提出了一种新型的修剪分类策略模型，称为“ OTSU-SVM”，以根据分支和叶子的阴影评估修剪性能。该模型不仅考虑了树的可用照明区域，还考虑了树的照明区域的均匀性。更重要的是，我们的小组将OTSU算法实现到该模型中，该算法高度增强了该模型评估的鲁棒性。此外，实验中还使用了来自Yuhang区的梨树的数据。在该实验中，我们证明了OTSU-SVM具有良好的精度，在评估梨树的修剪时具有80％的性能和高性能。如果应用于果园，它可以提供更成功的修剪。成功的修剪可以扩大单个水果的照明区域，并增加目标分支的营养运输，从而显着提高水果的重量和生产。
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环理论说明，环是代数结构，其中可以在元素添加和乘法之间进行两个二元操作。二值化是一种图像处理的方法，其中像素内的值减小到从零到一个的比例，零表示最不存在的光，一个表示最大的光。目前，超声图在扫描充血性心力衰竭中实施。然而，代表疾病的着名的花花公子兔子符号因周围的器官和较低的质量图像制作而越来越难以隔离。本文介绍了OTSU阈值处理方法，并结合了新的元素，以考虑不同的图像特征，意味着更好地在超声图像中隔离充血性心力衰竭指标。
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在本研究中，我们提出了一种基于病例的新型图像检索（SIR）方法，用于苏木精和曙红（H＆E）染色的恶性淋巴瘤的组织病理学图像。当将整个幻灯片图像（WSI）用作输入查询时，希望能够通过重点关注病理上重要区域（例如肿瘤细胞）中的图像斑块来检索相似情况。为了解决这个问题，我们采用了基于注意力的多个实例学习，这使我们能够在计算案例之间的相似性时专注于肿瘤特异性区域。此外，我们采用对比度距离度量学习将免疫组织化学（IHC）染色模式纳入有用的监督信息，以定义异质性恶性淋巴瘤病例之间的适当相似性。在对249例恶性淋巴瘤患者的实验中，我们证实该方法比基线基于病例的SIR方法表现出更高的评估措施。此外，病理学家的主观评估表明，我们使用IHC染色模式的相似性度量适用于代表恶性淋巴瘤H＆E染色组织图像的相似性。
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