许多重要的集体决策问题可以被视为离散优化问题的多档版本。例如，参与式预算是背包问题的集体版本;其他示例包括集体调度和集体跨越树。对于每个问题，而不是开发特定模型，而不是开发特定模型，以及特定的算法技术，我们建议在统治与加权问题的统治聚合框架中表示和解决它们。我们基于将设定评分功能与运营商耦合，提供了集体离散优化（CDO）规则的模块化定义，我们展示了它们如何概括为特定CDO问题开发的几个现有程序。我们还基于整数线性编程（ILP）的实现，并在集体跨越树的问题上测试。
translated by 谷歌翻译
Recent studies suggest that early stages of diabetic retinopathy (DR) can be diagnosed by monitoring vascular changes in the deep vascular complex. In this work, we investigate a novel method for automated DR grading based on optical coherence tomography angiography (OCTA) images. Our work combines OCTA scans with their vessel segmentations, which then serve as inputs to task specific networks for lesion segmentation, image quality assessment and DR grading. For this, we generate synthetic OCTA images to train a segmentation network that can be directly applied on real OCTA data. We test our approach on MICCAI 2022's DR analysis challenge (DRAC). In our experiments, the proposed method performs equally well as the baseline model.
translated by 谷歌翻译
大规模的声音识别数据集通常由从多媒体库中获得的声学记录组成。结果，通常可以利用音频以外的方式来改善为关联任务设计的模型的输出。但是，通常并非所有内容都适用于此类集合的所有样本：例如，原始材料可能在某个时候从源平台中删除，因此，不再获得非审计功能。我们证明，可以通过将此方法应用于基于注意力的深度学习系统来解决此问题来处理此问题，该系统目前是声音识别领域中最新的一部分。更具体地说，我们表明，可以成功地利用提出的模型扩展名将部分可用的视觉信息纳入此类网络的操作过程中，这些信息通常仅在训练和推理过程中使用听觉功能。在实验上，我们验证了所考虑的方法是否会导致许多与音频标记和声音事件检测有关的评估方案的预测。此外，我们仔细检查了所提出的技术的某些属性和局限性。
translated by 谷歌翻译
事实证明，变质测试对于许多领域中的测试案例生成和故障检测有效。它是一种软件测试策略，它使用程序的输入输出对之间的某些关系，称为变质关系。这种方法与自主系统域相关，因为它在可能难以确定的给定测试输入结果的情况下有助于。因此，在本文中，我们提供了变质测试以及自主系统域中的实现概述。我们在使用GNC API的自动无人机中实施了障碍物检测和回避任务，并在凉亭中的模拟旁边实现了障碍物。特别是，我们描述了对有效变质关系发展至关重要的特性和最佳实践。我们还展示了两种用于单态和多个无人机的变质测试的变质关系。我们的关系揭示了鉴于变质测试，实施和回避算法的几个属性和一些弱点。结果表明，变质测试在自主系统领域具有巨大的潜力，应考虑在该领域的质量保证。
translated by 谷歌翻译
现代视频游戏的规模和规模迅速增长，为了创造丰富而有趣的环境，需要大量内容。结果，通常使用数千个详细的3D资产来创建一个场景。由于每个资产的多边形网格可以包含数百万个多边形，因此需要绘制的多边形数量可能超过数十亿。因此，计算资源通常会限制场景中可以显示多少详细对象。为了推动此限制并优化性能，可以在可能的情况下减少资产的多边形计数。基本上，这个想法是，距捕获相机距离更远的对象，因此屏幕尺寸相对较小，其多边形计数可能会降低而不会影响感知的质量。细节级别（LOD）是指3D模型表示的复杂性水平。消除复杂性的过程通常称为减少LOD，可以使用算法或由艺术家手动自动完成。但是，如果不同的LOD显着差异，或者如果LOD降低过渡不是无缝的，则此过程可能导致视觉质量恶化。如今，这些结果的验证主要是手动要求专家在视觉上检查结果。但是，此过程是缓慢的，平凡的，因此容易出错。本文中，我们提出了一种根据深度卷积网络的使用来自动化此过程的方法。我们报告有希望的结果，并设想该方法可用于自动化LOD减少测试和验证过程。
translated by 谷歌翻译
在游戏中，就像在其他许多领域一样，设计验证和测试是一个巨大的挑战，因为系统的大小和手动测试变得不可行。本文提出了一种新方法来自动游戏验证和测试。我们的方法利用了数据驱动的模仿学习技术，这几乎不需要精力和时间，并且对机器学习或编程不了解，设计师可以使用该技术有效地训练游戏测试剂。我们通过与行业专家的用户研究一起研究了方法的有效性。调查结果表明，我们的方法确实是一种有效的游戏验证方法，并且数据驱动的编程将是减少努力和提高现代游戏测试质量的有用帮助。该调查还突出了一些开放挑战。在最新文献的帮助下，我们分析了确定的挑战，并提出了适合支持和最大化我们方法实用性的未来研究方向。
translated by 谷歌翻译
无监督的域适应性（UDA）旨在减少训练和测试数据之间的域间隙，并在大多数情况下以离线方式进行。但是，在部署过程中可能会连续且不可预测地发生域的变化（例如，天气变化突然变化）。在这种情况下，深度神经网络见证了准确性的急剧下降，离线适应可能不足以对比。在本文中，我们解决了在线域适应（ONDA）进行语义细分。我们设计了一条可逐步或突然转移的域转移的管道，在多雨和有雾的情况下，我们对其进行了评估。我们的实验表明，我们的框架可以有效地适应部署期间的新域，而不受灾难性遗忘以前的域的影响。
translated by 谷歌翻译
储层计算是一种模拟生物启发的计算模型，用于有效处理时间相关的信号，其光子实现有望结合大规模并行信息处理，低功耗和高速操作。但是，大多数实现，尤其是对于时间延迟储层计算（TDRC）的情况，需要在储层中的信号衰减来实现特定任务的所需系统动力学，通常会导致大量功率在系统之外耦合。我们提出了一种基于集成在谐振腔中的不对称的Mach-Zehnder干涉仪（MZI）的新型TDRC架构，该干涉仪（MZI）允许对系统的存储能力进行调整，而无需光学衰减器块。此外，可以利用这是为了找到总内存能力度量的特定组件的最佳值。我们在时间上的XOR任务上证明了这种方法，并得出结论，这种内存能力重新配置的方式可以实现特定于内存的任务的最佳性能。
translated by 谷歌翻译
自我监督的学习是一个强大的范例，用于在未标记的图像上学习。基于实例匹配的大量有效的新方法依赖于数据增强来推动学习，这些方法达成了优化流行识别基准的增强方案的粗略协议。但是，有强有力的理由可疑计算机视觉中的不同任务需要对不同（IN）差异进行编码的功能，因此可能需要不同的增强策略。在本文中，我们衡量了对比方法学到的修正学知识，并确认他们确实学会了与使用的增强的不变性，进一步表明，这一不变性大大转移到与姿势和照明的相关真实变化的变化很大程度上转移。我们展示了学习的InorRARCES强烈影响下游任务性能，并确认不同的下游任务从极性相反（IN）差异中受益，导致使用标准增强策略时的性能损失。最后，我们证明，具有互补的修正条件的表现简单融合可确保对所考虑的所有不同下游任务进行广泛的可转换性。
translated by 谷歌翻译
由于数据隐私问题，人类的医疗数据可能具有挑战性，难以进行某些类型的实验，或禁止的相关成本。在许多设置中，可以获得来自动物模型或体外细胞系的数据，以帮助增加我们对人类数据的理解。然而，与人类数据相比，该数据已知具有低病因有效性。在这项工作中，我们使用体外数据和动物模型增强了小型人类医疗数据集。我们使用不变的风险最小化（IRM）来阐明通过考虑属于不同数据生成环境的交叉器件数据来阐明不变的功能。我们的模型识别与人类癌症发展相关的基因。我们观察到不同于使用的人和小鼠数据的数量之间的一致性，但是需要进一步的工作来获得结论性见解。作为次要贡献，我们增强了现有的开源数据集，并提供了两个均匀加工，交叉生物的同源基因匹配的数据集。
translated by 谷歌翻译