要将计算负担从实时到延迟关键电源系统应用程序的脱机，最近的作品招待使用深神经网络（DNN）的想法来预测一次呈现的AC最佳功率流（AC-OPF）的解决方案负载需求。随着网络拓扑可能改变的，以样本有效的方式训练该DNN成为必需品。为提高数据效率，这项工作利用了OPF数据不是简单的训练标签，而是构成参数优化问题的解决方案。因此，我们倡导培训一个灵敏度通知的DNN（SI-DNN），不仅可以匹配OPF优化器，而且还匹配它们的部分导数相对于OPF参数（负载）。结果表明，所需的雅可比矩阵确实存在于温和条件下，并且可以从相关的原始/双解决方案中容易地计算。所提出的Si-DNN与广泛的OPF溶剂兼容，包括非凸出的二次约束的二次程序（QCQP），其半纤维程序（SDP）放松和MatPower;虽然Si-DNN可以在其他学习到OPF方案中无缝集成。三个基准电源系统的数值测试证实了SI-DNN在传统训练的DNN上预测的OPF解决方案的高级泛化和约束满意度，尤其是在低数据设置中。
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Mobile networks are experiencing prodigious increase in data volume and user density , which exerts a great burden on mobile core networks and backhaul links. An efficient technique to lessen this problem is to use caching i.e. to bring the data closer to the users by making use of the caches of edge network nodes, such as fixed or mobile access points and even user devices. The performance of a caching depends on contents that are cached. In this paper, we examine the problem of content caching at the wireless edge(i.e. base stations) to minimize the discounted cost incurred over infinite horizon. We formulate this problem as a restless bandit problem, which is hard to solve. We begin by showing an optimal policy is of threshold type. Using these structural results, we prove the indexability of the problem, and use Whittle index policy to minimize the discounted cost.
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与计算机视觉合并的基于无人机的遥感系统（UAV）遥感系统具有协助建筑物建设和灾难管理的潜力，例如地震期间的损害评估。可以通过检查来评估建筑物到地震的脆弱性，该检查考虑到相关组件的预期损害进展以及组件对结构系统性能的贡献。这些检查中的大多数是手动进行的，导致高利用人力，时间和成本。本文提出了一种通过基于无人机的图像数据收集和用于后处理的软件库来自动化这些检查的方法，该方法有助于估算地震结构参数。这里考虑的关键参数是相邻建筑物，建筑计划形状，建筑计划区域，屋顶上的对象和屋顶布局之间的距离。通过使用距离测量传感器以及通过Google Earth获得的数据进行的现场测量，可以验证所提出的方法在估计上述参数估算上述参数方面的准确性。可以从https://uvrsabi.github.io/访问其他详细信息和代码。
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多种业务场景需要从结构化输入数据中自动生成描述性的人类可读文本。因此，已经开发了针对各种下游任务的事实到文本的系统主要是由于相关数据集的高可用性。直到最近，提出了跨语言事实与文本（XF2T）的问题，该问题是针对多种语言的生成，以及一个数据集，Xalign的八种语言。但是，实际上XF2T生成问题没有严格的工作。我们使用另外四种语言的注释数据扩展了Xalign数据集：旁遮普语，马拉雅拉姆语，阿萨姆语和Oriya。我们在扩展的多语言数据集上使用基于变压器的流行文本生成模型进行了广泛的研究，我们称之为Xalignv2。此外，我们研究了不同文本生成策略的性能：预处理，事实感知的嵌入和结构意识的输入编码的多种变化。我们的广泛实验表明，使用具有结构意识的输入编码的事实感知的嵌入式的多语言MT5模型可以平均在十二种语言中获得最佳结果。我们将代码，数据集和模型公开可用，并希望这将有助于进一步在此关键领域进行进一步的研究。
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基于优化的元学习旨在学习初始化，以便在一些梯度更新中可以学习新的看不见的任务。模型不可知的元学习（MAML）是一种包括两个优化回路的基准算法。内部循环致力于学习一项新任务，并且外循环导致元定义。但是，Anil（几乎没有内部环）算法表明，功能重用是MAML快速学习的替代方法。因此，元定义阶段使MAML用于特征重用，并消除了快速学习的需求。与Anil相反，我们假设可能需要在元测试期间学习新功能。从非相似分布中进行的一项新的看不见的任务将需要快速学习，并重用现有功能。在本文中，我们调用神经网络的宽度深度二元性，其中，我们通过添加额外的计算单元（ACU）来增加网络的宽度。 ACUS可以在元测试任务中学习新的原子特征，而相关的增加宽度有助于转发通行证中的信息传播。新学习的功能与最后一层的现有功能相结合，用于元学习。实验结果表明，我们提出的MAC方法的表现优于现有的非相似任务分布的Anil算法，约为13％（5次任务设置）
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我们生活的世界充满了技术，而每天都有无人机的进步和使用有效地增加。由于许多应用程序方案，在某些任务中，无人机容易受到外部干扰的影响，例如地面站的连通性丧失，安全任务，安全问题和与交货相关的任务。因此，根据情况，这可能会影响运营并导致无人机的安全着陆。因此，本文提出了一种在动态环境中安全着陆的启发式方法。这种方法的目的是检测安全的潜在降落区 - PLZ，并找出最适合降落的区域。最初，PLZ是通过通过Canny Edge算法处理图像来检测的，然后应用了直径估计值对于每个边缘最小的区域。比车辆间隙更高的斑点被标记为安全PLZ。在该方法的第二阶段中，计算了向PLZ移动的动态障碍的速度，并考虑到达到区域的时间。计算无人机的ETA并在无人机的下降期间，执行动态障碍物。在现实世界环境中测试的方法显示了现有工作的更好结果。
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许多测量机器人和动态障碍状态的商品传感器具有非高斯噪声特征。然而，许多当前的方法将运动和感知的潜在不确定性视为高斯，主要是为了确保计算障碍。另一方面，与非高斯不确定性一起工作的现有计划者不会阐明运动和感知噪声的分布特征，例如偏见以避免有效碰撞。本文通过将避免反应性碰撞解释为碰撞约束违规与Dirac Delta分布之间的分配匹配问题来填补这一空白。为了确保策划者的快速反应性，我们将每个分布嵌入重现Hilbert空间，并将分布匹配重新匹配，以最大程度地减少两个分布之间的最大平均差异（MMD）。我们表明，评估给定对照输入的MMD归结为仅矩阵矩阵产品。我们利用这种见解来开发一种简单的控制抽样方法，以避免动态和不确定的障碍。我们在两个方面推进了最新的。首先，我们进行了广泛的实证研究，以表明我们的计划者可以从样本级别的信息中推断出分布偏差。因此，它使用此见解来指导机器人良好的同型。我们还强调了基本不确定性的高斯近似如何失去偏置估计值，并引导机器人以高碰撞概率为不利状态。其次，我们显示了与以前的非参数和高斯近似反应性碰撞避免碰撞的碰撞方法的拟议分布匹配方法的切实比较优势。
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极端分类（XC）试图用最大的标签集中标记标签的子集标记数据点。通过使用稀疏，手工制作的功能的XC方法优越，用密集，学习的数据来进行深度XC，以数据点和标签的形式吸引了很多关注。负挖掘技术已成为所有深XC方法的关键组成部分，使它们可以扩展到数百万个标签。然而，尽管最近进步，但培训具有大型编码器体系结构（例如变形金刚）的深入XC模型仍然具有挑战性。本文确定，流行负面挖掘技术的内存通常迫使小型批量尺寸保持小且缓慢的训练。作为回应，本文介绍了Ngame，这是一种轻巧的迷你批次创建技术，可证明可证明准确的内部负面样品。这使得与现有负面采样技术相比，具有更大的迷你批次培训，提供更快的收敛性和更高的精度。发现Ngame的准确性比各种基准数据集的最先进方法要高16％，以进行极端分类，并且在回答搜索引擎查询以响应用户网页时检索搜索引擎查询更准确3％显示个性化广告。在流行搜索引擎的实时A/B测试中，Ngame在点击率率中的收益最高可达23％。
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有效的沟通需要适应与每个交流伙伴共享的特质共同基础。我们研究了这个问题的特别具有挑战性的实例化：流行的游戏dixit。我们将一轮dixit作为多代理图像参考游戏，在其中（训练有素的）扬声器模型描述了目标图像，以使一个（预审计的）侦听器模型可以从一组干扰器中正确识别它，但另一个听众无法识别它。为了适应这种设置，演讲者必须利用与不同听众共享的共同点的差异。我们表明，在这种对比性的多代理设置中，在剪辑视觉编码器和大型语言模型之间进行基于注意力的适配器会产生与上下文相关的自然语言专业化，而无需直接监督。在一系列受控的实验中，我们表明说话者可以根据各对不同听众的特质优势和劣势来适应。此外，我们显示了说话者专业化对看不见的现实世界数据的零拍传输。我们的实验为复杂的多方设置中的自适应沟通提供了一步，并突出了Dixit等游戏带来的有趣的研究挑战。我们希望我们的工作能够激发创造性的新方法，以适应预处理的模型。
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静态机器学习模型的理想化，经过训练并永远部署，这是不切实际的。随着输入分布的变化，该模型不仅会失去准确性，因此减少对受保护类别的偏见的任何约束都可能无法按预期工作。因此，研究人员已经开始探索随着时间的推移保持算法公平性的方法。一项工作重点是动态学习：每批次后重新训练，而另一个工作则介绍了强大的学习，该学习试图使算法与未来所有可能的变化进行鲁棒性。动态学习试图在发生后不久减少偏见，而健壮的学习通常会产生（过于）保守的模型。我们提出了一种预期的动态学习方法，用于纠正算法在发生偏见之前减轻算法。具体而言，我们利用有关下一个周期中人口亚组（例如，男性和女性申请人的相对比率）的相对分布的预期，以确定正确的参数，以实现重要性权衡方法。对多个现实世界数据集的实验的结果表明，这种方法有望预期偏差校正。
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