语言的自动处理在我们的生活中普遍存在，经常在我们的决策中扮演核心角色，例如为我们的消息和邮件选择措辞，翻译我们的读物，甚至与我们进行完整的对话。单词嵌入是现代自然语言处理系统的关键组成部分。它们提供了一种词的表示，从而提高了许多应用程序的性能，从而是含义的表现。单词嵌入似乎可以捕捉到原始文本中单词的含义的外观，但与此同时，它们还提炼了刻板印象和社会偏见，后来传达给最终应用。这样的偏见可能是歧视性的。检测和减轻这些偏见，以防止自动化过程的歧视行为非常重要，因为它们的规模可能比人类更有害。目前，有许多工具和技术可以检测和减轻单词嵌入中的偏见，但是它们为没有技术技能的人的参与带来了许多障碍。碰巧的是，大多数偏见专家，无论是社会科学家还是对偏见有害，没有这样的技能的环境，并且由于技术障碍而无法参与偏见检测过程。我们研究了现有工具中的障碍，并与不同种类的用户探索了它们的可能性和局限性。通过此探索，我们建议开发一种专门旨在降低技术障碍的工具，并提供探索能力，以满足愿意审核这些技术的专家，科学家和一般人的要求。
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为了实现成功的实地自主权，移动机器人需要自由适应环境的变化。视觉导航系统（如视觉教学和重复（VT＆R）通常会假设参考轨迹周围的空间是自由的，但如果环境受阻，则路径跟踪可能会失败，或者机器人可以与先前看不见的障碍物碰撞。在这项工作中，我们为VT＆R系统提供了一个局部反应控制器，允许机器人尽管对环境进行物理变化，但是尽管环境变化。我们的控制器使用本地高程映射来计算矢量表示，并输出10 Hz导航的Twist命令。它们组合在Riemannian运动策略（RMP）控制器中，该控制器需要<2 ms以在CPU上运行。我们将我们的控制器与VT＆R系统集成在内的ANYMAL COMOT，并在室内杂乱的空间和大规模地下矿井中进行了测试。我们表明，当发生诸如靠近墙壁，交叉门口或穿越狭窄的走廊时，当发生视觉跟踪时，我们的本地反应控制器保持机器人安全。视频：https://youtu.be/g_awnec5awu.
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本文在对数损耗保真度下调查了多终端源编码问题，这不一定导致添加性失真度量。该问题是通过信息瓶颈方法的扩展到多源场景的激励，其中多个编码器必须构建其来源的协同速率限制描述，以便最大化关于其他未观察的（隐藏的）源的信息。更确切地说，我们研究所谓的基本信息 - 理论极限：（i）双向协同信息瓶颈（TW-CIB）和（ii）协同分布式信息瓶颈（CDIB）问题。 TW-CIB问题由两个遥远的编码器分开观察边缘（依赖）组件$ X_1 $和$ X_2 $，并且可以通过有关隐藏变量的信息提取信息的目的进行有限信息的多个交换机（Y_1，Y_2）$ ，它可以任意依赖于$（X_1，X_2）$。另一方面，在CDIB中，有两个合作的编码器，分别观察$ x_1 $和$ x_2 $和第三个节点，它可以侦听两个编码器之间的交换，以便获取有关隐藏变量$ y $的信息。根据标准化（每个样本）多字母互信息度量（对数损耗保真度）来测量的相关性（图 - 优点），并且通过限制描述的复杂性来产生一个有趣的权衡，从而测量编码器和解码器之间的交换所需的费率。内部和外界与这些问题的复杂性相关区域的衍生自特征从哪个感兴趣的案例的特征在于。我们所产生的理论复杂性相关区域最终针对二进制对称和高斯统计模型进行评估。
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