创伤后应激障碍（PTSD）是一种长期衰弱的精神状况，是针对灾难性生活事件（例如军事战斗，性侵犯和自然灾害）而发展的。 PTSD的特征是过去的创伤事件，侵入性思想，噩梦，过度维护和睡眠障碍的闪回，所有这些都会影响一个人的生活，并导致相当大的社会，职业和人际关系障碍。 PTSD的诊断是由医学专业人员使用精神障碍诊断和统计手册（DSM）中定义的PTSD症状的自我评估问卷进行的。在本文中，这是我们第一次收集，注释并为公共发行准备了一个新的视频数据库，用于自动PTSD诊断，在野生数据集中称为PTSD。该数据库在采集条件下表现出“自然”和巨大的差异，面部表达，照明，聚焦，分辨率，年龄，性别，种族，遮挡和背景。除了描述数据集集合的详细信息外，我们还提供了评估野生数据集中PTSD的基于计算机视觉和机器学习方法的基准。此外，我们建议并评估基于深度学习的PTSD检测方法。提出的方法显示出非常有希望的结果。有兴趣的研究人员可以从：http：//www.lissi.fr/ptsd-dataset/下载PTSD-in-wild数据集的副本

错误报告是软件开发中的常见文物。它们作为用户与开发人员通信有关使用发布版本的软件程序时遇到的问题的主频道。然而，在对问题的描述中，用户可以故意或不揭示漏洞。在典型的维护方案中，在准备纠正补丁时，开发团队优先考虑此类安全相关错误报告。然而，当安全相关性没有立即表达（例如，通过标签）或通过TRIAJIG团队迅速识别时，开放的安全相关错误报告可能成为攻击者可以利用以执行零日攻击的敏感信息的关键泄漏。为了支持Trizing Bug报告中的从业者，研究社区提出了检测安全相关错误报告的许多方法。近年来，报告了基于机器学习的这方面的方法，具有很有希望的表现。我们的工作侧重于这些方法，并重新审视其积木，为目前的成就提供全面的观点。为此，我们建立了一个大型实验数据集，并在特征集和学习算法中进行了广泛的实验。最终，我们的研究突出了不同的方法配置，从而产生最好的执行分类器。

Recurrent neural networks are capable of learning the dynamics of an unknown nonlinear system purely from input-output measurements. However, the resulting models do not provide any stability guarantees on the input-output mapping. In this work, we represent a recurrent neural network as a linear time-invariant system with nonlinear disturbances. By introducing constraints on the parameters, we can guarantee finite gain stability and incremental finite gain stability. We apply this identification method to learn the motion of a four-degrees-of-freedom ship that is moving in open water and compare it against other purely learning-based approaches with unconstrained parameters. Our analysis shows that the constrained recurrent neural network has a lower prediction accuracy on the test set, but it achieves comparable results on an out-of-distribution set and respects stability conditions.

In this study, we propose a lung nodule detection scheme which fully incorporates the clinic workflow of radiologists. Particularly, we exploit Bi-Directional Maximum intensity projection (MIP) images of various thicknesses (i.e., 3, 5 and 10mm) along with a 3D patch of CT scan, consisting of 10 adjacent slices to feed into self-distillation-based Multi-Encoders Network (MEDS-Net). The proposed architecture first condenses 3D patch input to three channels by using a dense block which consists of dense units which effectively examine the nodule presence from 2D axial slices. This condensed information, along with the forward and backward MIP images, is fed to three different encoders to learn the most meaningful representation, which is forwarded into the decoded block at various levels. At the decoder block, we employ a self-distillation mechanism by connecting the distillation block, which contains five lung nodule detectors. It helps to expedite the convergence and improves the learning ability of the proposed architecture. Finally, the proposed scheme reduces the false positives by complementing the main detector with auxiliary detectors. The proposed scheme has been rigorously evaluated on 888 scans of LUNA16 dataset and obtained a CPM score of 93.6\%. The results demonstrate that incorporating of bi-direction MIP images enables MEDS-Net to effectively distinguish nodules from surroundings which help to achieve the sensitivity of 91.5% and 92.8% with false positives rate of 0.25 and 0.5 per scan, respectively.

事件传感是生物启发的飞行指导和控制系统中的主要组成部分。我们探讨了事件摄像机在腹侧着陆期间与表面进行时间接触（TTC）的用法。这是通过估计差异（逆TTC）的差异来实现的，即径向光流的速率，是从着陆期间产生的事件流。我们的核心贡献是针对基于事件的差异估计的一种新颖的对比度最大化公式，以及一种分支和结合算法，可准确地最大化对比度并找到最佳的差异值。进行GPU加速度以加快全球算法。另一个贡献是一个新的数据集，其中包含来自腹面着陆的真实事件流，该数据集用于测试和基准我们的方法。由于全局优化，与其他启发式差异估计器或基于事件的光流方法相比，我们的算法更有能力恢复真正的分歧。随着GPU加速，我们的方法还可以实现竞争性的运行时间。

使用合成数据训练的深层模型需要适应域的适应性，以弥合模拟环境和目标环境之间的差距。最新的域适应方法通常需要来自目标域的足够数量（未标记的）数据。但是，当目标域是极端环境（例如空间）时，这种需求很难满足。在本文中，我们的目标问题是接近卫星姿势估计，从实际的会合任务中获取卫星的图像是昂贵的。我们证明，事件传感提供了一种有希望的解决方案，可以在Stark照明差异下从模拟到目标域。我们的主要贡献是一种基于事件的卫星姿势估计技术，纯粹是对合成事件数据进行培训的，该数据具有基本数据增强，以提高针对实际（嘈杂）事件传感器的鲁棒性。基础我们的方法是一个具有仔细校准的地面真相的新型数据集，其中包括通过在剧烈的照明条件下在实验室中模拟卫星集合场景获得的真实事件数据。数据集上的结果表明，我们基于事件的卫星姿势估计方法仅在没有适应的情况下接受合成数据训练，可以有效地概括为目标域。

移动机器人的精确位置信息对于导航和任务处理至关重要，尤其是对于多机器人系统（MRS），可以从该领域进行协作和收集有价值的数据。但是，在无法访问GPS信号（例如在环境控制，室内或地下环境中）的机器人发现很难单独使用其传感器找到。结果，机器人共享其本地信息以改善其本地化估计，使整个MRS团队受益。已经尝试使用无线电信号强度指标（RSSI）作为计算轴承信息的来源进行了几次尝试模拟基于多机器人的定位。我们还利用了通过系统中多个机器人的通信生成的无线网络，并旨在在动态环境中具有很高准确性和效率的定位代理，以共享信息融合以完善本地化估计。该估计器结构减少了一个测量相关性的来源，同时适当地纳入了其他相关性。本文提出了一个分散的多机器人协同定位系统（MRSL），以实现密集和动态的环境。每当从邻居那里收到新信息时，机器人都会更新其位置估计。当系统感觉到该地区其他机器人的存在时，它会交换位置估计并将接收到的数据合并以提高其本地化精度。我们的方法使用基于贝叶斯规则的集成，该集成已证明在计算上是有效的，适用于异步机器人通信。我们已经使用数量不同的机器人进行了广泛的仿真实验，以分析算法。 MRSL与RSSI的本地化准确性优于文献中的其他算法，对未来发展有很大的希望。

在室内和GPS拒绝环境中的无线移动设备或机器人的本地化是一个难题，特别是在传统摄像机和基于LIDAR的替代感测和本地化模式可能失败的动态场景中。我们提出了一种用于估计移动机器人的位置与在环境中部署的静态无线传感器节点（WSN）相关的方法。该方法采用新的粒子滤波器，其使用在到达方向（DOA）估计的高斯概率与移动机器人的移动模型结合使用的高斯概率来更新其权重。通过广泛的模拟和公共现实世界测量数据集，在准确性和计算效率方面评估和验证所提出的方法，与标准的最先进的本地化方法相比。结果显示了通过高计算效率平衡的高仪表级定位精度，使其能够在线使用，而无需为基于典型指纹的定位算法中的专用离线阶段使用。

多个代理的分布式任务分配引发了基本和新的控制理论和机器人问题。新的挑战是开发分布式算法，它动态地将任务分配给多个代理，而不是依赖于先前的分配信息。这项工作提出了一种基于消息到期的验证方法的多机器人任务管理的分布式方法。我们的方法通过使用基于距离和时间戳的测量来处理分布式多机器人系统中的断开引起的冲突，以验证每个机器人的任务分配。机器人模拟器平台中的仿真实验已经验证了所提出的方法的有效性。

群机器人执行觅食任务的适用性受其紧凑的尺寸和成本的启发。需要相当大量的能量来执行这些任务，特别是如果任务是连续和/或重复的。现实世界的情况，其中机器人在保持活力（生存能力）时连续执行任务，并最大限度地提高生产（性能）需要能量意识。本文提出了一种能够有意识的分布式任务分配算法来解决连续任务（例如，无限觅食），用于合作机器人以实现高效的任务。当食物返回收集箱时，我们将效率视为机器人在勘探和收集期间消耗的能量的函数。最后，所提出的节能算法最小化了充电站的总传输时间和在充电时消耗的时间消耗，最大化机器人的寿命，以执行最大的任务，以提高协作机器人的整体效率。我们对典型的贪婪基准战略（将最近的收藏箱分配给可用机器人的最近的收集箱并最大充电）效率和性能在各种方案中的效率和性能。拟议的方法显着提高了基线方法的性能和效率。