太空探索目睹了毅力漫游者登陆火星表面，并展示了火星直升机超越地球以外的第一次飞行。在他们在火星上的任务中，毅力漫游者和Ingenuity合作探索了火星表面，Ingenuity侦察员地形信息为Rover的安全穿越。因此，确定两个平台之间的相对姿势对于此任务的成功至关重要。在这种必要性的驱动下，这项工作提出了基于基于神经形态视觉测量（NVBM）和惯性测量的融合的强大相对定位系统。神经形态视觉的出现引发了计算机视觉社区的范式转变，这是由于其独特的工作原理由现场发生的光强度变化触发的异步事件所划定。这意味着由于照明不变性而无法在静态场景中获取观察结果。为了规避这一限制，在场景中插入了高频活动地标，以确保一致的事件射击。这些地标被用作促进相对定位的显着特征。开发了一种新型的基于事件的地标识别算法，使用高斯混合模型（GMM），用于匹配我们NVBM的地标对应。 NVBM与提议的状态估计器中的惯性测量，地标跟踪Kalman滤波器（LTKF）和翻译解耦的Kalman Filter（TDKF）分别用于地标跟踪和相对定位。该系统在各种实验中进行了测试，并且在准确性和范围方面具有优于最先进的方法。
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Driving through pothole infested roads is a life hazard and economically costly. The experience is even worse for motorists using the pothole filled road for the first time. Pothole-filled road networks have been associated with severe traffic jam especially during peak times of the day. Besides not being fuel consumption friendly and being time wasting, traffic jams often lead to increased carbon emissions as well as noise pollution. Moreover, the risk of fatal accidents has also been strongly associated with potholes among other road network factors. Discovering potholes prior to using a particular road is therefore of significant importance. This work presents a successful demonstration of sensor-based pothole mapping agent that captures both the pothole's depth as well as its location coordinates, parameters that are then used to generate a pothole map for the agent's entire journey. The map can thus be shared with all motorists intending to use the same route.
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Computational catalysis is playing an increasingly significant role in the design of catalysts across a wide range of applications. A common task for many computational methods is the need to accurately compute the minimum binding energy - the adsorption energy - for an adsorbate and a catalyst surface of interest. Traditionally, the identification of low energy adsorbate-surface configurations relies on heuristic methods and researcher intuition. As the desire to perform high-throughput screening increases, it becomes challenging to use heuristics and intuition alone. In this paper, we demonstrate machine learning potentials can be leveraged to identify low energy adsorbate-surface configurations more accurately and efficiently. Our algorithm provides a spectrum of trade-offs between accuracy and efficiency, with one balanced option finding the lowest energy configuration, within a 0.1 eV threshold, 86.63% of the time, while achieving a 1387x speedup in computation. To standardize benchmarking, we introduce the Open Catalyst Dense dataset containing nearly 1,000 diverse surfaces and 87,045 unique configurations.
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Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.
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我们提出了一种从图像中推断人类对象相互作用的不同3D模型的方法。考虑到人类如何与单个2D图像中复杂场景中的对象相互作用的推理是一项具有挑战性的任务，鉴于由于通过投影而导致信息丢失引起的歧义。此外，建模3D相互作用需要对各种对象类别和交互类型的概括能力。我们提出了一种对相互作用的动作条件建模，使我们能够在接触区域或3D场景几何形状上推断人类和物体的不同3D布置。我们的方法从大语言模型（例如GPT-3）中提取高级常识性知识，并将其应用于对人类对象相互作用的3D推理。我们的关键见解是从大语言模型中提取的先验可以帮助从纹理提示中推理人类对象联系人。我们定量评估大型人类对象交互数据集上推断的3D模型，并显示我们的方法如何导致更好的3D重建。我们进一步评估方法对真实图像的有效性，并证明其对互动类型和对象类别的普遍性。
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在本文中，我们分析了具有基于视觉导航的无人机（UAV）的时间延迟动力学对控制器设计的影响。时间延迟是网络物理系统中不可避免的现象，并且对无人机的控制器设计和轨迹产生具有重要意义。时间延迟对无人机动态的影响随着基于视力较慢的导航堆栈的使用而增加。我们表明，文献中的现有模型不包括时间延迟，不适合控制器调整，因为一个微不足道的解决方案始终存在错误的解决方案。我们确定的微不足道的解决方案表明，使用无限控制器的利益来实现最佳性能，这与实际发现相矛盾。我们通过引入无人机的新型非线性时间延迟模型来避免这种缺点，然后获得与每个UAV控制回路相对应的一组线性解耦模型。分析了角度和高度动力学的线性时间延迟模型的成本函数，与无延迟模型相反，我们显示了有限的最佳控制器参数的存在。由于使用了时间延迟模型，我们在实验上表明，所提出的模型准确地表示系统稳定性限制。由于时间延迟的考虑，我们使用基于视觉探视的无人机（VO）导航，在跟踪峰值速度为2.09 m/s的lemsistate轨迹时，我们实现了RMSE 5.01 cm的跟踪结果，这与最新-艺术。
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我们介绍了TemPCLR，这是一种针对3D手重建的结构化回归任务的新的时代对比学习方法。与以前的手部姿势估计方法相抵触方法不同，我们的框架考虑了其增强方案中的时间一致性，并说明了沿时间方向的手部姿势的差异。我们的数据驱动方法利用了未标记的视频和标准CNN，而无需依赖合成数据，伪标签或专业体系结构。我们的方法在HO-3D和Freihand数据集中分别将全面监督的手部重建方法的性能提高了15.9％和7.6％，从而确立了新的最先进的性能。最后，我们证明了我们的方法会随着时间的推移产生更平滑的手部重建，并且与以前的最新作品相比，对重型的闭塞更为强大，我们在定量和定性上表现出来。我们的代码和模型将在https://eth-ait.github.io/tempclr上找到。
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自然语言处理的最新进展在文本分析和语言理解模型中产生了许多令人兴奋的发展。但是，这些模型也可以用于跟踪人们，引起严重的隐私问题。在这项工作中，我们调查了个人可以在使用社交媒体平台时避免被这些模型检测到的事情。我们将调查在两项曝光危险任务，立场检测和地理标记中进行。我们探索了各种用于修改文本的简单技术，例如用显着词，释义和添加虚拟社交媒体帖子插入错别字。我们的实验表明，基于BERT的模型的性能因错别字而被罚款以进行立场检测，但不受释义的影响。此外，我们发现错别字对最先进的地理参考模型的影响最小，因为它们对社交网络的依赖增加了。但是，我们表明用户可以通过与不同的用户互动来欺骗这些模型，从而将其绩效降低了近50％。
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车祸（IOV）可以促进连接车辆（CV），自动驾驶汽车（AV）和其他IOV实体之间的无缝连通性。 IOV网络的入侵检测系统（IDS）可以依靠机器学习（ML）来保护车辆内网络免受网络攻击。基于区块链的联合森林（BFF）可用于根据IOV实体的数据训练ML模型，同时保护数据的机密性并降低对数据篡改的风险。但是，以这种方式创建的ML模型仍然容易受到逃避，中毒和探索性攻击的影响。本文研究了各种可能的对抗性示例对BFF-ID的影响。我们提出了整合统计检测器来检测和提取未知的对抗样品。通过将未知检测的样品包括在检测器的数据集中，我们使用附加模型来增强BFF-ID，以检测原始已知攻击和新的对抗性输入。统计对手检测器以50和100个输入样本的样本量确信对对抗性示例。此外，增强的BFF-IDS（BFF-IDS（AUG））成功地减轻了以上96％的精度。通过这种方法，每当检测到对抗样本并随后采用BFF-ID（AUG）作为主动安全模型时，该模型将继续在沙箱中增强。因此，统计对抗检测器的拟议集成以及随后使用检测到的对抗样本对BFF-ID的增强，为对抗性例子和其他未知攻击提供了可持续的安全框架。
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未来的机场变得越来越复杂，并且随着旅行者数量的增加而拥挤。尽管机场更有可能成为潜在冲突的热点，这可能会导致航班和几个安全问题的严重延误。一种使安全监视更有效地检测冲突的智能算法将在其安全，财务和旅行效率方面为乘客带来许多好处。本文详细介绍了机器学习模型的开发，以对人群中的冲突行为进行分类。 HRNET用于分割图像，然后采用两种方法通过多个分类器对框架中的人的姿势进行分类。其中，发现支持向量机（SVM）达到了最出色的精度为94.37％。该模型不足的地方是反对模棱两可的行为，例如拥抱或失去框架中主题的轨道。如果进行改进以应对大量潜在的乘客，以及针对在机场环境中会出现的进一步歧义行为的培训，则最终的模型具有在机场内部署的潜力。反过来，将提供提高安全监视并提高机场安全的能力。
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