适当的评估和实验设计对于经验科学是基础，尤其是在数据驱动领域。例如，由于语言的计算建模成功，研究成果对最终用户产生了越来越直接的影响。随着最终用户采用差距的减少，需求增加了，以确保研究社区和从业者开发的工具和模型可靠，可信赖，并且支持用户的目标。在该立场论文中，我们专注于评估视觉文本分析方法的问题。我们从可视化和自然语言处理社区中采用跨学科的角度，因为我们认为，视觉文本分析的设计和验证包括超越计算或视觉/交互方法的问题。我们确定了四个关键的挑战群，用于评估视觉文本分析方法（数据歧义，实验设计，用户信任和“大局”问题），并从跨学科的角度为研究机会提供建议。
translated by 谷歌翻译
Over-approximating the reachable sets of dynamical systems is a fundamental problem in safety verification and robust control synthesis. The representation of these sets is a key factor that affects the computational complexity and the approximation error. In this paper, we develop a new approach for over-approximating the reachable sets of neural network dynamical systems using adaptive template polytopes. We use the singular value decomposition of linear layers along with the shape of the activation functions to adapt the geometry of the polytopes at each time step to the geometry of the true reachable sets. We then propose a branch-and-bound method to compute accurate over-approximations of the reachable sets by the inferred templates. We illustrate the utility of the proposed approach in the reachability analysis of linear systems driven by neural network controllers.
translated by 谷歌翻译
脑电图（EEG）信号是用于癫痫发作分析的有效工具，其中最重要的挑战之一是对癫痫发作或发起的癫痫发作事件和大脑区域的准确检测。但是，所有基于机器学习的癫痫发作分析算法都需要访问标记的癫痫发作数据，同时获取标记的数据是非常劳动密集型，昂贵的，并且鉴于EEG信号的视觉定性解释的主观性质。在本文中，我们建议以自我监督的方式检测癫痫发道和剪辑，在这种方式中不需要访问癫痫发作数据。所提出的方法考虑了通过使用正和负子图的局部结构和上下文信息，这些信息嵌入了EEG图中。我们通过最大程度地减少对比度和生成性损失来训练我们的方法。当地脑电图子图的使用使该算法在访问所有脑电图通道时成为适当的选择，这是由于诸如颅骨骨折之类的并发症。我们对最大的癫痫发作数据集进行了一系列广泛的实验，并证明我们提出的框架在基于EEG的癫痫发作研究中优于最新方法。提出的方法是唯一需要在其训练阶段访问癫痫发作数据的研究，但可以建立一个新的领域最新技术，并且胜过所有相关的监督方法。
translated by 谷歌翻译
当RIS反射系数得到精确调整时，在可重新配置的智能表面（RISS）中的被动横向形成可以可行，有效的通信方式。在本文中，我们提出了一个框架，以从Terahertz（THZ）通信系统中的时间序列预测的角度进行深入学习，以跟踪RIS反射系数。所提出的框架对类似的学习驱动的框架实现了两步的增强。具体而言，在第一步中，我们训练液态机器（LSM）在先前的时间步长（称为时间序列序列）上跟踪历史RIS反射系数，并预测其即将到来的时间步骤。我们还通过Xavier初始化技术微调了训练的LSM，以降低预测方差，从而导致更高的预测准确性。在第二步中，我们使用集合学习技术，该技术利用多个LSM的预测能力来最大程度地减少预测差异并提高第一步的精度。从数值上证明，在第一步中，采用Xavier初始化技术来微调LSM最多的LSM预测差异最多可使LSM降低26％，并且在现有的对应物中提高了46％可实现的光谱效率（SE），当部署11x11的RIS时。在第二步中，在训练单个LSM的相同计算复杂性下，具有多个LSM的集合学习降低了单个LSM的预测差异高达66％，并最多可提高可实现的SE系统。
translated by 谷歌翻译
旋转搜索问题旨在找到最能与给定数量的点对对齐的3D旋转。为了诱导对旋转搜索的异常值的鲁棒性，先前的工作将截短的最小二乘（TLS）（TLS）（是一个非凸优化问题）及其半芬矿松弛（SDR）作为一种可拖动的替代方案。在理论上，在存在噪声，离群值或两者的情况下，这种SDR在很大程度上都没有探索。我们得出了表征该SDR紧密度的条件，表明紧密度取决于噪声水平，TLS的截断参数和离群分布（随机或聚类）。特别是，我们简短地证明了无嘈杂和无离群的案件的紧密性，而不是对先前工作的冗长分析。
translated by 谷歌翻译
识别，跟踪和预测伤口愈合阶段的进展是正确诊断，有效治疗，促进愈合和减轻疼痛的基本任务。传统上，医学专家可能会观察到伤口，以确定当前的愈合状态并建议治疗。但是，可以通过视觉指标从视觉指标中产生此类诊断的专家可能会耗时且昂贵。此外，病变可能需要数周的时间才能进行康复过程，要求资源不断监测和诊断。自动执行此任务可能具有挑战性；遵循伤口从发作到成熟的伤口进展的数据集很小，很少，并且通常没有计算机视觉。为了应对这些挑战，我们引入了一种自我监督的学习计划，该计划由（a）学习伤口的时间动态的学习嵌入，（b）自动阶段发现的聚类以及（c）微调分类。拟议的自我监督和灵活的学习框架是在生物学上启发和培训的，并在人类标签为零的小数据集上进行了培训。 HealNet框架达到了高文本和下游分类精度。当对持有的测试数据进行评估时，HealNet获得了94.2％的文本准确性和93.8％的愈合阶段分类精度。
translated by 谷歌翻译
Inspired by progress in large-scale language modeling, we apply a similar approach towards building a single generalist agent beyond the realm of text outputs. The agent, which we refer to as Gato, works as a multi-modal, multi-task, multi-embodiment generalist policy. The same network with the same weights can play Atari, caption images, chat, stack blocks with a real robot arm and much more, deciding based on its context whether to output text, joint torques, button presses, or other tokens. In this report we describe the model and the data, and document the current capabilities of Gato.
translated by 谷歌翻译
行为互联网（IOB）将人类行为放在工程智能连接系统的核心。 IOB将数字世界与人类行为联系起来建立人类驱动的设计，开发和适应过程。本文根据与软件工程师，人机互动科学家，社会科学家和认知科学社区互动的集体努力来定义IOB模型的新颖概念。基于IOB的模型，基于探索性研究，综合最先进的分析和专家访谈。真正的行业4.0制造基础设施的架构有助于解释IOB模型及其应用。概念模型用于成功为Uffizi画廊，意大利佛罗伦萨的人群监测和队列管理系统成功实施社会技术基础设施。该实验始于2016年秋季，并在2018年秋季进行运营，使用了一种数据驱动方法来使用实时感官数据来提供系统。它还在游客的移动行为上注入了预测模型。该系统的主要目标是捕捉人类行为，模型，并建立一种考虑变化，实时适应变化的机制，并不断从重复行为中学习。除了概念模型和现实生活评价外，本文还提供专家的建议，并为未来几年成为IOB成为一个重要的技术进步的未来指导。
translated by 谷歌翻译
目的：多发性硬化症（MS）是一种自身免疫和脱髓鞘疾病，导致中枢神经系统的病变。可以使用磁共振成像（MRI）跟踪和诊断该疾病。到目前为止，多数多层自动生物医学方法用于在成本，时间和可用性方面对患者没有有益的病变。本文的作者提出了一种使用只有一个模态（Flair Image）的方法，准确地将MS病变分段。方法：由3D-Reset和空间通道注意模块进行设计，灵活的基于补丁的卷积神经网络（CNN），以段MS病变。该方法由三个阶段组成：（1）对比度限制自适应直方图均衡（CLAHE）被施加到原始图像并连接到提取的边缘以形成4D图像; （2）尺寸80 * 80 * 80 * 2的贴片从4D图像中随机选择; （3）将提取的贴片传递到用于分割病变的关注的CNN中。最后，将所提出的方法与先前的相同数据集进行比较。结果：目前的研究评估了模型，具有测试集的ISIB挑战数据。实验结果表明，该方法在骰子相似性和绝对体积差方面显着超越了现有方法，而该方法仅使用一种模态（Flair）来分割病变。结论：作者推出了一种自动化的方法来分割基于最多两种方式作为输入的损伤。所提出的架构由卷积，解卷积和SCA-VOXRES模块作为注意模块组成。结果表明，所提出的方法优于与其他方法相比良好。
translated by 谷歌翻译
3D对象检测是安全关键型机器人应用（如自主驾驶）的关键模块。对于这些应用，我们最关心检测如何影响自我代理人的行为和安全性（Egocentric观点）。直观地，当它更有可能干扰自我代理商的运动轨迹时，我们寻求更准确的对象几何描述。然而，基于箱交叉口（IOU）的电流检测指标是以对象为中心的，并且不设计用于捕获物体和自助代理之间的时空关系。为了解决这个问题，我们提出了一种新的EnoCentric测量来评估3D对象检测，即支持距离误差（SDE）。我们基于SDE的分析显示，EPECENTIC检测质量由边界框的粗糙几何形状界定。鉴于SDE将从更准确的几何描述中受益的洞察力，我们建议将物体代表为Amodal轮廓，特别是Amodal星形多边形，并设计简单的模型，椋鸟，预测这种轮廓。我们对大型Waymo公开数据集的实验表明，与IOU相比，SDE更好地反映了检测质量对自我代理人安全的影响;恒星的估计轮廓始终如一地改善最近的3D对象探测器的Enocentric检测质量。
translated by 谷歌翻译