通信搜索是刚性点云注册算法中的重要步骤。大多数方法在每个步骤都保持单个对应关系，并逐渐删除错误的通信。但是，建立一对一的对应关系非常困难，尤其是当将两个点云与许多本地功能匹配时。本文提出了一种优化方法，该方法在将部分点云与完整点云匹配时保留每个关键点的所有可能对应关系。然后，通过考虑匹配成本，这些不确定的对应关系通过估计的刚性转换逐渐更新。此外，我们提出了一个新的点功能描述符，该描述符衡量本地点云区域之间的相似性。广泛的实验表明，即使在同一类别中与不同对象匹配时，我们的方法也优于最先进的方法（SOTA）方法。值得注意的是，我们的方法在将真实世界的噪声深度图像注册为模板形状时的表现优于SOTA方法。

从现实世界中的图像（例如果园）中估算出准确可靠的水果和蔬菜计数，这是一个充满挑战的问题，最近引起了最近的关注。收获前估算水果计数为物流规划提供了有用的信息。尽管在水果检测方面已取得了很大进展，但估计实际计数仍然具有挑战性。实际上，水果通常聚集在一起。因此，仅检测水果的方法无法提供一般解决方案来估计准确的水果计数。此外，在园艺研究中，而不是单一的屈服估计中，更细致的信息，例如每个集群的苹果数量分布。在这项工作中，我们将图像从图像计算为多类分类问题，并通过训练卷积神经网络来解决它。我们首先评估方法的每图像精度，并将其与基于四个测试数据集的高斯混合模型的最先进方法进行比较。即使针对每个数据集专门调整了基于高斯混合模型的方法的参数，但我们的网络在四分之三数据集中的三个数据集中的表现最高为94 \％精度。接下来，我们使用该方法来估计两个数据集的产量，我们为此提供了真理。我们的方法达到了96-97 \％精度。有关更多详细信息，请在此处查看我们的视频：https：//www.youtube.com/watch?v=le0mb5p-syc} {https：//www.youtube.com/watch?v=le0mb5p-syc。

我们提出了一个通用框架，用于使用安装在机器人操纵器上的相机在农场设置中准确定位传感器和最终效应器。我们的主要贡献是一种基于新的且可靠的功能跟踪算法的视觉致密伺服方法。在苹果园进行的现场实验的结果表明，即使在环境影响下，我们的方法也会收敛到给定的终止标准，例如强风，不同的照明条件和目标对象的部分遮挡。此外，我们通过实验表明，对于广泛的初始条件，系统会收敛到所需的视图。这种方法为新应用提供了可能性，例如自动化水果检查，水果采摘或精确的农药应用。

Fingerprints are key tools in climate change detection and attribution (D&A) that are used to determine whether changes in observations are different from internal climate variability (detection), and whether observed changes can be assigned to specific external drivers (attribution). We propose a direct D&A approach based on supervised learning to extract fingerprints that lead to robust predictions under relevant interventions on exogenous variables, i.e., climate drivers other than the target. We employ anchor regression, a distributionally-robust statistical learning method inspired by causal inference that extrapolates well to perturbed data under the interventions considered. The residuals from the prediction achieve either uncorrelatedness or mean independence with the exogenous variables, thus guaranteeing robustness. We define D&A as a unified hypothesis testing framework that relies on the same statistical model but uses different targets and test statistics. In the experiments, we first show that the CO2 forcing can be robustly predicted from temperature spatial patterns under strong interventions on the solar forcing. Second, we illustrate attribution to the greenhouse gases and aerosols while protecting against interventions on the aerosols and CO2 forcing, respectively. Our study shows that incorporating robustness constraints against relevant interventions may significantly benefit detection and attribution of climate change.

通用形态（UNIMORPH）项目是一项合作的努力，可为数百种世界语言实例化覆盖范围的标准化形态拐角。该项目包括两个主要的推力：一种无独立的特征架构，用于丰富的形态注释，并以各种语言意识到该模式的各种语言的带注释数据的类型级别资源。本文介绍了过去几年对几个方面的扩张和改进（自McCarthy等人（2020年）以来）。众多语言学家的合作努力增加了67种新语言，其中包括30种濒危语言。我们已经对提取管道进行了一些改进，以解决一些问题，例如缺少性别和马克龙信息。我们还修改了模式，使用了形态学现象所需的层次结构，例如多肢体协议和案例堆叠，同时添加了一些缺失的形态特征，以使模式更具包容性。鉴于上一个UniMorph版本，我们还通过16种语言的词素分割增强了数据库。最后，这个新版本通过通过代表来自metphynet的派生过程的实例丰富数据和注释模式来推动将衍生物形态纳入UniMorph中。

准确的价值估计对于禁止禁止增强学习是重要的。基于时间差学学习的算法通常容易容易出现过度或低估的偏差。在本文中，我们提出了一种称为自适应校准批评者（ACC）的一般方法，该方法使用最近的高方差，但不偏见的on-Police Rollouts来缓解低方差时间差目标的偏差。我们将ACC应用于截断的分位数批评，这是一种连续控制的算法，允许使用每个环境调谐的超参数调节偏差。生成的算法在训练渲染渲染超参数期间自适应调整参数不必要，并在Openai健身房连续控制基准测试中设置一个新的算法中，这些算法在所有环境中没有调整HyperParameters的所有算法中。此外，我们证明ACC通过进一步将其进一步应用于TD3并在此设置中显示出改进的性能而相当一般。

Simple Online and Realtime Tracking (SORT) is a pragmatic approach to multiple object tracking with a focus on simple, effective algorithms. In this paper, we integrate appearance information to improve the performance of SORT. Due to this extension we are able to track objects through longer periods of occlusions, effectively reducing the number of identity switches. In spirit of the original framework we place much of the computational complexity into an offline pre-training stage where we learn a deep association metric on a largescale person re-identification dataset. During online application, we establish measurement-to-track associations using nearest neighbor queries in visual appearance space. Experimental evaluation shows that our extensions reduce the number of identity switches by 45%, achieving overall competitive performance at high frame rates.