开普勒和苔丝任务产生了超过100,000个潜在的传输信号，必须处理，以便创建行星候选的目录。在过去几年中，使用机器学习越来越感兴趣，以分析这些数据以寻找新的外延网。与现有的机器学习作品不同，exoMiner，建议的深度学习分类器在这项工作中，模仿域专家如何检查诊断测试以VET传输信号。 exoMiner是一种高度准确，可说明的和强大的分类器，其中1）允许我们验证来自桅杆开口存档的301个新的外延网，而2）是足够的，足以应用于诸如正在进行的苔丝任务的任务中应用。我们进行了广泛的实验研究，以验证exoMiner在不同分类和排名指标方面比现有的传输信号分类器更可靠，准确。例如，对于固定精度值为99％，exoMiner检索测试集中的93.6％的所有外产网（即，召回= 0.936），而最佳现有分类器的速率为76.3％。此外，exoMiner的模块化设计有利于其解释性。我们介绍了一个简单的解释性框架，提供了具有反馈的专家，为什么exoMiner将运输信号分类为特定类标签（例如，行星候选人或不是行星候选人）。
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联合学习（FL）是一种使用跨设备分布的数据训练模型的技术。差异隐私（DP）为敏感数据提供了正式的隐私保证。我们的目标是在使用FL和DP保护隐私的同时，在计算受限设备上训练大型神经网络语言模型（NNLM）。但是，随着模型大小的增长，引入模型的DP噪声增加，这通常会阻止收敛。我们提出了部分嵌入更新（PEU），这是一种新颖的技术，可以通过降低有效载荷大小来降低噪声。此外，我们采用低级适应（LORA）和噪声对比估计（NCE）来减少计算受限设备上大型模型的记忆需求。这种技术的组合使得可以在保留准确性和隐私的同时训练大型唱机语言模型。
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门控相机作为扫描LIDAR传感器的替代方案，具有高分辨率的3D深度，在雾，雪和雨中稳健。不是通过光子飞行时间顺序地扫描场景并直接记录深度，如在脉冲激光雷达传感器中，所设定的成像器编码在百万像素分辨率的少量门控切片中的相对强度的深度。尽管现有方法表明，可以从这些测量中解码高分辨率深度，但这些方法需要同步和校准的LIDAR来监督门控深度解码器 - 禁止在地理位置上快速采用，在大型未配对数据集上培训，以及探索替代应用程序外面的汽车用例。在这项工作中，我们填补了这个差距并提出了一种完全自我监督的深度估计方法，它使用门控强度配置文件和时间一致性作为训练信号。所提出的模型从门控视频序列培训结束到结束，不需要LIDAR或RGB数据，并学会估计绝对深度值。我们将门控切片作为输入和解散估计场景，深度和环境光，然后用于学习通过循环损耗来重建输入切片。我们依赖于给定帧和相邻门控切片之间的时间一致性，以在具有阴影和反射的区域中估计深度。我们通过实验验证，所提出的方法优于基于单眼RGB和立体图像的现有监督和自我监督的深度估计方法，以及基于门控图像的监督方法。
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