考虑了使用间歇性冲动力在三维空间中对棍子进行非骚扰操作的问题。目的是在一系列旋转对称的垂直轴对称的配置序列之间兼顾棍子。棍棒的动力学由五个广义坐标和三个控制输入描述。在应用冲动输入的两种连续配置之间，动力学在杂耍者的参考框架中以Poincar \'E映射为方便地表示。通过稳定庞加尔\'e地图上的固定点来实现与所需杂耍运动相关的轨道的稳定化。脉冲控制的Poincar \'e MAP方法用于稳定轨道，数值模拟用于证明与任意初始配置中所需的杂耍运动的收敛。在限制情况下，如果连续旋转对称配置被任意接近，则表明动力学将减少到箍上杆上稳定进动的动力学。

A recent trend in deep learning research features the application of graph neural networks for mesh-based continuum mechanics simulations. Most of these frameworks operate on graphs in which each edge connects two nodes. Inspired by the data connectivity in the finite element method, we connect the nodes by elements rather than edges, effectively forming a hypergraph. We implement a message-passing network on such a node-element hypergraph and explore the capability of the network for the modeling of fluid flow. The network is tested on two common benchmark problems, namely the fluid flow around a circular cylinder and airfoil configurations. The results show that such a message-passing network defined on the node-element hypergraph is able to generate more stable and accurate temporal roll-out predictions compared to the baseline generalized message-passing network defined on a normal graph. Along with adjustments in activation function and training loss, we expect this work to set a new strong baseline for future explorations of mesh-based fluid simulations with graph neural networks.

Federated learning (FL) has emerged as an instance of distributed machine learning paradigm that avoids the transmission of data generated on the users' side. Although data are not transmitted, edge devices have to deal with limited communication bandwidths, data heterogeneity, and straggler effects due to the limited computational resources of users' devices. A prominent approach to overcome such difficulties is FedADMM, which is based on the classical two-operator consensus alternating direction method of multipliers (ADMM). The common assumption of FL algorithms, including FedADMM, is that they learn a global model using data only on the users' side and not on the edge server. However, in edge learning, the server is expected to be near the base station and have direct access to rich datasets. In this paper, we argue that leveraging the rich data on the edge server is much more beneficial than utilizing only user datasets. Specifically, we show that the mere application of FL with an additional virtual user node representing the data on the edge server is inefficient. We propose FedTOP-ADMM, which generalizes FedADMM and is based on a three-operator ADMM-type technique that exploits a smooth cost function on the edge server to learn a global model parallel to the edge devices. Our numerical experiments indicate that FedTOP-ADMM has substantial gain up to 33\% in communication efficiency to reach a desired test accuracy with respect to FedADMM, including a virtual user on the edge server.

传入/传出车辆的记录是根本原因分析的关键信息，以打击各种敏感组织中的安全违规事件。 RFID标记会阻碍物流和技术方面的车辆跟踪解决方案的可扩展性。例如，要求标记为RFID的每个传入车辆（部门或私人）是严重的限制，并且与RFID一起检测异常车辆运动的视频分析是不平凡的。我们利用公开可用的计算机视觉算法实现，使用有限状态机形式主义开发可解释的车辆跟踪算法。国家机器将用于状态转换的级联对象检测和光学特征识别（OCR）模型中的输入。我们从系统部署站点中评估了75个285辆车的视频片段中提出的方法。我们观察到检测率受速度和车辆类型的影响最大。当车辆运动仅限于在检查点类似于RFID标记的检查点时，将达到最高的检测率。我们进一步分析了700个对Live DATA的车辆跟踪预测，并确定大多数车辆数量预测误差是由于无法辨认的文本，图像布鲁尔，文本遮挡，文本遮挡和vecab外字母引起的。为了进行系统部署和性能增强，我们希望我们正在进行的系统监控能够提供证据，以在安全检查点上建立更高的车辆通知SOP，并将已部署的计算机视觉模型和状态模型的微调驱动为建立拟议的方法作为RFID标记的有希望的替代方法。

肺癌治疗中有针对性疗法的标准诊断程序涉及组织学亚型和随后检测关键驱动因素突变，例如EGFR。即使分子分析可以发现驱动器突变，但该过程通常很昂贵且耗时。深度学习的图像分析为直接从整个幻灯片图像（WSIS）直接发现驱动器突变提供了一种更经济的替代方法。在这项工作中，我们使用具有弱监督的自定义深度学习管道来鉴定苏木精和曙红染色的WSI的EGFR突变的形态相关性，此外还可以检测到肿瘤和组织学亚型。我们通过对两个肺癌数据集进行严格的实验和消融研究来证明管道的有效性-TCGA和来自印度的私人数据集。通过管道，我们在肿瘤检测下达到了曲线（AUC）的平均面积（AUC），在TCGA数据集上的腺癌和鳞状细胞癌之间的组织学亚型为0.942。对于EGFR检测，我们在TCGA数据集上的平均AUC为0.864，印度数据集的平均AUC为0.783。我们的关键学习点包括以下内容。首先，如果要在目标数据集中微调特征提取器，则使用对组织学训练的特征提取器层没有特别的优势。其次，选择具有较高细胞的斑块，大概是捕获肿瘤区域，并不总是有帮助的，因为疾病类别的迹象可能存在于肿瘤 - 肿瘤的基质中。

与社会推动者的强化学习的最新进展使此类模型能够在特定的互动任务上实现人级的绩效。但是，大多数交互式场景并不是单独的版本作为最终目标。取而代之的是，与人类互动时，这些代理人的社会影响是重要的，并且在很大程度上没有探索。在这方面，这项工作提出了一种基于竞争行为的社会影响的新颖强化学习机制。我们提出的模型汇总了客观和社会感知机制，以得出用于调节人造药物学习的竞争得分。为了调查我们提出的模型，我们使用厨师的帽子卡游戏设计了一个互动游戏场景，并研究竞争调制如何改变代理商的比赛风格，以及这如何影响游戏中人类玩家的体验。我们的结果表明，与普通代理人相比，与竞争对手的代理人相比，人类可以检测到特定的社会特征，这直接影响了后续游戏中人类玩家的表现。我们通过讨论构成人工竞争得分的不同社会和客观特征如何有助于我们的结果来结束我们的工作。

诸如变形金刚和LSTMS之类的流行模型将令牌用作其信息单位。也就是说，每个令牌都被编码为向量表示，这些向量直接在计算中使用。但是，人类经常考虑跨令牌（即短语）而不是其组成代币。在本文中，我们介绍了TreeFormer，这是一个受CKY算法和变压器启发的体系结构，该体系结构学习了组成操作员和汇总功能，以构建针对短语和句子的层次编码。我们的广泛实验证明了将层次结构纳入变压器的好处，并且与机器翻译，抽象性摘要和各种自然语言理解任务相比，与基线变压器相比显示出重大改进。

印度车辆板在尺寸，字体，脚本和形状方面的种类繁多。因此，自动数板识别（ANPR）解决方案的开发是具有挑战性的，因此需要一个多样化的数据集作为示例集合。但是，缺少印度情景的全面数据集，从而阻碍了在公开可用和可重现的ANPR解决方案方面的进展。许多国家已经投入了努力，为中国和面向应用程序的车牌（AOLP）数据集开发诸如中国城市停车数据集（CCPD）等全面的ANPR数据集为我们提供了努力。在这项工作中，我们发布了一个扩展的数据集，该数据集目前由1.5K图像组成，以及可扩展且可重复的程序，以增强该数据集以开发印度条件的ANPR解决方案。我们利用此数据集探索了印度场景的端到端（E2E）ANPR体系结构，该架构最初是根据CCPD数据集为中国车辆号码板识别的。当我们为数据集定制体系结构时，我们遇到了见解，我们在本文中讨论了这一点。我们报告了CCPD作者提供的模型直接可重复使用性的障碍，因为印度数字板的极端多样性以及相对于CCPD数据集的分布差异。在将印度数据集的特性与中国数据集对齐后，在LP检测中观察到了42.86％的改善。在这项工作中，我们还将E2E数板检测模型的性能与Yolov5模型进行了比较，并在可可数据集上进行了预训练，并在印度车辆图像上进行了微调。鉴于用于微调检测模块和Yolov5的数量印度车辆图像是相同的，我们得出的结论是，基于COCO数据集而不是CCPD数据集开发针对印度条件的ANPR解决方案更有效。

获取3D对象表示对于创建照片现实的模拟器和为AR/VR应用程序收集资产很重要。神经领域已经显示出其在学习2D图像的场景的连续体积表示方面的有效性，但是从这些模型中获取对象表示，并以较弱的监督仍然是一个开放的挑战。在本文中，我们介绍了Laterf，一种从给定的2D图像和已知相机姿势的2D图像中提取感兴趣对象的方法，对象的自然语言描述以及少数对象和非对象标签 - 输入图像中的对象点。为了忠实地从场景中提取对象，后来在每个3D点上都以其他“对象”概率扩展NERF公式。此外，我们利用预先训练的剪辑模型与我们可区分的对象渲染器相结合的丰富潜在空间来注入对象的封闭部分。我们在合成数据集和真实数据集上展示了高保真对象提取，并通过广泛的消融研究证明我们的设计选择是合理的。

彩票票证假设（LTH）指出，对于合理尺寸的神经网络，同一网络中的子网络的性能不如接受相同初始化训练时的密集对应。这项工作调查了模型大小与查找这些稀疏子网络的易用性之间的关系。我们通过实验表明，令人惊讶的是，在有限的预算下，较小的型号从票务搜索（TS）中受益更多。