疾病鉴定是观察健康研究中的核心，常规活动。队列影响下游分析，例如如何表征病情，定义患者的风险以及研究哪些治疗方法。因此，至关重要的是要确保选定的队列代表所有患者，而与他们的人口统计学或社会决定因素无关。虽然在构建可能影响其公平性的表型定义时有多种潜在的偏见来源，但在表型领域中考虑不同定义在患者亚组中的影响并不是标准。在本文中，我们提出了一组最佳实践来评估表型定义的公平性。我们利用预测模型中常用的既定公平指标，并将其与常用的流行病学队列描述指标联系起来。我们描述了一项针对克罗恩病和2型糖尿病的实证研究，每个研究都有从两组患者亚组（性别和种族）中从文献中获取的多种表型定义。我们表明，根据不同的公平指标和亚组，不同的表型定义表现出较大和不同的性能。我们希望拟议的最佳实践可以帮助构建公平和包容的表型定义。
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视觉模仿学习为机器人系统提供了有效，直观的解决方案，以获得新颖的操纵技巧。但是，仅凭视觉输入就可以同时学习几何任务约束，并控制政策仍然是一个具有挑战性的问题。在本文中，我们提出了一种基于关键点的视觉模仿（K-VIL）的方法，该方法会自动从少数人类演示视频中提取稀疏，以对象独立的任务表示。任务表示形式由主要歧管，其关联的本地框架以及任务执行所需的运动原始框架上的基于关键点的几何约束以及移动原始构成。我们的方法能够从单个演示视频中提取此类任务表示，并在新演示可用时会逐步更新它们。为了使用新颖的场景中学习的优先几何约束来重现操纵技能，我们介绍了一种新颖的基于Kepoint的入学控制器。我们在几个现实世界中评估了我们的方法，展示了其处理混乱的场景，新的对象的新实例以及大对象姿势和形状变化的能力，以及其一声效率和稳健性模仿学习设置。视频和源代码可在https://sites.google.com/view/k-vil上找到。
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人类和机器人的动态运动是由姿势依赖性的非线性相互作用在自由程度之间广泛驱动的。但是，在研究人类运动产生的机制时，这些动力学效应仍被忽略。受最近作品的启发，我们假设人类运动计划为地球协同序列，因此对应于用分段最小能量实现的协调关节运动。基础计算模型建立在Riemannian几何形状上，以说明身体的惯性特征。通过对各种人类手臂运动的分析，我们发现我们的模型片段运动转化为测量协同作用，并成功预测了观察到的手臂姿势，手动轨迹及其各自的速度曲线。此外，我们表明我们的分析可以进一步利用，以通过将单个人类协同作用作为机器人配置空间中的地球途径转移到机器人中。
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贝叶斯优化是一种数据高效技术，可用于机器人中的控制参数调整，参数策略适应和结构设计。这些问题中的许多问题需要优化在非欧几里德域上定义的函数，如球体，旋转组或正向矩阵的空间。为此，必须在感兴趣的空间内之前或等效地定义内核的高斯进程。有效内核通常反映它们定义的空间的几何形状，但设计它们通常是非微不足道的。基于随机部分微分方程和Laplace-Beltrami运营商的频谱理论，最近在Riemannian Mat'En内核的工作，提供了朝向构建此类几何感知内核的承诺途径。在本文中，我们研究了在机器人中的兴趣流动上实施这些内核的技术，展示了它们在一组人工基准函数上的性能，并说明了各种机器人应用的几何感知贝叶斯优化，覆盖方向控制，可操纵性优化，和运动规划，同时显示其提高性能。
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