在本文中，我们提出了简单的关注机制，我们称之为箱子。它可以实现网格特征之间的空间交互，从感兴趣的框中采样，并提高变压器的学习能力，以获得几个视觉任务。具体而言，我们呈现拳击手，短暂的框变压器，通过从输入特征映射上的参考窗口预测其转换来参加一组框。通过考虑其网格结构，拳击手通过考虑其网格结构来计算这些框的注意力。值得注意的是，Boxer-2D自然有关于其注意模块内容信息的框信息的原因，使其适用于端到端实例检测和分段任务。通过在盒注意模块中旋转的旋转的不变性，Boxer-3D能够从用于3D端到端对象检测的鸟瞰图平面产生识别信息。我们的实验表明，拟议的拳击手-2D在Coco检测中实现了更好的结果，并且在Coco实例分割上具有良好的和高度优化的掩模R-CNN可比性。 Boxer-3D已经为Waymo开放的车辆类别提供了令人信服的性能，而无需任何特定的类优化。代码将被释放。

Artificial life is a research field studying what processes and properties define life, based on a multidisciplinary approach spanning the physical, natural and computational sciences. Artificial life aims to foster a comprehensive study of life beyond "life as we know it" and towards "life as it could be", with theoretical, synthetic and empirical models of the fundamental properties of living systems. While still a relatively young field, artificial life has flourished as an environment for researchers with different backgrounds, welcoming ideas and contributions from a wide range of subjects. Hybrid Life is an attempt to bring attention to some of the most recent developments within the artificial life community, rooted in more traditional artificial life studies but looking at new challenges emerging from interactions with other fields. In particular, Hybrid Life focuses on three complementary themes: 1) theories of systems and agents, 2) hybrid augmentation, with augmented architectures combining living and artificial systems, and 3) hybrid interactions among artificial and biological systems. After discussing some of the major sources of inspiration for these themes, we will focus on an overview of the works that appeared in Hybrid Life special sessions, hosted by the annual Artificial Life Conference between 2018 and 2022.

Mechanistic cardiac electrophysiology models allow for personalized simulations of the electrical activity in the heart and the ensuing electrocardiogram (ECG) on the body surface. As such, synthetic signals possess known ground truth labels of the underlying disease and can be employed for validation of machine learning ECG analysis tools in addition to clinical signals. Recently, synthetic ECGs were used to enrich sparse clinical data or even replace them completely during training leading to improved performance on real-world clinical test data. We thus generated a novel synthetic database comprising a total of 16,900 12 lead ECGs based on electrophysiological simulations equally distributed into healthy control and 7 pathology classes. The pathological case of myocardial infraction had 6 sub-classes. A comparison of extracted features between the virtual cohort and a publicly available clinical ECG database demonstrated that the synthetic signals represent clinical ECGs for healthy and pathological subpopulations with high fidelity. The ECG database is split into training, validation, and test folds for development and objective assessment of novel machine learning algorithms.

Purpose: Traffic volume in empty container depots has been highly volatile due to external factors. Forecasting the expected container truck traffic along with having a dynamic module to foresee the future workload plays a critical role in improving the work efficiency. This paper studies the relevant literature and designs a forecasting model addressing the aforementioned issues. Methodology: The paper develops a forecasting model to predict hourly work and traffic volume of container trucks in an empty container depot using a Bayesian Neural Network based model. Furthermore, the paper experiments with datasets with different characteristics to assess the model's forecasting range for various data sources. Findings: The real data of an empty container depot is utilized to develop a forecasting model and to later verify the capabilities of the model. The findings show the performance validity of the model and provide the groundwork to build an effective traffic and workload planning system for the empty container depot in question. Originality: This paper proposes a Bayesian deep learning-based forecasting model for traffic and workload of an empty container depot using real-world data. This designed and implemented forecasting model offers a solution with which every actor in the container truck transportation benefits from the optimized workload.

心室心动过速（VT）可能是全世界425万人心脏死亡的原因之一。治疗方法是导管消融，以使异常触发区域失活。为了促进和加快消融过程中的定位，我们提出了基于卷积神经网络（CNN）的两种新型定位技术。与现有方法相反，例如使用ECG成像，我们的方法被设计为独立于患者特异性的几何形状，直接适用于表面ECG信号，同时还提供了二元透射位置。一种方法输出排名的替代解决方案。可以在通用或患者的几何形状上可视化结果。对CNN进行了仅包含模拟数据的数据集培训，并在模拟和临床测试数据上进行了评估。在模拟数据上，中值测试误差低于3mm。临床数据上的中位定位误差低至32mm。在所有临床病例中，多达82％的透壁位置被正确检测到。使用排名的替代溶液，在临床数据上，前3个中值误差下降到20mm。这些结果证明了原理证明使用CNN来定位激活源，而无需固有的患者特定的几何信息。此外，提供多种解决方案可以帮助医生在多个可能的位置中找到实际激活源。通过进一步的优化，这些方法具有加快临床干预措施的高潜力。因此，他们可以降低程序风险并改善VT患者的结局。

这项工作介绍了用于户外机器人技术的视觉跨视图定位。给定一个地面颜色图像和包含本地周围环境的卫星贴片，任务是确定地面摄像头在卫星贴片中的位置。相关工作解决了用于射程传感器（LIDAR，RADAR）的此任务，但对于视觉，仅作为初始跨视图图像检索步骤之后的次要回归步骤。由于还可以通过任何粗糙的本地化（例如，从GPS/GNSS，时间过滤）检索局部卫星贴片，因此我们删除图像检索目标并仅关注度量定位。我们设计了一种具有密集的卫星描述符的新型网络体系结构，在瓶颈处与相似性匹配（而不是图像检索中的输出）以及一个密集的空间分布作为输出，以捕获多模式的定位歧义。我们将使用全局图像描述符的最新回归基线进行比较。关于最近提出的活力和牛津机器人数据集的定量和定性实验结果验证了我们的设计。产生的概率与定位精度相关，甚至可以在未知的方向时大致估计地面摄像头的标题。总体而言，与最先进的面积相比，我们的方法将中值度量定位误差降低了51％，37％和28％，而在同一区域，整个区域和整个时间之间分别概括。

缺陷增加了建筑项目的成本和持续时间。自动缺陷检测将减少文档工作，这是降低延迟建筑项目的缺陷风险所必需的。由于混凝土是一种广泛使用的建筑材料，因此这项工作着重于检测蜂窝，这是混凝土结构的实质缺陷，甚至可能影响结构完整性。首先，比较图像是从网络上刮下来或从实际实践中获得的。结果表明，Web图像仅代表蜂窝的选择，并且不会捕获完整的差异。其次，对MASK R-CNN和EFIDENENET-B0进行了培训，用于评估实例分割和基于斑块的分类，分别达到47.7％的精度和34.2％的召回率以及68.5％的精度和55.7％的召回率。尽管这些模型的性能不足以完全自动化缺陷检测，但这些模型可用于积极学习中，集成到缺陷文档系统中。总之，CNN可以帮助检测混凝土中的蜂窝。

在这项工作中，我们提出了一种具有里程碑意义的检索方法，该方法利用了全球和本地功能。暹罗网络用于全球功能提取和度量学习，该网络对具有里程碑意义的搜索进行了初步排名。我们利用暹罗体系结构的提取特征图作为本地描述符，然后使用本地描述符之间的余弦相似性进一步完善搜索结果。我们对Google Landmark数据集进行了更深入的分析，该数据集用于评估，并增加数据集以处理各种类内差异。此外，我们进行了几项实验，以比较转移学习和度量学习的影响以及使用其他局部描述符的实验。我们表明，使用本地功能的重新排列可以改善搜索结果。我们认为，使用余弦相似性的拟议的本地特征提取是一种简单的方法，可以扩展到许多其他检索任务。

轨迹预测是成功的人类机器人相互作用的必不可少的任务，例如在自动驾驶中。在这项工作中，我们解决了使用移动摄像机在第一人称视图设置中预测未来行人轨迹的问题。为此，我们提出了一种新型的基于动作的对比学习损失，该损失利用行人行动信息来改善学习的轨迹嵌入。这一新损失背后的基本思想是，在特征空间中，执行相同行动的行人的轨迹比具有明显不同动作的行人的轨迹更接近彼此。换句话说，我们认为有关行人行动的行为信息会影响他们的未来轨迹。此外，我们为轨迹引入了一种新型的采样策略，能够有效地增加负面和阳性对比样品。使用训练有素的条件变异自动编码器（CVAE）生成其他合成轨迹样品，该样品是为轨迹预测开发的几种模型的核心。结果表明，我们提出的对比框架采用了有关行人行为的上下文信息，即有效的行动，并学习了更好的轨迹表示。因此，将所提出的对比框架集成在轨迹预测模型中可以改善其结果，并在三个轨迹预测基准上胜过最先进的方法[31，32，26]。

分子表示学习（MRL）是建立机器学习与化学科学之间联系的关键步骤。特别是，它将分子编码为保留分子结构和特征的数值向量，在其上可以执行下游任务（例如，属性预测）。最近，MRL取得了相当大的进步，尤其是在基于深的分子图学习方法中。在这项调查中，我们系统地回顾了这些基于图的分子表示技术。具体而言，我们首先介绍2D和3D图分子数据集的数据和功能。然后，我们总结了专门为MRL设计的方法，并将其分为四种策略。此外，我们讨论了MRL支持的一些典型化学应用。为了促进该快速发展领域的研究，我们还列出了论文中的基准和常用数据集。最后，我们分享我们对未来研究方向的想法。