本文的重点是概念证明，机器学习（ML）管道，该管道从低功率边缘设备上获取的压力传感器数据中提取心率。 ML管道包括一个UPS采样器神经网络，信号质量分类器以及优化的1D横向扭转神经网络，以高效且准确的心率估计。这些型号的设计使管道小于40 kb。此外，开发了由UPS采样器和分类器组成的杂种管道，然后开发了峰值检测算法。管道部署在ESP32边缘设备上，并针对信号处理进行基准测试，以确定能量使用和推理时间。结果表明，与传统算法相比，提出的ML和杂种管道将能量和时间减少82％和28％。 ML管道的主要权衡是准确性，平均绝对误差（MAE）为3.28，而混合动力车和信号处理管道为2.39和1.17。因此，ML模型显示出在能源和计算约束设备中部署的希望。此外，ML管道的较低采样率和计算要求可以使自定义硬件解决方案降低可穿戴设备的成本和能源需求。

Incidental supervision from language has become a popular approach for learning generic visual representations that can be prompted to perform many recognition tasks in computer vision. We conduct an in-depth exploration of the CLIP model and show that its visual representation is often strongly biased towards solving some tasks more than others. Moreover, which task the representation will be biased towards is unpredictable, with little consistency across images. To resolve this task bias, we show how to learn a visual prompt that guides the representation towards features relevant to their task of interest. Our results show that these visual prompts can be independent of the input image and still effectively provide a conditioning mechanism to steer visual representations towards the desired task.

公平定理是算法公平文献中的基本结果。它指出，在特殊情况之外，人们不能准确和同时满足公平性的所有三个共同和直观的定义 - 人口统计学奇偶，均衡的赔率和预测率的均等。这一结果促使大多数作品专注于一个或两个指标的解决方案。与其效仿，在本文中，我们提出了一个框架，该框架可以推动不可能定理的限制，以便尽可能地满足所有三个指标。我们开发了一种基于整数编程的方法，该方法可以产生一种认证的最佳后处理方法，以同时满足小违规情况下的多重公平标准。我们显示的实验表明，我们的后处理器可以同时降低模型性能的同时提高不同定义的公平性。我们还讨论了我们在模型选择和公平性解释性方面的应用程序，从而试图回答以下问题：谁是最公平的？

建立公平的推荐系统是一个具有挑战性且至关重要的研究领域，因为它对社会产生了巨大影响。我们将两个普遍公认的公平概念的定义扩展到了推荐系统，即机会平等和均衡的赔率。这些公平措施确保同样对待“合格”（或“不合格”）候选人，无论其受保护的属性状况如何（例如性别或种族）。我们提出了可扩展的方法，以实现机会平等和在存在位置偏见的情况下排名均等的几率，这通常会困扰推荐系统产生的数据。我们的算法是模型不可知论，因为它们仅依赖于模型提供的最终分数，因此很容易适用于几乎所有Web尺度推荐系统。我们进行广泛的模拟以及现实世界实验，以显示我们方法的功效。