In this paper we look into the conjecture of Entezari et al. (2021) which states that if the permutation invariance of neural networks is taken into account, then there is likely no loss barrier to the linear interpolation between SGD solutions. First, we observe that neuron alignment methods alone are insufficient to establish low-barrier linear connectivity between SGD solutions due to a phenomenon we call variance collapse: interpolated deep networks suffer a collapse in the variance of their activations, causing poor performance. Next, we propose REPAIR (REnormalizing Permuted Activations for Interpolation Repair) which mitigates variance collapse by rescaling the preactivations of such interpolated networks. We explore the interaction between our method and the choice of normalization layer, network width, and depth, and demonstrate that using REPAIR on top of neuron alignment methods leads to 60%-100% relative barrier reduction across a wide variety of architecture families and tasks. In particular, we report a 74% barrier reduction for ResNet50 on ImageNet and 90% barrier reduction for ResNet18 on CIFAR10.

我们研究了不同修剪技术对具有对比损失功能的深神经网络所学的表示的影响。我们的工作发现，相对于经过传统的跨透明损失训练的模型，在高稀疏度水平上，对比度学习的示例数量更高。为了理解这种明显的差异，我们使用派（Hooker等，2019），Q-Score（Kalibhat等，2022）和PD-Score（Baldock等，2021）等指标（Hooker等，2019），测量修剪对学习的表示质量的影响。我们的分析表明，修剪方法实施的时间表很重要。我们发现，当在训练阶段早期引入修剪时，稀疏性对学习表示的质量的负面影响最高。

本文研究了静态稀疏对训练有素网络对扰动，数据腐败和对抗性示例的鲁棒性的影响。我们表明，通过增加网络宽度和深度，同时保持网络容量固定，稀疏网络始终匹配，并且通常优于其最初密集的版本，从而达到了一定的稀疏性。由于网络层之间的连通性松动而导致非常高的稀疏性同时下降。我们的发现表明，文献中观察到的网络压缩引起的快速鲁棒性下降是由于网络容量降低而不是稀疏性。

最近，修剪深度神经网络（DNNS）因提高准确性和泛化功率，降低网络规模以及提高专业硬件的推理速度而受到了很多关注。尽管修剪主要在计算机视觉任务上进行了测试，但几乎没有探索其在医学图像分析中的应用。这项工作调查了众所周知的修剪技术，即层和网络范围的修剪，对组织学图像中细胞核实例分割性能的影响。我们利用的实例分割模型由两个主要分支组成：（1）语义分割分支，以及（2）深层回归分支。我们研究了修剪对两个分支的性能的影响分别对两个分支的性能以及最终的核实例分割结果。在两个公开可用数据集上进行了评估，我们的结果表明，层修剪的性能比在较小的压缩比（CRS）的网络修剪方面稍好，而对于大型CRS，网络范围的修剪会产生出色的性能。对于语义分割，深度回归和最终实例分割，可以通过层的修剪来修剪93.75％，95％和80％的模型权重，而相应模型的性能降低了2％。

在本文中，我们推测，如果考虑到神经网络的置换不变性，SGD解决方案可能不会在它们之间的线性插值中没有障碍。尽管这是一个大胆的猜想，但我们展示了广泛的经验尝试却没有反驳。我们进一步提供了初步的理论结果来支持我们的猜想。我们的猜想对彩票票证假设，分布式培训和合奏方法有影响。

This paper expounds the design and control of a new Variable Stiffness Series Elastic Actuator (VSSEA). It is established by employing a modular mechanical design approach that allows us to effectively optimise the stiffness modulation characteristics and power density of the actuator. The proposed VSSEA possesses the following features: i) no limitation in the work-range of output link, ii) a wide range of stiffness modulation (~20Nm/rad to ~1KNm/rad), iii) low-energy-cost stiffness modulation at equilibrium and non-equilibrium positions, iv) compact design and high torque density (~36Nm/kg), and v) high-speed stiffness modulation (~3000Nm/rad/s). Such features can help boost the safety and performance of many advanced robotic systems, e.g., a cobot that physically interacts with unstructured environments and an exoskeleton that provides physical assistance to human users. These features can also enable us to utilise variable stiffness property to attain various regulation and trajectory tracking control tasks only by employing conventional controllers, eliminating the need for synthesising complex motion control systems in compliant actuation. To this end, it is experimentally demonstrated that the proposed VSSEA is capable of precisely tracking desired position and force control references through the use of conventional Proportional-Integral-Derivative (PID) controllers.

在本文中，研究了无线网络的联合学习（FL）。在每个通信回合中，选择一部分设备以有限的时间和能量参与聚合。为了最大程度地减少收敛时间，在基于Stackelberg游戏的框架中共同考虑了全球损失和延迟。具体而言，在Leader级别上，将基于信息的设备选择（AOI）选择为全球损失最小化问题，而子渠道分配，计算资源分配和功率分配在追随者级别被视为延迟最小化问题。通过将追随者级别的问题分为两个子问题，追随者的最佳响应是通过基于单调优化的资源分配算法和基于匹配的子渠道分配算法获得的。通过得出收敛速率的上限，重新制定了领导者级别的问题，然后提出了基于列表的设备选择算法来实现Stackelberg平衡。仿真结果表明，所提出的设备选择方案在全球损失方面优于其他方案，而开发的算法可以显着降低计算和通信的时间消耗。

尽管准确的预测，但葡萄糖水平预测的数据驱动模型通常不会提供有意义的见解。然而，在医学中的背景理解至关重要，特别是糖尿病管理。在本文中，我们介绍了HAT-NET：一个混合模型，从生理模型中蒸馏到深度神经网络中的知识。它模拟葡萄糖，胰岛素和碳水化合物的扩散，通过具有由颂歌专家模型限制的经常性注意网络定制的生物启发深度学习架构。我们申请患有2型糖尿病患者的葡萄糖水平预测。它实现了竞争性表演，同时提供胰岛素和碳水化合物随时间扩散的合理测量。

环理论说明，环是代数结构，其中可以在元素添加和乘法之间进行两个二元操作。二值化是一种图像处理的方法，其中像素内的值减小到从零到一个的比例，零表示最不存在的光，一个表示最大的光。目前，超声图在扫描充血性心力衰竭中实施。然而，代表疾病的着名的花花公子兔子符号因周围的器官和较低的质量图像制作而越来越难以隔离。本文介绍了OTSU阈值处理方法，并结合了新的元素，以考虑不同的图像特征，意味着更好地在超声图像中隔离充血性心力衰竭指标。

近期和快速转变为大流行迅速的数字学习，也受到数字工具和平台无处不在的可用性的影响，使数字学习更加接近。扩展数字学习和教学中最困难的部分中的一个积分和一个是能够评估学习者的知识和能力。教育者可以录制讲座或创造数字内容，可以传递到数千名学习者，但评估学习者是非常耗时的。在本文中，我们提出了基于人工智能（AI）的解决方案，即VidVersityQG，用于自动从预先记录的视频讲座产生问题。基于从视频推断的上下文和语义信息，该解决方案可以自动生成不同类型的评估问题（包括短答案，多项选择，真/假并填写空白问题）。所提出的解决方案采用以人为本的方法，其中教师提供了修改/编辑任何AI生成的问题的能力。这种方法鼓励教师参与教育的使用和实施教育。评估了基于AI的解决方案，以便通过我们的行业合作伙伴Vidversity提供给我们的多个域名的经验丰富的教学专业人员和117名教育视频的准确性。 VidVersityQG解决方案显示有希望自动从视频产生高质量问题，从而大大减少了在手动问题中为教育工作者的时间和精力。