针对目标的对话任务的先前研究缺乏关键观念，该观念在以目标为导向的人工智能代理的背景下进行了深入研究。在这项研究中，我们提出了目标引导的开放域对话计划（TGCP）任务的任务，以评估神经对话代理是否具有目标对话计划的能力。使用TGCP任务，我们研究了现有检索模型和最新强生成模型的对话计划能力。实验结果揭示了当前技术面临的挑战。

避免产生与先前环境相矛盾的响应是对话响应产生的重大挑战。一种可行的方法是后处理，例如从最终的n-最佳响应列表中滤除矛盾的响应。在这种情况下，n-最佳列表的质量极大地影响了矛盾的发生，因为最终响应是从该最佳列表中选择的。这项研究定量地分析了使用N最佳列表的一致性对神经反应产生模型的上下文矛盾意识。特别是，我们将极性问题用作简洁和定量分析的刺激输入。我们的测试说明了最近的神经反应产生模型和方法的矛盾意识，然后讨论了它们的性质和局限性。

The preservation, monitoring, and control of water resources has been a major challenge in recent decades. Water resources must be constantly monitored to know the contamination levels of water. To meet this objective, this paper proposes a water monitoring system using autonomous surface vehicles, equipped with water quality sensors, based on a multimodal particle swarm optimization, and the federated learning technique, with Gaussian process as a surrogate model, the AquaFeL-PSO algorithm. The proposed monitoring system has two phases, the exploration phase and the exploitation phase. In the exploration phase, the vehicles examine the surface of the water resource, and with the data acquired by the water quality sensors, a first water quality model is estimated in the central server. In the exploitation phase, the area is divided into action zones using the model estimated in the exploration phase for a better exploitation of the contamination zones. To obtain the final water quality model of the water resource, the models obtained in both phases are combined. The results demonstrate the efficiency of the proposed path planner in obtaining water quality models of the pollution zones, with a 14$\%$ improvement over the other path planners compared, and the entire water resource, obtaining a 400$\%$ better model, as well as in detecting pollution peaks, the improvement in this case study is 4,000$\%$. It was also proven that the results obtained by applying the federated learning technique are very similar to the results of a centralized system.

We propose GANStrument, a generative adversarial model for instrument sound synthesis. Given a one-shot sound as input, it is able to generate pitched instrument sounds that reflect the timbre of the input within an interactive time. By exploiting instance conditioning, GANStrument achieves better fidelity and diversity of synthesized sounds and generalization ability to various inputs. In addition, we introduce an adversarial training scheme for a pitch-invariant feature extractor that significantly improves the pitch accuracy and timbre consistency. Experimental results show that GANStrument outperforms strong baselines that do not use instance conditioning in terms of generation quality and input editability. Qualitative examples are available online.

自组织的聚合是群体机器人技术的一种精心研究的行为，因为它是开发更先进的组级响应的前提。在本文中，我们研究了分散算法的设计，用于在不同的目标位点上自我聚集的一群异质机器人。先前的研究表明，包括作为群体的一部分，许多知情的机器人可以将聚合过程的动态引导到可用聚合位点之间群体的理想分布。我们使用简化的方法复制了先前研究的结果：我们删除了与机器人的通信协议相关的约束，并简化了调节概率控制器状态之间过渡的控制机制。结果表明，可以使用我们的简化方法来复制以先前，更复杂的控制器获得的性能，该方法在物理机器人的便携性和灵活性方面具有明显的优势。也就是说，与复杂控制器相比，我们简化的方法可以在更大的操作条件下产生自组织的聚合响应。

一些用于音乐和文本的序列的生成模型允许我们仅在围绕上下文序列给定围绕围绕的子序列，这在交互式地在转向生成中起重要作用。然而，编辑后续术语主要涉及从可能的生成空间中随机重新采样的子序列。我们提出了一种上下文潜在空间模型（CLSM），以便用户能够以生成空间中的方向感地探索子序列生成，例如插值，以及探索变化 - 语义相似的可能的子序列。上下文的先前和解码器构成CLSM的生成模型，并且上下文位置通知的编码器是推断模型。在实验中，我们使用单声道符号音乐数据集，证明我们的上下文潜空间在插值中比基线更光滑，并且产生的样本的质量优于基线模型。生成示例可在线获取。

医疗AI通过支持基于证据的医学实践，个性化患者治疗，降低成本以及改善提供者和患者体验，推进医疗保健的巨大潜力。我们认为解锁此潜力需要一种系统的方法来衡量在大规模异构数据上的医疗AI模型的性能。为了满足这种需求，我们正在建立Medperf，这是一个开放的框架，用于在医疗领域的基准测试机器学习。 Medperf将使联合评估能够将模型安全地分配给不同的评估设施，从而赋予医疗组织在高效和人类监督过程中评估和验证AI模型的性能，同时优先考虑隐私。我们描述了当前的挑战医疗保健和AI社区面临，需要开放平台，Medperf的设计理念，其目前的实施状态和我们的路线图。我们呼吁研究人员和组织加入我们创建Medperf开放基准平台。

声学和视觉感测可以在人操纵时支持容器重量和其内容量的非接触式估计。但是，Opaquent和透明度（包括容器和内容的透明度）以及材料，形状和尺寸的可变性都会使这个问题具有挑战性。在本文中，我们向基准方法提出了一个开放框架，用于估计容器的容量，以及其内容的类型，质量和量。该框架包括数据集，明确定义的任务和性能测量，基线和最先进的方法，以及对这些方法的深入比较分析。使用单独的音频或音频和视觉数据的组合使用具有音频的神经网络的深度学习，用于分类内容的类型和数量，无论是独立的还是共同。具有视觉数据的回归和几何方法是优选的，以确定容器的容量。结果表明，使用仅使用Audio作为输入模块的方法对内容类型和级别进行分类，可分别获得加权平均F1-得分高达81％和97％。估计仅具有视觉视觉的近似接近和填充质量的容器容量，具有视听，多级算法达到65％的加权平均容量和质量分数。