在本文中，我们在不确定的沟通和对抗性攻击者的影响下解决了多机器人信息路径计划（MIPP）任务。目的是创建一个多机器人系统，尽管存在损坏的机器人共享恶意信息，但仍可以学习并统一对未知环境的知识。我们使用高斯工艺（GP）来对未知环境进行建模，并使用相互信息的指标来定义信息。我们MIPP任务的目标是最大化团队收集的信息量，同时最大程度地提高弹性弹性的可能性。不幸的是，这些目标是矛盾的，尤其是在探索需要机器人之间断开连接的大环境时。结果，我们强加了一个概率的通信约束，该概率可以使机器人间歇性地满足和弹性地共享信息，然后在所有其他时间内采取行动以最大程度地提高收集的信息。为了解决我们的问题，我们选择具有最高弹性概率的会议位置，并使用顺序贪婪算法来优化机器人探索的路径。最后，我们通过比较应用弹性和非弹性MIPP算法的良好行为机器人的学习能力来展示结果的有效性。
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大气污染仍然是全球主要的公共卫生威胁之一，估计每年7万人死亡。在非洲，快速的城市化和运输基础设施不良正在加剧问题。在本文中，我们分析了非洲不同地理区域的PM2.5的时空变化。西非地区仍然受到高水平污染的影响最大，每天平均40.856 $ \ mu g/m^3 $在拉各斯，阿布贾和巴马科等某些城市。在东非，乌干达报告的污染水平最高，每日平均浓度为56.14 $ \ mu g/m^3 $和38.65 $ \ mu g/m^3 $，用于基加利。在非洲中部地区的国家/地区，每日最高的平均浓度为90.075 $ \ mu g/m^3 $，记录在N'djamena中。我们比较了三个数据驱动模型，以预测污染水平的未来趋势。神经网络的表现优于高斯过程和Arima模型。
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数据系列分类是数据科学中的一个重要且具有挑战性的问题。通过找到导致算法做出某些决策的输入的判别部分来解释分类决策是许多应用程序的真正需求。卷积神经网络对于数据系列分类任务表现良好；但是，对于多元数据系列的特定情况，这种类型的算法提供的解释很差。解决这一重要限制是一个重大挑战。在本文中，我们提出了一种新的方法，可以通过突出时间和维度判别信息来解决此问题。我们的贡献是两个方面：我们首先描述一个卷积架构，可以比较维度；然后，我们提出了一种返回DCAM的方法，DCAM是专为多元时间序列（和基于CNN的模型）设计的尺寸类激活图。使用几个合成数据集的实验表明，DCAM不仅比以前的方法更准确，而且是多元时间序列中判别特征发现和分类说明的唯一可行解决方案。本文出现在Sigmod'22中。
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训练机学习（ML）算法是一个计算密集型过程，由于反复访问大型培训数据集，经常会陷入内存。结果，以处理器为中心的系统（例如CPU，GPU）遭受了内存单元和处理单元之间的昂贵数据移动，这会消耗大量的能量和执行周期。以内存为中心的计算系统，即具有内存（PIM）功能，可以减轻此数据运动瓶颈。我们的目标是了解现代通用PIM体系结构加速ML培训的潜力。为此，我们（1）在现实世界通用PIM体系结构上实现了几种代表性的经典ML算法（即线性回归，逻辑回归，决策树，K-均值聚类），（2）严格评估并表征它们在准确性，性能和缩放方面以及（3）与CPU和GPU上的对应物实现相比。我们对具有2500多个PIM核心的真实内存计算系统的评估表明，当PIM硬件在必要的操作和数据类型上，通用PIM架构可以极大地加速内存的ML工作负载。例如，我们对决策树的PIM实施比8核Intel Xeon上的最先进的CPU版本$ 27 \ times $ $，并且比最先进的GPU快$ 1.34 \ times $ $ NVIDIA A100上的版本。我们在PIM上的K-Means聚类分别为$ 2.8 \ times $和$ 3.2 \ times $ $，分别是最先进的CPU和GPU版本。据我们所知，我们的工作是第一个评估现实世界中PIM架构的ML培训的工作。我们以关键的观察，外卖和建议结束，可以激发ML工作负载的用户，PIM架构的程序员以及未来以内存计算系统的硬件设计师和架构师。
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基于仿真的推理（SBI）是一个有前途的贝叶斯推理框架，可以减轻对分析可能性估计后验分布的需求。使用SBI算法中神经密度估计器的最新进展表明，以大量模拟为代价实现高保真后代的能力。当使用复杂的物理模拟时，这使得他们的应用程序可能非常耗时。在这项工作中，我们着重于使用模拟器的梯度来提高后密度估计的样本效率。我们提出了一种使用可区分模拟器执行神经后验估计（NPE）的新方法。我们展示了梯度信息如何有助于限制后部形状并提高样本效率。
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训练机学习算法是一个计算密集型过程，由于反复访问大型培训数据集，因此经常会限制内存。结果，以处理器为中心的系统（例如CPU，GPU）遭受了内存单元和处理单元之间的昂贵数据移动，这会消耗大量的能量和执行周期。以内存为中心的计算系统，即具有内存处理（PIM）功能的计算系统，可以减轻此数据运动瓶颈。我们的目标是了解现代通用PIM体系结构加速机器学习培训的潜力。为此，我们（1）将几种代表性的经典机器学习算法（即线性回归，逻辑回归，决策树，K-均值聚类）上实现在现实世界通用PIM架构上（2）以术语来表征它们与CPU和GPU上的同行实现相比，（3）将其准确性，性能和缩放率进行比较。我们对具有2500多个PIM核心的内存计算系统进行的实验评估表明，当PIM硬件在必要的操作和数据类型上，通用PIM体系结构可以极大地加速记忆的机器学习工作负载。据我们所知，我们的工作是第一个评估现实世界通用PIM体系结构的机器学习算法培训的工作。
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在这项工作中，我们介绍了一个非线性动力学观点，可以为腿部系统的充满活力保守的模型生成和连接步态。特别是，我们表明，保守步态的集合构成了步态空间中局部定义的1D子手机的连接空间。这些歧管是通过能级的无坐标参数化的。我们提出了通过使用数值延续方法，生成集合和分叉点来识别步态家族的算法。为此，我们还介绍了数值实现的几个详细信息。最重要的是，我们为德拉斯斯矩阵建立了必要条件，以在影响范围内保持能量。我们工作的一个重要应用是简单的腿部运动模型，通常能够以几个自由度和少量的物理参数来捕获腿部运动的复杂性。我们证明了框架在具有四个自由度的单足料斗中的功效。
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基于规则的决策模型由于其可解释性而具有吸引力。但是，现有的规则诱导方法通常会导致长期且因此不容易解释的规则模型。这个问题通常可以归因于缺乏适当表达性的词汇，即决策模型中用作文字的相关谓词。大多数现有的规则归纳算法都假定了预定义的文字，从而自然地将文字的定义与规则学习阶段解耦。相比之下，我们提出了关系规则网络（R2N），这是一种神经体系结构，学习了代表数值输入特征之间线性关系以及使用它们的规则的文字关系。这种方法通过直接以端到端的方式将文字学习与规则学习联系起来，为提高诱发决策模型的表现力打开了大门。在基准任务上，我们表明这些学识渊博的文字足够简单，可以保留可解释性，但提高了预测准确性，并提供了与最先进的规则归纳算法相比更简洁的规则。
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类似于心血管和肌肉骨骼系统的熟练程度的差异如何预测个人的运动能力，同一大脑区域如何编码个人的差异可以解释他们的行为。然而，在研究大脑如何编码信息时，研究人员选择不同的神经影像任务（例如，语言或电机任务），其可以依赖于处理不同类型的信息并且可以调制不同的脑区。我们假设信息如何在大脑中编码信息的个人差异是特定于任务的，并预测不同的行为措施。我们提出了一种使用编码模型的框架，以识别大脑编码和测试中的单个差异，如果这些差异可以预测行为。我们使用任务功能磁共振成像数据评估我们的框架。我们的结果表明，编码模型显示的个体差异是预测行为的强大工具，并且研究人员应优化他们对其感兴趣行为的任务和编码模型的选择。
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本文介绍了与平面腿机器人一起使用的支持和恢复系统的设计和控制。系统以三种模式运行。首先，它可以以完全透明的模式操作，其中没有力被应用于机器人。在这种模式下，系统遵循机器人，以便在需要时能够快速捕获机器人。其次，它可以提供垂直支撑力以在操作期间提供机器人。第三，它可以抓住机器人并在未能避免跌倒和相关损害后将其从地面拉开。在此模式下，系统在允许运行多个连续试验的试验后自动重置机器人，无需手动干预。通过致动电缆和滑轮系统将支撑力应用于机器人，该电缆和滑轮系统使用串联弹簧串联弹性致动，以实现真正透明的操作。该系统的非线性性质需要仔细设计控制器，以确保可预测的安全行为。在本文中，我们介绍了恢复系统的机电调整设计，开发合适的控制器，并评估了BipeDal Robot Ramone上的系统性能。
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