3D姿势估计对于分析和改善人体机器人相互作用的人体工程学和降低肌肉骨骼疾病的风险很重要。基于视觉的姿势估计方法容易出现传感器和模型误差以及遮挡，而姿势估计仅来自相互作用的机器人的轨迹，却遭受了模棱两可的解决方案。为了从两种方法的优势中受益并改善了它们的弊端，我们引入了低成本，非侵入性和遮挡刺激性多感应3D姿势估计算法中的物理人类手机相互作用。我们在单个相机上使用openpose的2D姿势，以及人类执行任务时相互作用的机器人的轨迹。我们将问题建模为部分观察的动力学系统，并通过粒子滤波器推断3D姿势。我们介绍了远程操作的工作，但可以将其推广到其他人类机器人互动的其他应用。我们表明，我们的多感官系统比仅使用机器人的轨迹仅使用openpose或姿势估计的姿势估计来更好地解决人运动冗余。与金标准运动捕获姿势相比，这将提高估计姿势的准确性。此外，当使用Rula评估工具进行姿势评估时，我们的方法也比其他单一感觉方法更好。
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游戏理论运动计划者是控制多个高度交互式机器人系统的有效解决方案。大多数现有的游戏理论规划师不切实际地假设所有代理都可以使用先验的目标功能知识。为了解决这个问题，我们提出了一个容忍度的退缩水平游戏理论运动计划者，该计划者利用了与意图假设的可能性相互交流。具体而言，机器人传达其目标函数以结合意图。离散的贝叶斯过滤器旨在根据观察到的轨迹与传达意图的轨迹之间的差异来实时推断目标。在仿真中，我们考虑了三种安全至关重要的自主驾驶场景，即超车，车道交叉和交叉点，以证明我们计划者在存在通信网络中存在错误的传输情况下利用替代意图假设来产生安全轨迹的能力。
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本文介绍了正式和非正式波斯之间的语音，形态和句法区别，表明这两个变体具有根本差异，不能仅归因于发音差异。鉴于非正式波斯展出特殊的特征，任何在正式波斯语上培训的计算模型都不太可能转移到非正式的波斯，所以需要为这种品种创建专用的树木银行。因此，我们详细介绍了开源非正式波斯普通依赖性TreeBank的开发，这是一个在通用依赖性方案中注释的新的TreeBank。然后，我们通过在现有的正式树木银行上培训两个依赖性解析器并在域名数据上进行评估，调查非正式波斯的解析，即我们非正式树木银行的开发集。我们的结果表明，当我们穿过两个域时，解析器在跨越两个域时遇到了实质性的性能下降，因为它们面临更为不知名的令牌和结构，并且无法概括。此外，性能恶化的依赖关系最多代表了非正式变体的独特属性。这项研究的最终目标表明更广泛的影响是提供踩踏石头，以揭示语言的非正式变种的重要性，这被广泛地忽略了跨语言的自然语言处理工具。
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我们日常生活中的深度学习是普遍存在的，包括自驾车，虚拟助理，社交网络服务，医疗服务，面部识别等，但是深度神经网络在训练和推理期间需要大量计算资源。该机器学习界主要集中在模型级优化（如深度学习模型的架构压缩），而系统社区则专注于实施级别优化。在其间，在算术界中提出了各种算术级优化技术。本文在模型，算术和实施级技术方面提供了关于资源有效的深度学习技术的调查，并确定了三种不同级别技术的资源有效的深度学习技术的研究差距。我们的调查基于我们的资源效率度量定义，阐明了较低级别技术的影响，并探讨了资源有效的深度学习研究的未来趋势。
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愤怒等负面情绪的写照可以在文化和背景之间广泛变化，这取决于表达全面情绪的可接受性而不是抑制保持和谐。大多数情绪数据集收集了广泛的标签`“愤怒”下的数据，但社会信号可以从生气，轻蔑，愤怒，愤怒，仇恨等的范围内。在这项工作中，我们策划了第一个野外的多元文化视频情绪数据集，并通过询问文化流利的注释器来标记具有6个标签和13个Emojis的视频，深入了解愤怒相关的情感表达式。我们在我们的数据集中提供基准多标签分类器，并显示如何EMOJIS可以有效地用作注释的语言无话可测工具。
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