在许多行业中，客户流失预测是一项宝贵的任务。在电信中，鉴于数据的高维度以及确定潜在的挫败感签名是多么困难，这可能代表了关于未来流失行为的重要驱动因素。在这里，我们提出了一个新颖的贝叶斯分层联合模型，该模型能够根据不同电视观看旅程中发生的事件以及事件之间需要多长时间来表征客户资料。该模型大幅度地将数据的维度从每个客户的数千个观察值降低到11个客户级参数估计和随机效果。我们使用来自40个BT客户（有20名活跃和20名最终取消订阅的20人）的数据测试我们的方法，他们的电视观看行为是从2019年10月到2019年12月的，总计约为半百万。使用贝叶斯分层模型的参数估计和随机效应采用不同的机器学习技术，作为在验证中与100 \％真实的正率和14 \％的假正率相关的最高92 \％精度可预测流失的精度放。我们提出的方法是降低数据维度的有效方法，同时保持了高描述性和预测能力。我们提供代码以在https://github.com/rafamoral/profiling_tv_watching_behaviour上实现贝叶斯模型。

By transferring knowledge from large, diverse, task-agnostic datasets, modern machine learning models can solve specific downstream tasks either zero-shot or with small task-specific datasets to a high level of performance. While this capability has been demonstrated in other fields such as computer vision, natural language processing or speech recognition, it remains to be shown in robotics, where the generalization capabilities of the models are particularly critical due to the difficulty of collecting real-world robotic data. We argue that one of the keys to the success of such general robotic models lies with open-ended task-agnostic training, combined with high-capacity architectures that can absorb all of the diverse, robotic data. In this paper, we present a model class, dubbed Robotics Transformer, that exhibits promising scalable model properties. We verify our conclusions in a study of different model classes and their ability to generalize as a function of the data size, model size, and data diversity based on a large-scale data collection on real robots performing real-world tasks. The project's website and videos can be found at robotics-transformer.github.io

Existing statistical methods can be used to estimate a policy, or a mapping from covariates to decisions, which can then instruct decision makers. There is great interest in using such data-driven policies in healthcare. In healthcare, however, it is often important to explain to the healthcare provider, and to the patient, how a new policy differs from the current standard of care. This end is facilitated if one can pinpoint the aspects (i.e., parameters) of the policy that change most when moving from the standard of care to the new, suggested policy. To this end, we adapt ideas from Trust Region Policy Optimization. In our work, however, unlike in Trust Region Policy Optimization, the difference between the suggested policy and standard of care is required to be sparse, aiding with interpretability. In particular, we trade off between maximizing expected reward and minimizing the $L_1$ norm divergence between the parameters of the two policies. This yields "relative sparsity," where, as a function of a tuning parameter, $\lambda$, we can approximately control the number of parameters in our suggested policy that differ from their counterparts in the standard of care. We develop our methodology for the observational data setting. We propose a problem-specific criterion for selecting $\lambda$, perform simulations, and illustrate our method with a real, observational healthcare dataset, deriving a policy that is easy to explain in the context of the current standard of care. Our work promotes the adoption of data-driven decision aids, which have great potential to improve health outcomes.

机器学习中的许多基本问题可以通过convex程序\ [\ min _ {\ theta \ in r^d} \ sum_ {i = 1}^{n} f_ {i}（\ theta），\]每个$ f_i $都是一个凸，Lipschitz函数在$ \ theta $的$ d_i $坐标的子集中支持。以随机梯度下降为例，解决此问题的一种常见方法涉及在每次迭代时对一个$ f_i $术语进行采样以取得进展。这种方法至关重要地依赖于$ f_i $的均匀性概念，该概念正式通过其状况编号捕获。在这项工作中，我们给出了一种将上述凸公式最小化为$ \ epsilon $ -Accuracy in $ \ widetilde {o}（\ sum_ {i = 1}^n d_i \ log（1 /\ epsilon）$计算，没有关于条件号的假设。以前的最佳算法独立于条件编号是标准切割平面方法，它需要$ o（nd \ log（1/\ epsilon））$渐变计算。作为推论，我们改善了Axiotis等人的评估甲骨文的复杂性，可分解性下的最小化。 （ICML 2021）。我们的主要技术贡献是一种自适应程序，可以通过切割平面和内点方法的新型组合在每次迭代中选择$ f_i $项。

新兴和现有的灯场显示器非常能够在无自动镜玻璃平台上对3D场景进行现实呈现。在利用3D显示和流式传输目的的同时，光场大小是主要缺点。当光场具有高动态范围时，大小会大大增加。在本文中，我们为高动态范围光场提出了一种新型的压缩算法，该算法具有感知的无损压缩。该算法通过将其解释为四维体积来利用HDR光场的间和内部视图相关性。 HDR光场压缩基于一种新型的4DDCT-UCS（4D-DCT均匀颜色空间）算法。 HEVC通过HEVC获取的4DDCT-UCS获取图像的其他编码消除了HDR光场数据中的框内，框架间和内在冗余。与JPEG-XL和HDR视频编码算法等最新编码器的比较表现出对现实世界光场提出的方案的卓越压缩性能。

大型语言模型可以编码有关世界的大量语义知识。这种知识对于旨在采取自然语言表达的高级，时间扩展的指示的机器人可能非常有用。但是，语言模型的一个重大弱点是，它们缺乏现实世界的经验，这使得很难利用它们在给定的体现中进行决策。例如，要求语言模型描述如何清洁溢出物可能会导致合理的叙述，但是它可能不适用于需要在特定环境中执行此任务的特定代理商（例如机器人）。我们建议通过预处理的技能来提供现实世界的基础，这些技能用于限制模型以提出可行且在上下文上适当的自然语言动作。机器人可以充当语​​言模型的“手和眼睛”，而语言模型可以提供有关任务的高级语义知识。我们展示了如何将低级技能与大语言模型结合在一起，以便语言模型提供有关执行复杂和时间扩展说明的过程的高级知识，而与这些技能相关的价值功能则提供了连接必要的基础了解特定的物理环境。我们在许多现实世界的机器人任务上评估了我们的方法，我们表明了对现实世界接地的需求，并且这种方法能够在移动操纵器上完成长远，抽象的自然语言指令。该项目的网站和视频可以在https://say-can.github.io/上找到。

为了保护培训生成的对抗网络（GaN）中的敏感数据，标准方法是使用差异的私有（DP）随机梯度下降方法，其中将受控噪声添加到梯度。输出合成样品的质量可能会受到不利影响，并且网络的训练甚至可能不会在这些噪声的存在下收敛。我们提出了差异私有的模型反演（DPMI）方法，其中私有数据首先通过公共发生器映射到潜在空间，然后是具有更好的收敛属性的低维DP-GaN。标准数据集CIFAR10和SVHN的实验结果以及自闭症筛选的面部地标数据集表明，我们的方法在同一隐私保证下，基于Incepion得分，FR \'Echet Inception距离和分类准确性的标准DP-GaN方法优于标准DP-GaN方法。

诸如人工智能（AI）之类的快速发展领域经常超过维基百科等百科全书来源的努力，这些来源如不完全介绍最近引入的主题或完全缺乏这种内容。因此，自动产生内容的方法是解决此信息过载的有价值的工具。我们表明，最近的预训练语言建模的进展可以组合为维基百科铅段生成的两级提取和抽象方法。我们扩展了这种方法，以产生更长的维基百科风格的摘要，并通过详细研究100参考人体收集的调查，研究这种方法在本申请中争取如何奋斗。这是利用Web资源利用WEAL Wikipedia风格摘要的第一次研究。

已经表明，可以使用具有合适的数据访问的经典算法有效地复制一些量子机器学习算法的表观优点 - 一种称为渐变化的过程。现有的追逐工作的工作比较量子算法占据N-qubit Quantum State $ | x \ rangle = \ sum_ {i} x_i | i \ rangle $的副本到具有样本和查询（Sq）访问的经典算法矢量$ x $。在本说明中，我们证明了具有SQ访问的经典算法可以比量子状态输入的量子算法呈指数级速率地实现一些学习任务。因为经典算法是量子算法的子集，所以这表明SQ接入有时可以比量子状态输入更强大。我们的研究结果表明，在某些学习任务中没有指数量子优势可能是由于相对于量子状态输入的SQ访问过于强大。如果我们将量子算法与量子状态的输入进行比较到具有对量子状态上的测量数据的经典算法，则量子优势的景观可以显着不同。

量子技术有可能彻底改变我们如何获取和处理实验数据以了解物理世界。一种实验设置，将来自物理系统的数据转换为稳定的量子存储器，以及使用量子计算机的数据的处理可以具有显着的优点，这些实验可以具有测量物理系统的传统实验，并且使用经典计算机处理结果。我们证明，在各种任务中，量子机器可以从指数较少的实验中学习而不是传统实验所需的实验。指数优势在预测物理系统的预测属性中，对噪声状态进行量子主成分分析，以及学习物理动态的近似模型。在一些任务中，实现指数优势所需的量子处理可能是适度的;例如，可以通过仅处理系统的两个副本来同时了解许多非信息可观察。我们表明，可以使用当今相对嘈杂的量子处理器实现大量超导QUBITS和1300个量子门的实验。我们的结果突出了量子技术如何能够实现强大的新策略来了解自然。