在各种领域，包括搜索和救援，自动驾驶汽车导航和侦察的各个领域，形成不断变化的场景的非线图像（NLOS）图像的能力可能具有变革性。大多数现有的活性NLOS方法使用针对继电器表面并收集回返回光的时间分辨测量的脉冲激光来照亮隐藏场景。流行的方法包括对垂直壁上的矩形网格的栅格扫描，相对于感兴趣的数量，以产生共聚焦测量集合。这些固有地受到激光扫描的需求的限制。避免激光扫描的方法将隐藏场景的运动部件作为一个或两个点目标。在这项工作中，基于更完整的光学响应建模，但仍没有多个照明位置，我们演示了运动中对象的准确重建和背后的固定风景的“地图”。计数，本地化和表征运动中隐藏物体的大小，结合固定隐藏场景的映射的能力，可以大大提高各种应用中的室内情况意识。

Text-based games present a unique class of sequential decision making problem in which agents interact with a partially observable, simulated environment via actions and observations conveyed through natural language. Such observations typically include instructions that, in a reinforcement learning (RL) setting, can directly or indirectly guide a player towards completing reward-worthy tasks. In this work, we study the ability of RL agents to follow such instructions. We conduct experiments that show that the performance of state-of-the-art text-based game agents is largely unaffected by the presence or absence of such instructions, and that these agents are typically unable to execute tasks to completion. To further study and address the task of instruction following, we equip RL agents with an internal structured representation of natural language instructions in the form of Linear Temporal Logic (LTL), a formal language that is increasingly used for temporally extended reward specification in RL. Our framework both supports and highlights the benefit of understanding the temporal semantics of instructions and in measuring progress towards achievement of such a temporally extended behaviour. Experiments with 500+ games in TextWorld demonstrate the superior performance of our approach.

Explainable AI (XAI) is widely viewed as a sine qua non for ever-expanding AI research. A better understanding of the needs of XAI users, as well as human-centered evaluations of explainable models are both a necessity and a challenge. In this paper, we explore how HCI and AI researchers conduct user studies in XAI applications based on a systematic literature review. After identifying and thoroughly analyzing 85 core papers with human-based XAI evaluations over the past five years, we categorize them along the measured characteristics of explanatory methods, namely trust, understanding, fairness, usability, and human-AI team performance. Our research shows that XAI is spreading more rapidly in certain application domains, such as recommender systems than in others, but that user evaluations are still rather sparse and incorporate hardly any insights from cognitive or social sciences. Based on a comprehensive discussion of best practices, i.e., common models, design choices, and measures in user studies, we propose practical guidelines on designing and conducting user studies for XAI researchers and practitioners. Lastly, this survey also highlights several open research directions, particularly linking psychological science and human-centered XAI.

腿部运动中的弹簧基于弹簧的执行器可提供能量效率和提高的性能，但增加了控制器设计的难度。尽管以前的作品集中在广泛的建模和模拟上，以找到此类系统的最佳控制器，但我们建议直接在真实机器人上学习无模型控制器。在我们的方法中，步态首先是由中央模式发电机（CPG）合成的，其参数被优化以快速获得可实现有效运动的开环控制器。然后，为了使该控制器更强大并进一步提高性能，我们使用强化学习来关闭循环，以在CPG之上学习纠正措施。我们评估了DLR弹性四足动物BERT中提出的方法。我们在学习小跑和前进步态方面的结果表明，对弹簧执行动力学的开发自然而然地从对动态运动的优化中出现，尽管没有模型，但仍会产生高性能的运动。整个过程在真正的机器人上不超过1.5小时，并导致自然步态。

神经网络是众多远期过程的强大代孕。这种代理人的反转在科学和工程中非常有价值。成功的神经反向方法的最重要属性是在现实世界中（即在本地远期过程（不仅是学识渊博的替代）中部署在现实世界中时的解决方案的性能。我们建议自动化，这是一种高度自动化的神经网络代理的方法。我们的主要见解是在可靠数据附近寻求反向解决方案，这些解决方案已被取样形式，并用于训练替代模型。自动信息通过考虑替代物的预测不确定性并在反转过程中最小化，从而找到了这种解决方案。除了高精度外，自动验证液可以实现溶液的可行性，并带有嵌入式正规化，并且不含初始化。我们通过解决控制，制造和设计中的一系列现实世界问题来验证我们的方法。

视频框架插值（VFI）实现了许多可能涉及时间域的重要应用程序，例如慢运动播放或空间域，例如停止运动序列。我们专注于以前的任务，其中关键挑战之一是在存在复杂运动的情况下处理高动态范围（HDR）场景。为此，我们探索了双曝光传感器的可能优势，这些传感器很容易提供尖锐的短而模糊的长曝光，这些曝光是空间注册并在时间上对齐的两端。这样，运动模糊会在场景运动上暂时连续的信息，这些信息与尖锐的参考结合在一起，可以在单个相机拍摄中进行更精确的运动采样。我们证明，这促进了VFI任务中更复杂的运动重建以及HDR框架重建，迄今为止仅考虑到最初被捕获的框架，而不是插值之间的框架。我们设计了一个在这些任务中训练的神经网络，这些神经网络明显优于现有解决方案。我们还提出了一个场景运动复杂性的度量，该指标在测试时间提供了对VFI方法的性能的重要见解。

由于基础物理学的复杂性以及捕获中的复杂遮挡和照明，从稀疏多视频RGB视频中对流体的高保真重建仍然是一个巨大的挑战。现有的解决方案要么假设障碍和照明知识，要么仅专注于没有障碍物或复杂照明的简单流体场景，因此不适合具有未知照明或任意障碍的现实场景。我们提出了第一种通过从稀疏视频的端到端优化中利用管理物理（即，navier -stokes方程）来重建动态流体的第一种方法，而无需采取照明条件，几何信息或边界条件作为输入。我们使用神经网络作为流体的密度和速度解决方案函数以及静态对象的辐射场函数提供连续的时空场景表示。通过将静态和动态含量分开的混合体系结构，与静态障碍物的流体相互作用首次重建，而没有其他几何输入或人类标记。通过用物理知识的深度学习来增强随时间变化的神经辐射场，我们的方法受益于对图像和物理先验的监督。为了从稀疏视图中实现强大的优化，我们引入了逐层增长策略，以逐步提高网络容量。使用具有新的正则化项的逐步增长的模型，我们设法在不拟合的情况下解除了辐射场中的密度彩色歧义。在避免了次优速度之前，将预验证的密度到速度流体模型借用了，该数据低估了涡度，但可以微不足道地满足物理方程。我们的方法在一组代表性的合成和真实流动捕获方面表现出具有放松的约束和强大的灵活性的高质量结果。

Recently, methods such as Decision Transformer that reduce reinforcement learning to a prediction task and solve it via supervised learning (RvS) have become popular due to their simplicity, robustness to hyperparameters, and strong overall performance on offline RL tasks. However, simply conditioning a probabilistic model on a desired return and taking the predicted action can fail dramatically in stochastic environments since trajectories that result in a return may have only achieved that return due to luck. In this work, we describe the limitations of RvS approaches in stochastic environments and propose a solution. Rather than simply conditioning on the return of a single trajectory as is standard practice, our proposed method, ESPER, learns to cluster trajectories and conditions on average cluster returns, which are independent from environment stochasticity. Doing so allows ESPER to achieve strong alignment between target return and expected performance in real environments. We demonstrate this in several challenging stochastic offline-RL tasks including the challenging puzzle game 2048, and Connect Four playing against a stochastic opponent. In all tested domains, ESPER achieves significantly better alignment between the target return and achieved return than simply conditioning on returns. ESPER also achieves higher maximum performance than even the value-based baselines.

我们解决了从2D图像的集合中生成新颖图像的问题，显示了折射率和反射性物体。当前溶液在排放模型之后采用不透明或透明的光传输。取而代之的是，我们优化了折射率（IOR）的3D变量指数的领域，并通过它痕迹光线根据eikonal Light Transfers的定律弯曲朝向上述IOR的空间梯度弯曲。

传统文本分类方法通常需要良好数量的标记数据，这很难获得，尤其是限制域或较少的广泛语言。这种缺乏标记的数据导致了低资源方法的兴起，这在自然语言处理中具有低数据可用性。其中，零射击学习脱颖而出，它包括在没有任何先前标记的数据的情况下学习分类器。通过此方法报告的最佳结果使用变压器等语言模型，但下降到两个问题：高执行时间和无法处理长文本作为输入。本文提出了一种新的模型Zeroberto，它利用无监督的聚类步骤来获得分类任务之前的压缩数据表示。我们展示Zeroberto对长输入和更短的执行时间具有更好的性能，在FOLHauol数据集中的F1分数中表现出XLM-R大约12％。关键词：低资源NLP，未标记的数据，零射击学习，主题建模，变形金刚。