本文提出了一种用于拆分计算的神经体系结构搜索（NAS）方法。拆分计算是一种新兴的机器学习推理技术，可解决在物联网系统中部署深度学习的隐私和延迟挑战。在拆分计算中，神经网络模型通过网络使用Edge服务器和IoT设备进行了分离和合作处理。因此，神经网络模型的体系结构显着影响通信有效载荷大小，模型准确性和计算负载。在本文中，我们解决了优化神经网络体系结构以进行拆分计算的挑战。为此，我们提出了NASC，该NASC共同探讨了最佳模型架构和一个拆分点，以达到延迟需求（即，计算和通信的总延迟较小，都比某个阈值较小）。 NASC采用单发NAS，不需要重复模型培训进行计算高效的体系结构搜索。我们使用硬件（HW） - 基准数据的NAS基础的绩效评估表明，拟议的NASC可以改善``通信潜伏期和模型准确性''的权衡，即，将延迟降低了约40-60％，从基线降低了约40-60％有轻微的精度降解。

Off-policy evaluation (OPE) attempts to predict the performance of counterfactual policies using log data from a different policy. We extend its applicability by developing an OPE method for a class of both full support and deficient support logging policies in contextual-bandit settings. This class includes deterministic bandit (such as Upper Confidence Bound) as well as deterministic decision-making based on supervised and unsupervised learning. We prove that our method's prediction converges in probability to the true performance of a counterfactual policy as the sample size increases. We validate our method with experiments on partly and entirely deterministic logging policies. Finally, we apply it to evaluate coupon targeting policies by a major online platform and show how to improve the existing policy.

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.

Several techniques to map various types of components, such as words, attributes, and images, into the embedded space have been studied. Most of them estimate the embedded representation of target entity as a point in the projective space. Some models, such as Word2Gauss, assume a probability distribution behind the embedded representation, which enables the spread or variance of the meaning of embedded target components to be captured and considered in more detail. We examine the method of estimating embedded representations as probability distributions for the interpretation of fashion-specific abstract and difficult-to-understand terms. Terms, such as "casual," "adult-casual,'' "beauty-casual," and "formal," are extremely subjective and abstract and are difficult for both experts and non-experts to understand, which discourages users from trying new fashion. We propose an end-to-end model called dual Gaussian visual-semantic embedding, which maps images and attributes in the same projective space and enables the interpretation of the meaning of these terms by its broad applications. We demonstrate the effectiveness of the proposed method through multifaceted experiments involving image and attribute mapping, image retrieval and re-ordering techniques, and a detailed theoretical/analytical discussion of the distance measure included in the loss function.

有一段漫长的历史，努力与我们周围的实体和空间探索音乐元素，例如Musique Concr \'Ete和Ambient Music。在计算机音乐和数字艺术的背景下，还设计了集中在周围物体和物理空间上的互动体验。近年来，随着设备的开发和普及，在扩展现实中设计了越来越多的作品，以创造这种音乐体验。在本文中，我们描述了MR4MR，这是一项声音安装工作，使用户可以在混合现实的背景下体验与周围空间相互作用产生的旋律（MR）。用户使用HoloLens，用户可以撞击周围环境中真实对象的虚拟对象。然后，通过遵循物体发出的声音并使用音乐生成机器学习模型进行随机变化并逐渐改变旋律的声音，用户可以感觉到其环境旋律“转世”。

关于使用ML模型的一个基本问题涉及其对提高决策透明度的预测的解释。尽管已经出现了几种可解释性方法，但已经确定了有关其解释可靠性的一些差距。例如，大多数方法都是不稳定的（这意味着它们在数据中提供了截然不同的解释），并且不能很好地应对无关的功能（即与标签无关的功能）。本文介绍了两种新的可解释性方法，即Varimp和Supclus，它们通过使用局部回归拟合的加权距离来克服这些问题，以考虑可变重要性。 Varimp生成了每个实例的解释，可以应用于具有更复杂关系的数据集，而Supclus解释了具有类似说明的实例集群，并且可以应用于可以找到群集的较简单数据集。我们将我们的方法与最先进的方法进行了比较，并表明它可以根据几个指标产生更好的解释，尤其是在具有无关特征的高维问题中，以及特征与目标之间的关系是非线性的。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

罕见的事件搜索使我们能够通过利用专门的大型探测器来搜索无法与其他方式无法访问的新物理学。机器学习提供了一种新工具来最大化这些检测器提供的信息。信息很少，这迫使这些算法从最低级别的数据开始，并利用检测器中的所有对称性来产生结果。在这项工作中，我们提出了Kamnet，该Kamnet在几何深度学习和时空数据分析中实现了突破，以最大程度地提高Kamland-Zen的物理范围，Kamland-Zen是kiloton量表球形液体闪烁体检测器，以寻找中微子的中微子双β衰减（$ 0 \ beta \ beta \ beta \ beta $） 。使用Kamland的简化背景模型，我们表明Kamnet在基准MC模拟上以较高的鲁棒性水平优于常规CNN。然后，我们使用模拟数据，证明了Kamnet将Kamland-Zen的敏感性提高到$ 0 \ nu \ beta \ beta \ beta $和$ 0 \ nu \ beta \ beta \ beta $的能力。这项工作的一个关键组成部分是增加了注意机制来阐明基础物理Kamnet用于背景排斥。

Dynamic game arises as a powerful paradigm for multi-robot planning, for which safety constraint satisfaction is crucial. Constrained stochastic games are of particular interest, as real-world robots need to operate and satisfy constraints under uncertainty. Existing methods for solving stochastic games handle chance constraints using exponential penalties with hand-tuned weights. However, finding a suitable penalty weight is nontrivial and requires trial and error. In this paper, we propose the chance-constrained iterative linear-quadratic stochastic games (CCILQGames) algorithm. CCILQGames solves chance-constrained stochastic games using the augmented Lagrangian method. We evaluate our algorithm in three autonomous driving scenarios, including merge, intersection, and roundabout. Experimental results and Monte Carlo tests show that CCILQGames can generate safe and interactive strategies in stochastic environments.

提供有关学习者论证的反馈对于发展批判性思维技能至关重要，但是，它需要大量的时间和精力。为了减轻教师的过载，我们旨在自动化提供反馈的过程，尤其是给出诊断评论，以指出论点固有的弱点。建议给出特定的诊断评论，以便学习者可以识别诊断而不会误解。但是，如何制定提供特定的诊断评论的任务并不明显。我们将任务的表述作为模板选择和插槽填充，以使自动评估变得更加容易，并且模型的行为更加可行。该公式的关键是创建足以实用的模板集的可能性。在本文中，我们定义了三个标准，即模板集应满足：表达性，信息性和唯一性，并验证创建一个满足这些标准作为第一个试验的模板集的可行性。我们将通过一项注释研究证明，将文本中给出的诊断评论转换为模板格式是可行的。注释研究中使用的语料库公开可用。