尽管通过自我监督的代表学习的重要改进导致了从未标记数据学习时，但不存在任何方法，以解释影响学习的代表性的东西。我们通过拟议的方法来解决这一需求，放松，这是一种基于归因的归因的解释的方法。我们的方法还可以在其解释中模拟不确定性，这对于产生值得信赖的解释至关重要。放松通过测量输入和屏蔽版本之间的表示空间中的相似性来解释表示，提供直观的解释并显着优于基于梯度的基线。我们提供了对使用监督和无监督学习培训的特征提取器的新颖分析，提供了对不同学习策略的见解。最后，我们说明了在多视图聚类中放松的可用性，并强调结合不确定性对于提供低复杂性解释是必不可少的，这对解释表示来说至关重要。
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静电执行器为创建软机器人板提供了一种有希望的方法，因为它们的柔性外形，模块化集成和快速响应速度。但是，它们的控制需要千伏信号，并理解由板上和环境效应的力相互作用引起的复杂动力学。在这项工作中，我们演示了一个不受限制的二维五实机压电机器人，该机器人由电池和板载高压电路提供动力，并通过无线链路进行控制。可扩展的制造方法基于彼此之间的键合化层（钢箔底物，执行器，柔性电子设备）。机器人表现出一系列可控运动，包括双向爬行（高达〜0.6 cm/s），转弯和现场旋转（约1度/s）。高速视频和控制实验表明，运动的丰富性是由于机器人中不对称质量分布的相互作用以及动力学对压电驱动频率的相关依赖性。
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电驱动的软机器人能够实现小型和灯体，以及环境兼容性，各种运动和安全操作。特别地，静电致动器（例如，压电致动器）快速响应。但是，可扩展的无缝集成和不可阻止操作的方法仍不清楚。此外，软体自然建模，包括环境互动，是一个长期存在的挑战。此外，需要探索更多的机器机制。在本文中，我们设计了模型，建模并展示了一个软机器人，这是第一次开始解决所有这些问题。它具有平面结构的五个执行器的线性阵列，用于集成和自由操作的开门。通过依靠姿势自我调整，设计和验证了一种新的九寸式捕获的爬行运动机制。通过实验开发并验证了包括井解释机器人运动的压电，重力和地面相互作用的第一分析软体模型。我们展示了机器人的前向和向后运动，并探索了有效载荷和驾驶速度的影响：每循环的1.2 mm运动，在移动时可以携带高达200克的有效载荷（16倍体重）。这项工作为复杂的未知环境中的快速响应机器人铺平了道路。
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良好的培训数据是开发有用的ML应用程序的先决条件。但是，在许多域中，现有数据集不能由于隐私法规（例如，从医学研究）而被共享。这项工作调查了一种简单而非规范的方法，可以匿名数据综合来使第三方能够受益于此类私人数据。我们探讨了从不切实际，任务相关的刺激中隐含地学习的可行性，这通过激发训练有素的深神经网络（DNN）的神经元来合成。因此，神经元励磁用作伪生成模型。刺激数据用于培训新的分类模型。此外，我们将此框架扩展以抑制与特定个人相关的表示。我们使用开放和大型闭合临床研究的睡眠监测数据，并评估（1）最终用户是否可以创建和成功使用定制分类模型进行睡眠呼吸暂停检测，并且（2）研究中参与者的身份受到保护。广泛的比较实证研究表明，在刺激上培训的不同算法能够在与原始模型相同的任务上成功概括。然而，新和原始模型之间的架构和算法相似性在性能方面发挥着重要作用。对于类似的架构，性能接近使用真实数据（例如，精度差为0.56 \％，Kappa系数差为0.03-0.04）。进一步的实验表明，刺激可以在很大程度上成功地匿名匿名研究临床研究的参与者。
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