我们考虑了上下文匪徒的违规评估（OPE）问题，其中目标是使用日志记录策略收集的数据估计目标策略的值。 ope的最流行方法是通过组合直接方法（DM）估计和涉及逆倾向得分（IP）的校正项而获得的双重稳健（DR）估计器的变型。现有算法主要关注降低大型IPS引起的博士估算器方差的策略。我们提出了一种称为双重强大的新方法，具有信息借用和基于上下文的交换（DR-IC）估计，专注于减少偏差和方差。 DR-IC估计器用参数奖励模型替换标准DM估计器，该参数奖励模型通过依赖于IPS的相关结构从“更近的”上下文中借用信息。 DR-IC估计器还基于特定于上下文的切换规则在该修改的DM估计器和修改的DR估计器之间自适应地插值。我们对DR-IC估算员的表现提供了可证明的保证。我们还展示了DR-IC估计的卓越性能与艺术最先进的OPE算法相比，在许多基准问题上的算法相比。
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Opinion mining is the branch of computation that deals with opinions, appraisals, attitudes, and emotions of people and their different aspects. This field has attracted substantial research interest in recent years. Aspect-level (called aspect-based opinion mining) is often desired in practical applications as it provides detailed opinions or sentiments about different aspects of entities and entities themselves, which are usually required for action. Aspect extraction and entity extraction are thus two core tasks of aspect-based opinion mining. his paper has presented a framework of aspect-based opinion mining based on the concept of transfer learning. on real-world customer reviews available on the Amazon website. The model has yielded quite satisfactory results in its task of aspect-based opinion mining.
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基于标记的光运动捕获（OMC）系统和相关的肌肉骨骼（MSK）建模预测提供了能够洞悉体内关节和肌肉载荷的能力，并有助于临床决策。但是，OMC系统基于实验室，昂贵，需要视线。一种广泛使用的替代方案是惯性运动捕获（IMC）系统，该系统具有便携式，用户友好且相对较低的成本，尽管它不如OMC系统准确。不管选择运动捕获技术的选择，都需要使用MSK模型来获取运动学和动力学输出，这是一种计算昂贵的工具，越来越多地通过机器学习（ML）方法近似。在这里，我们提出了一种ML方法，将IMC数据映射到从OMC输入数据计算出的人类上限MSK输出。从本质上讲，我们试图从相对易于获取的IMC数据中预测高质量的MSK输出。我们使用同一受试者同时收集的OMC和IMC数据来训练ML（前馈多层感知器）模型，该模型可预测IMC测量值的基于OMC的MSK输出。我们证明我们的ML预测与所需的基于OMC的MSK估计值具有很高的一致性。因此，这种方法将有助于将基于OMC的系统不可行的“实验室到现场”的技术发挥作用。
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听觉对于自动驾驶汽车（AV）至关重要，以更好地感知其周围环境。尽管相机，激光雷达和雷达等AV的视觉传感器有助于看到其周围环境，但AV无法看到这些传感器的视线。另一方面，视线无法阻碍AV的听力感。例如，即使紧急车辆不在AV的视线之内，AV也可以通过音频分类识别紧急车辆的警笛。因此，听觉感知与相机，激光雷达和基于雷达的感知系统互补。本文提出了一个基于深度学习的强大音频分类框架，旨在提高对AV的环境感知。提出的框架利用深度卷积神经网络（CNN）来对不同的音频类进行分类。 Urbansound8K是一个城市环境数据集，用于训练和测试开发的框架。七个音频课程，即空调，汽车喇叭，儿童播放，狗皮，发动机空闲，枪声和警报器，是从urbansound8k数据集中识别的，因为它们与AVS相关。我们的框架可以以97.82％的精度对不同的音频类别进行分类。此外，介绍了所有十个类的音频分类精度，这证明，与现有的音频分类框架相比，在与AV相关的声音的情况下，我们的框架的性能更好。
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人口贩运是一个普遍的问题，尽管在全球范围内为与之作斗争，但仍坚持不懈。任何年龄，种族，种族，性别，性别认同，性取向，国籍，移民身份，文化背景，宗教，社会经济阶级和教育的个人都可以成为人口贩运的受害者。随着技术的进步和引入自动驾驶汽车（AVS），人口贩子将采用新的方式运输受害者，这可以加速有组织的人口贩运网络的增长，这可以使对执法人员更具挑战性的人口贩运的探测机构。这项研究的目的是为自动驾驶汽车开发基于创新的音频分析的人口贩运检测框架。这项研究的主要贡献是：（i）为AVS定义四个非平凡，可行和现实的人口贩运情景； （ii）创建一个与人口贩运有关的新的，全面的音频数据集，其中五个类别，即哭泣，尖叫，车门爆炸，汽车噪音和对话； （iii）开发一个与人口贩运有关的音频数据分类的深1D卷积神经网络（CNN）体系结构。我们还使用新的音频数据集进行了案例研究，并评估了深1-D CNN的音频分类性能。我们的分析表明，深1-D CNN可以将来自人口贩运受害者的声音与非人口贩运声音的准确性为95％，这证明了我们框架的功效。
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卫星遥感提供了一种具有成本效益的概要洪水监测的解决方案，卫星衍生的洪水图为传统上使用的数值洪水淹没模型提供了一种计算有效的替代方法。尽管卫星碰巧涵盖正在进行的洪水事件时确实提供了及时的淹没信息，但它们受其时空分辨率的限制，因为它们在各种规模上动态监测洪水演变的能力。不断改善对新卫星数据源的访问以及大数据处理功能，就此问题的数据驱动解决方案而言，已经解锁了前所未有的可能性。具体而言，来自卫星的数据融合，例如哥白尼前哨，它们具有很高的空间和低时间分辨率，以及来自NASA SMAP和GPM任务的数据，它们的空间较低，但时间较高的时间分辨率可能会导致高分辨率的洪水淹没在A处的高分辨率洪水。每日规模。在这里，使用Sentinel-1合成孔径雷达和各种水文，地形和基于土地利用的预测因子衍生出的洪水淹没图对卷积神经网络进行了训练，以预测高分辨率的洪水泛滥概率图。使用Sentinel-1和Sentinel-2衍生的洪水面罩，评估了UNET和SEGNET模型架构的性能，分别具有95％的信心间隔。精确召回曲线（PR-AUC）曲线下的区域（AUC）被用作主要评估指标，这是由于二进制洪水映射问题中类固有的不平衡性质，最佳模型提供了PR-AUC 0.85。
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抽象推理是智能系统的关键能力。大型语言模型在抽象推理任务上实现了高度的性能，但表现出许多缺陷。但是，人类的抽象推理也是不完美的，并且取决于我们对推理问题内容的知识和信念。例如，人类对在日常情况下基于逻辑规则的逻辑规则比关于抽象属性的任意规则更可靠地理解。语言模型的培训经验类似地赋予了他们先前的期望，这些期望反映了人类的知识和信念。因此，我们假设语言模型会显示出类似人类的内容对抽象推理问题的影响。我们在三个逻辑推理任务中探讨了这一假设：自然语言推论，判断三段论的逻辑有效性和ison选择任务（Wason，1968）。我们发现，最新的大语言模型（具有7或700亿个参数； Hoffman等，2022）反映了这些任务中人类在人类中观察到的许多相同模式 - 像人类一样，模型对可信情况的理由更有效地理由不现实或抽象的。我们的发现对理解这些认知效应以及有助于语言模型表现的因素具有影响。
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获得抽象知识的能力是人类智力的标志，许多人认为是人类和神经网络模型之间的核心差异之一。代理可以通过元学习对抽象的归纳偏见，在那里他们接受了共享可以学习和应用的一些抽象结构的任务分布的培训。但是，由于很难解释神经网络，因此很难判断代理人是学会了潜在的抽象，或者是该抽象特征的统计模式。在这项工作中，我们比较了人类和代理在荟萃方面学习范式中的表现，其中从抽象规则中产生了任务。我们定义了一种用于构建“任务Metamers”的新方法，该方法与抽象任务的统计数据非常匹配，但使用了不同的基本生成过程，并评估了在抽象和Metamer任务上的性能。在我们的第一组实验中，我们发现人类在抽象任务上的表现要比MetAmer任务更好，而广泛使用的元强化学习代理在抽象任务上的表现要比匹配的Metamers差。在第二组实验中，我们将任务基于直接从经验鉴定的人类先验得出的抽象基础。我们利用相同的过程来生成相应的METAMER任务，并看到人与代理之间的相同双重分离。这项工作为表征人类和机器学习之间的差异奠定了基础，可以在未来的工作中用于以人类行为开发机器。
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视网膜眼底图像的自动评估是涌现为最重要的早期检测和治疗渐进眼疾病的工具之一。青光眼导致视力的进步退化，其特征在于光学杯形状的变形和血管的变性导致沿神经垂体边缘形成凹口的形成。在本文中，我们提出了一种基于深度学习的管道，用于从数字眼底图像（DFIS）的光盘（OD）和光学杯（OC）区域的自动分割，从而提取预测青光眼所需的不同特征。该方法利用了神经古代轮辋的局灶性凹口分析以及杯盘比值值作为分类参数，以提高计算机辅助设计（CAD）系统的准确性分析青光眼。支持基于向量的机器学习算法用于分类，基于提取的功能将DFIS分类为青光眼或正常。在自由可用的DRISHTI-GS数据集上评估了所提出的管道，得到了从DFIS检测青光眼的93.33％的精度。
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解释在人类学习中发挥着相当大的作用，特别是在仍然在形成抽象的主要挑战，以及了解世界的关系和因果结构的地区。在这里，我们探索强化学习代理人是否同样可以从解释中受益。我们概述了一系列关系任务，涉及选择一个在一个集合中奇数一个的对象（即，沿许多可能的特征尺寸之一的唯一）。奇数一张任务要求代理在一组对象中的多维关系上推理。我们展示了代理商不会仅从奖励中学习这些任务，但是当它们也培训以生成语言解释对象属性或选择正确或不正确时，实现> 90％的性能。在进一步的实验中，我们展示了预测的解释如何使代理能够从模糊，因果困难的训练中适当地推广，甚至可以学习执行实验干预以识别因果结构。我们表明解释有助于克服代理人来解决简单特征的趋势，并探讨解释的哪些方面使它们成为最有益的。我们的结果表明，从解释中学习是一种强大的原则，可以为培训更强大和一般机器学习系统提供有希望的道路。
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