全息信息隐藏是一种用于将全息图或图像嵌入另一个全息图的技术，用于全息图的版权保护和隐写。使用深度神经网络，我们提供了一种提高嵌入式全息图的视觉质量的方法。嵌入式全息图的亮度被设定为主题全息图的一部分，导致主体全息图的几乎损坏的重建图像。然而，难以察觉，因为嵌入式全息图的重建图像比重建的主机图像更暗。在这项研究中，我们使用深神经网络来恢复变暗的图像。

计算机生成的全息图（CGHS）用于全息三维（3D）显示器和全息投影。使用阶段的CGHS的重建图像的质量降低，因为重建图像的幅度难以控制。迭代优化方法，例如Gerchberg-Saxton（GS）算法是提高图像质量的一个选项。它们以迭代方式优化CGHS以获得更高的图像质量。然而，这种迭代计算是耗时的，并且图像质量的改善通常是停滞的。最近，已经提出了基于深度学习的全息图计算。深神经网络直接从输入图像数据推断出CGHS。然而，它仅限于重建与全息图相同的图像。在这项研究中，我们使用深度学习来优化使用缩放衍射计算和随机相位的方法生成的阶段CGHS。通过将随机相移方法与缩放的衍射计算组合，可以处理大于全息图的缩放重建图像。与GS算法相比，所提出的方法优化高质量和速度。

The task of out-of-distribution (OOD) detection is vital to realize safe and reliable operation for real-world applications. After the failure of likelihood-based detection in high dimensions had been shown, approaches based on the \emph{typical set} have been attracting attention; however, they still have not achieved satisfactory performance. Beginning by presenting the failure case of the typicality-based approach, we propose a new reconstruction error-based approach that employs normalizing flow (NF). We further introduce a typicality-based penalty, and by incorporating it into the reconstruction error in NF, we propose a new OOD detection method, penalized reconstruction error (PRE). Because the PRE detects test inputs that lie off the in-distribution manifold, it effectively detects adversarial examples as well as OOD examples. We show the effectiveness of our method through the evaluation using natural image datasets, CIFAR-10, TinyImageNet, and ILSVRC2012.

In recent years, the performance of novel view synthesis using perspective images has dramatically improved with the advent of neural radiance fields (NeRF). This study proposes two novel techniques that effectively build NeRF for 360{\textdegree} omnidirectional images. Due to the characteristics of a 360{\textdegree} image of ERP format that has spatial distortion in their high latitude regions and a 360{\textdegree} wide viewing angle, NeRF's general ray sampling strategy is ineffective. Hence, the view synthesis accuracy of NeRF is limited and learning is not efficient. We propose two non-uniform ray sampling schemes for NeRF to suit 360{\textdegree} images - distortion-aware ray sampling and content-aware ray sampling. We created an evaluation dataset Synth360 using Replica and SceneCity models of indoor and outdoor scenes, respectively. In experiments, we show that our proposal successfully builds 360{\textdegree} image NeRF in terms of both accuracy and efficiency. The proposal is widely applicable to advanced variants of NeRF. DietNeRF, AugNeRF, and NeRF++ combined with the proposed techniques further improve the performance. Moreover, we show that our proposed method enhances the quality of real-world scenes in 360{\textdegree} images. Synth360: https://drive.google.com/drive/folders/1suL9B7DO2no21ggiIHkH3JF3OecasQLb.

Telework "avatar work," in which people with disabilities can engage in physical work such as customer service, is being implemented in society. In order to enable avatar work in a variety of occupations, we propose a mobile sales system using a mobile frozen drink machine and an avatar robot "OriHime", focusing on mobile customer service like peddling. The effect of the peddling by the system on the customers are examined based on the results of video annotation.

Our team, Hibikino-Musashi@Home (the shortened name is HMA), was founded in 2010. It is based in the Kitakyushu Science and Research Park, Japan. We have participated in the RoboCup@Home Japan open competition open platform league every year since 2010. Moreover, we participated in the RoboCup 2017 Nagoya as open platform league and domestic standard platform league teams. Currently, the Hibikino-Musashi@Home team has 20 members from seven different laboratories based in the Kyushu Institute of Technology. In this paper, we introduce the activities of our team and the technologies.

临床文本的自动汇总可以减轻医疗专业人员的负担。 “放电摘要”是摘要的一种有希望的应用，因为它们可以从每日住院记录中产生。我们的初步实验表明，放电摘要中有20-31％的描述与住院记录的内容重叠。但是，目前尚不清楚如何从非结构化来源生成摘要。为了分解医师的摘要过程，本研究旨在确定摘要中的最佳粒度。我们首先定义了具有不同粒度的三种摘要单元，以比较放电摘要生成的性能：整个句子，临床段和条款。我们在这项研究中定义了临床细分，旨在表达最小的医学意义概念。为了获得临床细分，有必要在管道的第一阶段自动拆分文本。因此，我们比较了基于规则的方法和一种机器学习方法，而后者在分裂任务中以0.846的F1得分优于构造者。接下来，我们在日本的多机构国家健康记录上，使用三种类型的单元（基于Rouge-1指标）测量了提取性摘要的准确性。使用整个句子，临床段和条款分别为31.91、36.15和25.18的提取性摘要的测量精度分别为31.91、36.15和25.18。我们发现，临床细分的准确性比句子和条款更高。该结果表明，住院记录的汇总需要比面向句子的处理更精细的粒度。尽管我们仅使用日本健康记录，但可以解释如下：医生从患者记录中提取“具有医学意义的概念”并重新组合它们...

我们提出了一种使用预训练的语言模型的新的无监督方法，用于词汇替换。与以前使用语言模型的生成能力预测替代品的方法相比，我们的方法基于上下文化和脱皮的单词嵌入的相似性检索替代品，即单词在多个上下文中的平均上下文表示。我们以英语和意大利语进行实验，并表明我们的方法基本上要优于强大的基准，并在没有任何明确的监督或微调的情况下建立了新的最新技术。我们进一步表明，我们的方法在预测低频替代品方面的表现特别出色，还产生了多种替代候选者列表，从而减少了根据文章 - 名称协议引起的形态寄电或形态句法偏见。

在本文中，我们考虑在对每个群集建模时，即基于模型的时间序列群集时，将一组单个时间序列集群的任务。该任务需要一个具有足够灵活性的参数模型来描述各个时间序列中的动力学。为了解决这个问题，我们提出了一种基于模型的时间序列聚类方法，该方法具有线性高斯状态空间模型的混合物，具有很高的灵活性。提出的方法对混合模型使用一种新的期望最大化算法来估计模型参数，并使用贝叶斯信息标准确定簇数。模拟数据集上的实验证明了该方法在聚类，参数估计和模型选择中的有效性。该方法应用于真实的数据集，该数据集以前提出的时间序列聚类方法表现出低精度。结果表明，与使用先前方法获得的方法相比，我们的方法产生的聚类结果更准确。

在化学厂的运行过程中，必须始终保持产品质量，并应最大程度地降低规范产品的生产。因此，必须测量与产品质量相关的过程变量，例如工厂各个部分的材料的温度和组成，并且必须根据测量结果进行适当的操作（即控制）。一些过程变量（例如温度和流速）可以连续，即时测量。但是，其他变量（例如成分和粘度）只能通过从植物中抽样物质后进行耗时的分析来获得。已经提出了软传感器，用于估算从易于测量变量实时获得的过程变量。但是，在未记录的情况下（推断），传统统计软传感器的估计精度（由记录的测量值构成）可能非常差。在这项研究中，我们通过使用动态模拟器来估算植物的内部状态变量，该模拟器可以根据化学工程知识和人工智能（AI）技术估算和预测未记录的情况，称为增强学习，并建议使用使用估计植物的内部状态变量作为软传感器。此外，我们描述了使用此类软传感器的植物操作和控制的前景以及为拟议系统获得必要的预测模型（即模拟器）的方法。