内核方法是机器学习中最流行的技术之一，使用再现内核希尔伯特空间（RKHS）的属性来解决学习任务。在本文中，我们提出了一种新的数据分析框架，与再现内核Hilbert $ C ^ * $ - 模块（rkhm）和rkhm中的内核嵌入（kme）。由于RKHM包含比RKHS或VVRKHS）的更丰富的信息，因此使用RKHM的分析使我们能够捕获和提取诸如功能数据的结构属性。我们向RKHM展示了rkhm理论的分支，以适用于数据分析，包括代表性定理，以及所提出的KME的注射性和普遍性。我们还显示RKHM概括RKHS和VVRKHS。然后，我们提供采用RKHM和提议的KME对数据分析的具体程序。

We propose a light-weight and highly efficient Joint Detection and Tracking pipeline for the task of Multi-Object Tracking using a fully-transformer architecture. It is a modified version of TransTrack, which overcomes the computational bottleneck associated with its design, and at the same time, achieves state-of-the-art MOTA score of 73.20%. The model design is driven by a transformer based backbone instead of CNN, which is highly scalable with the input resolution. We also propose a drop-in replacement for Feed Forward Network of transformer encoder layer, by using Butterfly Transform Operation to perform channel fusion and depth-wise convolution to learn spatial context within the feature maps, otherwise missing within the attention maps of the transformer. As a result of our modifications, we reduce the overall model size of TransTrack by 58.73% and the complexity by 78.72%. Therefore, we expect our design to provide novel perspectives for architecture optimization in future research related to multi-object tracking.

Mutation-based fuzzing has become one of the most common vulnerability discovery solutions over the last decade. Fuzzing can be optimized when targeting specific programs, and given that, some studies have employed online optimization methods to do it automatically, i.e., tuning fuzzers for any given program in a program-agnostic manner. However, previous studies have neither fully explored mutation schemes suitable for online optimization methods, nor online optimization methods suitable for mutation schemes. In this study, we propose an optimization framework called SLOPT that encompasses both a bandit-friendly mutation scheme and mutation-scheme-friendly bandit algorithms. The advantage of SLOPT is that it can generally be incorporated into existing fuzzers, such as AFL and Honggfuzz. As a proof of concept, we implemented SLOPT-AFL++ by integrating SLOPT into AFL++ and showed that the program-agnostic optimization delivered by SLOPT enabled SLOPT-AFL++ to achieve higher code coverage than AFL++ in all of ten real-world FuzzBench programs. Moreover, we ran SLOPT-AFL++ against several real-world programs from OSS-Fuzz and successfully identified three previously unknown vulnerabilities, even though these programs have been fuzzed by AFL++ for a considerable number of CPU days on OSS-Fuzz.

在一系列软物质系统中广泛观察到玻璃过渡。但是，尽管有多年的研究，这些转变的物理机制仍然未知。特别是，一个重要的未解决的问题是玻璃转变是否伴随着特征静态结构的相关长度的分歧。最近，提出了一种可以从纯精度的纯静态信息中预测长期动态的方法。但是，即使是这种方法也不通用，并且对于KOB（Andersen系统）而言，这是典型的玻璃形成液体模型。在这项研究中，我们开发了一种使用机器学习或尤其是卷积神经网络提取眼镜的特征结构的方法。特别是，我们通过量化网络做出的决策的理由来提取特征结构。我们考虑了两个质量不同的玻璃形成二进制系统，并通过与几个既定结构指标进行比较，我们证明我们的系统可以识别依赖于系统细节的特征结构。令人惊讶的是，提取的结构与热波动中的非平衡衰老动力学密切相关。

Vision Transformer（VIT）在图像处理中变得越来越流行。具体而言，我们研究了测试时间适应（TTA）对VIT的有效性，VIT是一种已经出现的技术，可以自行纠正其在测试时间期间的预测。首先，我们在VIT-B16和VIT-L16上基准了各种测试时间适应方法。结果表明，使用适当的损耗函数时，TTA对VIT有效，并且先前的投入（明智地选择调制参数）是不需要的。基于观察结果，我们提出了一种称为类条件特征对齐（CFA）的新的测试时间适应方法，该方法将类别条件分布的差异和在线源中隐藏表示的整个分布差异最小化，在线中的整个分布差异方式。图像分类任务（CIFAR-10-C，CIFAR-100-C和Imagenet-C）和域适应性（Digits DataSet和Imagenet-Sketch）的实验表明，CFA稳定地超过了各种数据集中的现有基础。我们还通过在RESNET，MLP混合和几种VIT变体（Vit-augreg，Deit和Beit）上实验来验证CFA是模型不可知论。使用BEIT主链，CFA在Imagenet-C上达到了19.8％的TOP-1错误率，表现优于现有的测试时间适应基线44.0％。这是不需要改变训练阶段的TTA方法中的最新结果。

人类不仅将机器人用作工具，而且还用作与人类的交互协助和合作，从而形成了人类机器人的互动。在这些相互作用中，反馈回路会导致不稳定的力相互作用，在这种情况下，力量升级使人类面临危险。先前的研究已经分析了自愿相互作用的稳定性，但在相互作用中忽略了非自愿行为。与先前的研究相反，本研究考虑了非自愿行为：人类的力量繁殖偏见是离散事件的人类机器人相互作用。我们基于数学偏见模型得出了渐近稳定性条件，发现偏差稳定了远离隐式平衡点的人类隐式平衡点，并破坏了该点附近的点。偏置模型，与隐式平衡点的相互作用的收敛性以及该点周围的差异通过使用三种不同的身体部位在三种相互作用下进行的行为实验来验证：手指，手腕和脚。我们的结果表明，人类与他们的非自愿行为暗中确保了自己与机器人之间的稳定和紧密的关系。

步态计划是一种通常应用于地面机器人的过程，例如四足机器人； Tilt-Rotor是一种新型的四型四个输入，不是其中之一。在控制倾斜 - 依赖反馈线性化的倾斜旋转时，预计倾斜角度（输入）将过度改变，这在应用程序中可能不会预期。为了帮助抑制倾斜角度的密集变化，在反馈线性化之前，将步态计划程序引入倾斜度。用户提前时间指定倾斜角度，而不是由控制规则给出。但是，基于这种情况，反馈线性化中的去耦矩阵对于某些态度，滚动角度和螺距角的组合可能是单数的。它阻碍了反馈线性化的进一步应用。因此，建立了两个彩色图定理，以最大程度地提高可接受的态度区域，在该区域中，滚动和音高的组合将产生可逆的去耦矩阵。然而，该定理过度限制了倾斜角度的选择，这可以排除一些可行的健壮步态。本文给出了广义的两个彩色图定理。所有健壮的步态都可以根据这种广义定理找到。分析了满足该广义的两个彩色图定理（违反两个彩色图定理）的三个步态的鲁棒性。结果表明，概括的两个颜色图定理完成了对倾斜旋转的稳健步态的搜索。

这项工作与发现物理系统的偏微分方程（PDE）有关。现有方法证明了有限观察结果的PDE识别，但未能保持令人满意的噪声性能，部分原因是由于次优估计衍生物并发现了PDE系数。我们通过引入噪音吸引物理学的机器学习（NPIML）框架来解决问题，以在任意分布后从数据中发现管理PDE。我们的建议是双重的。首先，我们提出了几个神经网络，即求解器和预选者，这些神经网络对隐藏的物理约束产生了可解释的神经表示。在经过联合训练之后，求解器网络将近似潜在的候选物，例如部分衍生物，然后将其馈送到稀疏的回归算法中，该算法最初公布了最有可能的PERSIMISIAL PDE，根据信息标准决定。其次，我们提出了基于离散的傅立叶变换（DFT）的Denoising物理信息信息网络（DPINNS），以提供一组最佳的鉴定PDE系数，以符合降低降噪变量。 Denoising Pinns的结构被划分为前沿投影网络和PINN，以前学到的求解器初始化。我们对五个规范PDE的广泛实验确认，该拟议框架为PDE发现提供了一种可靠，可解释的方法，适用于广泛的系统，可能会因噪声而复杂。

汇总数据通常出现在社会经济和公共安全等各个领域。汇总数据与点不关联，而与支持（例如，城市中的空间区域）相关联。由于支撑物可能取决于属性（例如贫困率和犯罪率），因此对此类数据进行建模并不直接。本文提供了一个多输出高斯流程（MOGP）模型，该模型使用各自粒度的多个聚合数据集侵入属性的功能。在提出的模型中，每个属性的函数被认为是建模为独立潜在GPS的线性混合的依赖GP。我们设计一个具有每个属性聚合过程的观察模型；该过程是GP在相应支持上的组成部分。我们还引入了混合权重的先验分布，该分布可以通过共享先验来跨域（例如城市）进行知识转移。在这种情况下，这是有利的，因为城市中的空间汇总数据集太粗糙而无法插值。提出的模型仍然可以通过利用其他城市中的聚合数据集来准确地预测属性。提出的模型的推断是基于变异贝叶的，它使人们能够使用来自多个域的聚合数据集学习模型参数。该实验表明，所提出的模型在改善现实世界数据集上的粗粒骨料数据的任务中胜过：北京的空气污染物的时间序列以及来自纽约市和芝加哥的各种空间数据集。

Rylls Tilt-Rotor是无人机，有八个输入；可以根据控制规则指定推力的四个大小以及推力的四个倾斜角。尽管取得了模拟的成功，但常规反馈线性化证明了投入的过度变化，同时适用于稳定Rylls倾斜旋转。因此，我们以前的研究将额外的步态计划提交了额外的程序，以抑制倾斜角度的意外变化。伴随两个颜色地图定理，倾斜角度是坚定而连续的。设计的步态对态度的改变是可靠的。但是，在进一步应用跟踪模拟测试之前，这不是一个完整的理论。本文进一步讨论了两个颜色图定理之后的一些步态，并模拟了倾斜旋转的跟踪问题。均匀的圆形移动参考设计为由配备了设计健壮步态和反馈线性化控制器的倾斜旋转器跟踪。满足两个彩色图定理的步态显示了鲁棒性。模拟的结果显示了跟踪倾斜旋转的成功。