在这项工作中，借用编码器数据的学习框架的功能可以预测在漫长的未来视野中的软失败演化。这使得在发生昂贵的硬失败之前，可以通过低质量（QOT）利润来触发及时的维修操作，最终降低了维修操作的频率和相关的运营费用。具体而言，结果表明，所提出的方案能够在预期的艰苦失败前几天触发修复动作，与使用基于规则的固定QOT边缘的软失败检测方案相反，这可能会导致过早维修措施（即，在发生艰苦的事件发生之前的几个月）或修复为时已晚采取的措施（即发生艰苦失败之后）。在弹性光学网络中建立的LightPath评估并比较了两个框架，可以通过分析在相干接收器中监视的位误差信息来对软失败的演变进行建模。

Data compression is becoming critical for storing scientific data because many scientific applications need to store large amounts of data and post process this data for scientific discovery. Unlike image and video compression algorithms that limit errors to primary data, scientists require compression techniques that accurately preserve derived quantities of interest (QoIs). This paper presents a physics-informed compression technique implemented as an end-to-end, scalable, GPU-based pipeline for data compression that addresses this requirement. Our hybrid compression technique combines machine learning techniques and standard compression methods. Specifically, we combine an autoencoder, an error-bounded lossy compressor to provide guarantees on raw data error, and a constraint satisfaction post-processing step to preserve the QoIs within a minimal error (generally less than floating point error). The effectiveness of the data compression pipeline is demonstrated by compressing nuclear fusion simulation data generated by a large-scale fusion code, XGC, which produces hundreds of terabytes of data in a single day. Our approach works within the ADIOS framework and results in compression by a factor of more than 150 while requiring only a few percent of the computational resources necessary for generating the data, making the overall approach highly effective for practical scenarios.

We seek to impose linear, equality constraints in feedforward neural networks. As top layer predictors are usually nonlinear, this is a difficult task if we seek to deploy standard convex optimization methods and strong duality. To overcome this, we introduce a new saddle-point Lagrangian with auxiliary predictor variables on which constraints are imposed. Elimination of the auxiliary variables leads to a dual minimization problem on the Lagrange multipliers introduced to satisfy the linear constraints. This minimization problem is combined with the standard learning problem on the weight matrices. From this theoretical line of development, we obtain the surprising interpretation of Lagrange parameters as additional, penultimate layer hidden units with fixed weights stemming from the constraints. Consequently, standard minimization approaches can be used despite the inclusion of Lagrange parameters -- a very satisfying, albeit unexpected, discovery. Examples ranging from multi-label classification to constrained autoencoders are envisaged in the future.

Observational studies have recently received significant attention from the machine learning community due to the increasingly available non-experimental observational data and the limitations of the experimental studies, such as considerable cost, impracticality, small and less representative sample sizes, etc. In observational studies, de-confounding is a fundamental problem of individualised treatment effects (ITE) estimation. This paper proposes disentangled representations with adversarial training to selectively balance the confounders in the binary treatment setting for the ITE estimation. The adversarial training of treatment policy selectively encourages treatment-agnostic balanced representations for the confounders and helps to estimate the ITE in the observational studies via counterfactual inference. Empirical results on synthetic and real-world datasets, with varying degrees of confounding, prove that our proposed approach improves the state-of-the-art methods in achieving lower error in the ITE estimation.

彼此接触的任何两个物体都会仅仅是由于重力或机械接触而引起的力，例如机器人手臂抓住一个物体，甚至是我们膝关节处的两个骨头之间的接触。自然测量和监视这些接触力的能力允许从仓库管理（基于重量检测错误包装）到机器人技术（使机器人臂的抓地力与人类皮肤一样敏感）和医疗保健（膝关节植入物）的大量应用。设计一个无处不在的力传感器是充满挑战的，该传感器可自然地用于所有这些应用。首先，传感器应足够小，以适合狭窄的空间。接下来，我们不想铺设笨重的电缆来读取传感器的力值。最后，我们需要进行无电池设计以满足体内应用程序。我们开发了WiforCesticker，这是一种无线，无电池，类似贴纸的力传感器，可以在任何表面上都可以无处不在，例如所有仓库包装，机器人手臂和膝关节。 WiforCesticker首先设计一个$ 4 $ 〜mm〜 $ \ $ \ times $〜$〜$ 2 $ 〜mm〜 $ \ $ \ times $〜$〜$〜$ 0.4 $〜毫米电容传感器设计，配备了$ 10 $〜$〜$〜$〜$〜$〜$〜$ 〜mm〜mm 〜mm 〜mm 〜mm在灵活的PCB基材上设计。其次，它引入了一种新的机制，可以通过将传感器与COTS RFID系统插入传感器，从而无线读取器无线读取器可以通过无线读取器读取力信息。该传感器可以在多个测试环境中检测到$ 0 $ -6 $ 〜n的力量，感应精度为$ <0.5 $ 〜n，并在传感器上使用超过10,000美元的$ 10,000 $变化的力级按下。我们还通过设计传感器展示了两个应用程序案例研究，称量仓库包和骨接头施加的传感力。

图像字幕是当前的研究任务，用于使用场景中的对象及其关系来描述图像内容。为了应对这项任务，使用了两个重要的研究领域，人为的视觉和自然语言处理。在图像字幕中，就像在任何计算智能任务中一样，性能指标对于知道方法的性能（或坏）至关重要。近年来，已经观察到，基于n-gram的经典指标不足以捕获语义和关键含义来描述图像中的内容。为了衡量或不进行最新指标的集合，在本手稿中，我们对使用众所周知的COCO数据集进行了对几种图像字幕指标的评估以及它们之间的比较。为此，我们设计了两种情况。 1）一组人工构建字幕，以及2）比较某些最先进的图像字幕方法的比较。我们试图回答问题：当前的指标是否有助于制作高质量的标题？实际指标如何相互比较？指标真正测量什么？

本文涉及未知离散时间非线性系统动态的有限时间学习的问题，而无需持久性激发。提出了一种有限时间的并发学习方法，以通过采用当前数据以及录制的经验丰富的数据，以满足记录的丰富度的易于检查等级条件的记录经验丰富的数据来近似离散时间非线性系统的不确定性与励磁条件持久性相比，数据不太限制。严格的证据保证了估计参数的有限时间收敛到基于离散时间的Lyapunov分析的优化值。与文献中的现有工作相比，仿真结果说明了所提出的方法可以及时，精确地近似于不确定性。

在基于模型的医学图像分析中，感兴趣的三个特征是感兴趣的结构，其相对姿势和代表一些物理性质的图像强度谱的形状。通常，这些通过统计模型分别通过统计模型来通过主要测地分析或主成分分析将对象的特征分解成一组基函数。本研究提出了一种统计建模方法，用于在医学图像中自动学习形状，姿势和强度特征，我们称之为动态多特征类高斯过程模型（DMFC-GPM）。 DMFC-GPM是基于高斯过程（GP）的模型，具有编码线性和非线性变化的共享潜在空间。我们的方法在连续域中定义，其具有基于变形字段的线性空间中的形状，姿势和强度特征类。在用于建模形状和强度特征变化的方法以及比较刚性变换（姿势）的方法中，适于变形现场度量。此外，DMFC-GPMS继承了GPS内在的属性，包括边缘化和回归。此外，它们允许在从图像采集过程获得的那些之上增加额外的姿势特征可变性;我们是什么术语作为排列建模。对于使用DMFC-GPMS的图像分析任务，我们适应了Metropolis-Hastings算法，使得具有完全概率的特征预测。我们验证了使用受控合成数据的方法，并且我们在肩部的CT图像上对骨结构进行实验，以说明模型姿势和形状特征预测的功效。模型性能结果表明，这种新的造型范例是强大，准确，可访问的，并且具有潜在的应用，包括肌肉骨骼障碍和临床决策

很少拍摄的学习解决了学习如何解决不仅仅是有限的监督而且有限的数据的挑战。有吸引力的解决方案是合成数据生成。然而，大多数此类方法过于复杂，专注于输入空间中的高质量现实数据。目前尚不清楚是否将它们适应少次拍摄的制度并使用它们在分类的下游任务中是正确的方法。以前关于综合数据生成的工作，用于几次分类专注于利用复杂模型，例如，具有多个常规方或网络的Wasserstein GaN，可从新颖的课程中传输潜在的分集。我们遵循不同的方法，并调查如何有效地使用简单和简单的合成数据生成方法。我们提出了两个贡献，即我们表明：（1）使用简单的损失函数足以训练几次拍摄设置中的一个特征生成器; （2）学习生成张量特征而不是矢量特征是优越的。在MiniimAgenet，Cub和CiFar-FS数据集上的广泛实验表明，我们的方法设置了新的最新状态，优于更复杂的少量数据增强方法。源代码可以在https://github.com/michalislazarou/tfh_fewshot找到。

几秒钟学习量为学习陈述和获取知识，使得可以通过受限和数据来解决新的任务。通过转换推断可以提高性能，其中整个测试集同时可用，并半监督学习，其中更具未标记的数据可用。专注于这两个设置，我们介绍了一种新的算法，利用标记和未标记的数据分发的歧管结构来预测伪标签，同时在课堂上平衡并使用有限容量分类器的损耗值分布来选择可清洁的标签，迭代地提高伪标签的质量。我们的解决方案在四个基准数据集，即MiniimAgenet，TieredimageNet，Cub和CiFar-FS上竞争或匹配最先进的结果，同时稳健地拥有特征空间预处理和可用数据的数量。可公开的源代码可以在https://github.com/michalislazarou/ilepc中找到。