夫妻通常在一起管理慢性疾病，管理层对患者及其浪漫伴侣造成了情感上的伤害。因此，认识到日常生活中每个伴侣的情绪可以提供对他们在慢性疾病管理中的情感健康的见解。当前，评估每个伴侣的情绪的过程是手动，时间密集和昂贵的。尽管夫妻之间存在着关于情感识别的作品，但这些作品都没有使用夫妻在日常生活中的互动中收集的数据。在这项工作中，我们收集了85小时（1,021个5分钟样本）现实世界多模式智能手表传感器数据（语音，心率，加速度计和陀螺仪）和自我报告的情绪数据（n = 612）（13个伙伴）（13）夫妻）在日常生活中管理2型糖尿病。我们提取了生理，运动，声学和语言特征，以及训练有素的机器学习模型（支持向量机和随机森林），以识别每个伴侣的自我报告的情绪（价和唤醒）。我们最佳模型的结果比偶然的结果更好，唤醒和价值分别为63.8％和78.1％。这项工作有助于建立自动情绪识别系统，最终使伙伴能够监视他们在日常生活中的情绪，并能够提供干预措施以改善其情感幸福感。

Time series, sets of sequences in chronological order, are essential data in statistical research with many forecasting applications. Although recent performance in many Transformer-based models has been noticeable, long multi-horizon time series forecasting remains a very challenging task. Going beyond transformers in sequence translation and transduction research, we observe the effects of down-and-up samplings that can nudge temporal saliency patterns to emerge in time sequences. Motivated by the mentioned observation, in this paper, we propose a novel architecture, Temporal Saliency Detection (TSD), on top of the attention mechanism and apply it to multi-horizon time series prediction. We renovate the traditional encoder-decoder architecture by making as a series of deep convolutional blocks to work in tandem with the multi-head self-attention. The proposed TSD approach facilitates the multiresolution of saliency patterns upon condensed multi-heads, thus progressively enhancing complex time series forecasting. Experimental results illustrate that our proposed approach has significantly outperformed existing state-of-the-art methods across multiple standard benchmark datasets in many far-horizon forecasting settings. Overall, TSD achieves 31% and 46% relative improvement over the current state-of-the-art models in multivariate and univariate time series forecasting scenarios on standard benchmarks. The Git repository is available at https://github.com/duongtrung/time-series-temporal-saliency-patterns.

机器学习（ML）为生物处理工程的发展做出了重大贡献，但其应用仍然有限，阻碍了生物过程自动化的巨大潜力。用于模型构建自动化的ML可以看作是引入另一种抽象水平的一种方式，将专家的人类集中在生物过程开发的最认知任务中。首先，概率编程用于预测模型的自动构建。其次，机器学习会通过计划实验来测试假设并进行调查以收集信息性数据来自动评估替代决策，以收集基于模型预测不确定性的模型选择的信息数据。这篇评论提供了有关生物处理开发中基于ML的自动化的全面概述。一方面，生物技术和生物工程社区应意识到现有ML解决方案在生物技术和生物制药中的应用的限制。另一方面，必须确定缺失的链接，以使ML和人工智能（AI）解决方案轻松实施在有价值的生物社区解决方案中。我们总结了几个重要的生物处理系统的ML实施，并提出了两个至关重要的挑战，这些挑战仍然是生物技术自动化的瓶颈，并减少了生物技术开发的不确定性。没有一个合适的程序；但是，这项综述应有助于确定结合生物技术和ML领域的潜在自动化。

21世纪的现代旅游面临着许多挑战。这些挑战之一是太空有限地区的游客数量迅速增长，例如历史城市中心，博物馆或地理瓶颈，例如狭窄的山谷。在这种情况下，对特定领域内的旅游量和旅游流程的正确准确预测对于游客管理任务，例如游客流量控制和预防人满为患至关重要。静态流量控制方法，例如限制对热点或使用常规低级控制器的访问，无法解决问题。在本文中，我们通过使用旅游区提供的可用粒状数据，并将结果与​​Arima进行比较，并将结果与​​Arima进行比较经典统计方法。我们的结果表明，与Arima方法相比，深度学习模型可以产生更好的预测，同时具有更快的推理时间和能够结合其他输入功能。

在防御中开发和部署可信赖的自主系统时，负责和响应迅速的意义是什么？在这篇简短的反思性文章中，我们描述了一个案例研究，该案例研究在一个由行业领导的，政府资助的项目中与不同的合作者和利益相关者建立信任的自主系统-Athena AI-。利用此案例研究，我们在整个技术开发过程中以高转化准备水平的整个技术开发整个技术开发整个技术的发展和原理的嵌入和创新一致的，道德的方法和原则的经验教训。

灵活的目标指导行为是人类生活的一个基本方面。基于自由能最小化原理，主动推断理论从计算神经科学的角度正式产生了这种行为。基于该理论，我们介绍了一个输出型，时间预测的，模块化的人工神经网络体系结构，该建筑处理感觉运动信息，渗透到世界上与行为相关的方面，并引起高度灵活的，目标定向的行为。我们表明，我们的建筑经过端对端训练，以最大程度地减少自由能的近似值，它会发展出可以将其解释为负担能力地图的潜在状态。也就是说，新兴的潜在状态表明哪种行动导致哪些效果取决于局部环境。结合主动推断，我们表明可以调用灵活的目标指导行为，并结合新兴的负担能力图。结果，我们的模拟代理会在连续的空间中灵活地转向，避免与障碍物发生碰撞，并且更喜欢高确定性地导致目标的途径。此外，我们表明，学识渊博的代理非常适合跨环境的零拍概括：在训练少数固定环境中的代理商在具有障碍和其他影响其行为的固定环境中，它在程序生成的环境中表现出色，其中包含不同量的环境不同位置的各种尺寸的障碍和地形。

密集对象跟踪，能够通过像素级精度本地化特定的对象点，是一个重要的计算机视觉任务，具有多种机器人的下游应用程序。现有方法在单个前向通行证中计算密集的键盘嵌入，这意味着模型培训以一次性跟踪所有内容，或者将它们的全部容量分配给稀疏预定义的点，交易一般性以获得准确性。在本文中，我们基于观察到给定时间的相关点数通常相对较少，例如，探索中间地面。掌握目标对象的点。我们的主要贡献是一种新颖的架构，灵感来自少量任务适应，这允许一个稀疏样式的网络在嵌入点嵌入的关键点嵌入时的条件。我们的中央发现是，这种方法提供了密集嵌入模型的一般性，同时提供准确性更加接近稀疏关键点方法。我们呈现了说明此容量与准确性权衡的结果，并使用真正的机器人挑选任务展示将转移到新对象实例（在课程中）的能力。

连续控制设置中的复杂顺序任务通常需要代理在其状态空间中成功遍历一组“窄段”。通过以样本有效的方式解决具有稀疏奖励的这些任务对现代钢筋（RL）构成了挑战，由于问题的相关的长地平性，并且在学习期间缺乏充足的正信号。已应用各种工具来解决这一挑战。当可用时，大型演示可以指导代理探索。后威尔同时释放不需要额外的信息来源。然而，现有的战略基于任务不可行的目标分布探索，这可以使长地平线的解决方案不切实际。在这项工作中，我们扩展了后视可释放的机制，以指导沿着一小组成功示范所暗示的特定任务特定分布的探索。我们评估了四个复杂，单身和双臂，机器人操纵任务的方法，对抗强合适的基线。该方法需要较少的演示来解决所有任务，并且达到明显更高的整体性能作为任务复杂性增加。最后，我们研究了提出的解决方案对输入表示质量和示范人数的鲁棒性。

随着可再生能源的延伸升幅，盘中电市场在交易商和电力公用事业中录得不断增长的普及，以应对能源供应的诱导波动。通过其短途交易地平线和持续的性质，盘中市场提供了调整日前市场的交易决策的能力，或者在短期通知中降低交易风险。通过根据当前预测修改其提供的能力，可再生能源的生产者利用盘中市场降低预测风险。然而，由于电网必须保持稳定，电力仅部分可存储，因此市场动态很复杂。因此，需要在盘区市场中运营的强大和智能交易策略。在这项工作中，我们提出了一种基于深度加强学习（DRL）算法的新型自主交易方法作为可能的解决方案。为此目的，我们将盘区贸易塑造为马尔可夫决策问题（MDP），并采用近端策略优化（PPO）算法作为我们的DRL方法。介绍了一种模拟框架，使得连续盘整价格的分辨率提供一分钟步骤。从风园运营商的角度来看，我们在案例研究中测试我们的框架。我们在普通贸易信息旁边包括价格和风险预测。在2018年德国盘区交易结果的测试场景中，我们能够以至少45.24％的改进优于多个基线，显示DRL算法的优势。但是，我们还讨论了DRL代理的局限性和增强功能，以便在未来的工作中提高性能。

强化学习（RL）原则上可以让机器人自动适应新任务，但是当前的RL方法需要大量的试验来实现这一目标。在本文中，我们通过元学习的框架来快速适应新任务，该框架利用过去的任务学习适应了对工业插入任务的特定关注。快速适应至关重要，因为大量的机器人试验可能会损害硬件件。另外，在不同的插入应用之间的经验中，有效的适应性也可以在很大程度上彼此利用。在这种情况下，我们在应用元学习时解决了两个具体的挑战。首先，传统的元元算法需要冗长的在线元训练。 We show that this can be replaced with appropriately chosen offline data, resulting in an offline meta-RL method that only requires demonstrations and trials from each of the prior tasks, without the need to run costly meta-RL procedures online.其次，元RL方法可能无法推广到与元训练时间时看到的新任务太大的任务，这在高成功率至关重要的工业应用中构成了特定的挑战。我们通过将上下文元学习与直接在线填充结合结合来解决这一问题：如果新任务与先前数据中看到的任务相似，则可以立即适应上下文的元学习者，如果它太不同，它会逐渐通过Finetuning适应。我们表明，我们的方法能够快速适应各种不同的插入任务，成功率为100％仅使用从头开始学习任务所需的样本的一小部分。实验视频和详细信息可从https://sites.google.com/view/offline-metarl-insertion获得。