This paper presents a new large scale multi-person tracking dataset -- \texttt{PersonPath22}, which is over an order of magnitude larger than currently available high quality multi-object tracking datasets such as MOT17, HiEve, and MOT20 datasets. The lack of large scale training and test data for this task has limited the community's ability to understand the performance of their tracking systems on a wide range of scenarios and conditions such as variations in person density, actions being performed, weather, and time of day. \texttt{PersonPath22} dataset was specifically sourced to provide a wide variety of these conditions and our annotations include rich meta-data such that the performance of a tracker can be evaluated along these different dimensions. The lack of training data has also limited the ability to perform end-to-end training of tracking systems. As such, the highest performing tracking systems all rely on strong detectors trained on external image datasets. We hope that the release of this dataset will enable new lines of research that take advantage of large scale video based training data.
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研究人员高度利用了原位同步加速器高能X射线粉末衍射（XRD）技术，可以分析功能设备（例如电池材料）或复杂样品环境中材料的晶体结构反应堆）。材料的原子结构可以通过其衍射模式以及详细的分析（例如Rietveld的细化）来识别，该分析表明测量的结构如何偏离理想结构（例如内部应力或缺陷）。对于原位实验，通常在不同条件下（例如绝热条件）在同一样本上收集一系列XRD图像，产生不同的物质状态，或者简单地作为时间的时间连续收集，以跟踪样品的变化超过化学或物理过程。原位实验通常与区域探测器一起进行，收集由理想粉末的衍射环组成的2D图像。根据材料的形式，人们可能会观察到除现实样本及其环境的典型Debye Scherrer环以外的其他特征，例如纹理或优选方向以及2D XRD图像中的单晶衍射点。在这项工作中，我们介绍了对机器学习方法的研究，以快速可靠地识别XRD图像中的单晶衍射点。在XRD图像整合过程中排除伪影的排除允许精确分析感兴趣的粉末衍射环。我们观察到，当用高度多样的数据集对较小的子集进行训练时，梯度提升方法可以始终如一地产生高精度的结果。与常规方法相比，该方法大大减少了识别和分离单晶斑所花费的时间。
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磁共振成像（MRI）是中风成像的中心方式。它被用来接受患者的治疗决定，例如选择患者进行静脉溶栓或血管内治疗。随后在住院期间使用MRI来通过可视化梗塞核心大小和位置来预测结果。此外，它可以用来表征中风病因，例如（心脏） - 栓塞和非胚胎中风之间的区分。基于计算机的自动医疗图像处理越来越多地进入临床常规。缺血性中风病变分割（ISLE）挑战的先前迭代有助于生成鉴定急性和急性缺血性中风病变分割的基准方法。在这里，我们介绍了一个专家注册的多中心MRI数据集，以分割急性到亚急性中风病变。该数据集包括400个多供应商MRI案例，中风病变大小，数量和位置的可变性很高。它分为n = 250的训练数据集和n = 150的测试数据集。所有培训数据将公开可用。测试数据集将仅用于模型验证，并且不会向公众发布。该数据集是Isles 2022挑战的基础，目的是找到算法方法，以实现缺血性中风的稳健和准确分割算法的开发和基准测试。
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本文提出了基于深度Q学习的金融投资组合交易深增强学习算法。该算法能够从任何大小的横截面数据集交易高维投资组合，其可以包括资产中的数据间隙和非唯一历史长度。我们通过对每种环境的一个资产进行采样，在每种环境中对所有环境进行投资来顺序设置环境，并通过“资产集合”的平均返回，从而奖励资产的退货和现金预订。这强制执行代理以战略性地将资本分配给其预测以上平均值的资产。我们在采样外部分析中应用我们的方法，以48美国股票的组合设置，在股票中的数量和交易成本水平中，在十辆高达500股的股票数量上变化。平均优势算法通过仅为所有投资组合使用一个超参数设置，通过大型边距所考虑被动和活动基准投资策略。
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建筑物和校园的电力负荷预测随着分布式能源（DERs）的渗透而越来越重要。高效的操作和调度DER需要合理准确的未来能耗预测，以便进行现场发电和存储资产的近实时优化派遣。电力公用事业公司传统上对跨越地理区域的负载口袋进行了负荷预测，因此预测不是建筑物和校园运营商的常见做法。鉴于电网交互式高效建筑域中的研究和原型趋势不断发展，超出简单算法预测精度的特点对于确定智能建筑算法的真正效用很重要。其他特性包括部署架构的整体设计和预测系统的运行效率。在这项工作中，我们介绍了一个基于深度学习的负载预测系统，将来预测1小时的时间间隔18小时。我们还讨论了与此类系统的实时部署相关的挑战，以及通过在国家可再生能源实验室智能校园计划中开发的全功能预测系统提供的研究机会。
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