解剖跟踪数据提供了有关脑电路的详细信息，这些信息对于解决扩散MRI拖拉术中的某些常见误差必不可少。然而，由于截断，噪声和伪影的存在以及强度/对比度变化，因此在跟踪数据上对纤维束的自动检测具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一种具有自律损失函数的深度学习方法，该方法将基于解剖的损失函数构成了基于解剖学的约束，以准确地分割了猕猴大脑的示踪剂切片上的纤维束。同样，鉴于手动标签的可用性有限，我们使用半监督的培训技术有效地使用未标记的数据来改善性能和位置限制，以进一步降低误报。对不同猕猴的看不见的方法的评估，产生了令人鼓舞的结果，真正的正速率约为0.90。我们方法的代码可从https://github.com/v-sundaresan/fiberbundle_seg_tracing获得。

Acquiring food items with a fork poses an immense challenge to a robot-assisted feeding system, due to the wide range of material properties and visual appearances present across food groups. Deformable foods necessitate different skewering strategies than firm ones, but inferring such characteristics for several previously unseen items on a plate remains nontrivial. Our key insight is to leverage visual and haptic observations during interaction with an item to rapidly and reactively plan skewering motions. We learn a generalizable, multimodal representation for a food item from raw sensory inputs which informs the optimal skewering strategy. Given this representation, we propose a zero-shot framework to sense visuo-haptic properties of a previously unseen item and reactively skewer it, all within a single interaction. Real-robot experiments with foods of varying levels of visual and textural diversity demonstrate that our multimodal policy outperforms baselines which do not exploit both visual and haptic cues or do not reactively plan. Across 6 plates of different food items, our proposed framework achieves 71% success over 69 skewering attempts total. Supplementary material, datasets, code, and videos are available on our website: https://sites.google.com/view/hapticvisualnet-corl22/home

大型变压器模型实现了自然语言理解任务的最新状态，并越来越成为建模源代码的基线模型体系结构。通常，变压器在大型无监督的语料库中进行预训练，学习令牌表示和与通常可用的文本相关的转换，然后对特定的下游感兴趣的任务进行微调。虽然微调是一种尝试将模型调整为新领域的久经考验的方法（例如，在给定主题上提出问题，概括仍然是一个持续的挑战。在本文中，我们探索并评估了变形金刚的模型以进行个性化。在为Java方法生成单元测试的背景下，我们评估学习以使用多种个性化技术为特定的软件项目个性化。我们考虑三种关键方法：（i）自定义微调，这允许调整所有模型参数； （ii）轻巧的微调，它冻结了大多数模型的参数，可以单独调整令牌嵌入和SoftMax层或单独的最终层； （iii）前缀调整，该调谐使模型参数冻结，但优化了小型项目特定的前缀矢量。这些技术中的每一个都提供了总计算成本和预测性能的权衡，我们通过代码和特定任务指标，培训时间和总计算操作进行评估。我们比较了这些微调策略以生成代码，并讨论了各种部署方案中每个策略的潜在概括和成本益处。

我们的商品设备中的大量传感器为传感器融合的跟踪提供了丰富的基板。然而，当今的解决方案无法在实用的日常环境中提供多个代理商的强大和高跟踪精度，这是沉浸式和协作应用程序未来的核心。这可以归因于这些融合解决方案利用多样性的有限范围，从而阻止它们迎合准确性，鲁棒性（不同的环境条件）和可伸缩性（多个试剂）的多个维度。在这项工作中，我们通过将双层多样性的概念引入多代理跟踪中的传感器融合问题来朝着这一目标迈出重要的一步。我们证明，互补跟踪方式的融合，被动/亲戚（例如，视觉探测法）和主动/绝对跟踪（例如，基础架构辅助的RF定位）提供了一个关键的多样性第一层，可带来可伸缩性，而第二层的多样性则是多样性的。在于融合的方法论，我们将算法（鲁棒性）和数据驱动（用于准确性）方法汇集在一起​​。 Rovar是这种双层多样性方法的实施例，使用算法和数据驱动技术智能地参与跨模式信息，共同承担着准确跟踪野外多种代理的负担。广泛的评估揭示了Rovar在跟踪准确性（中位数），鲁棒性（在看不见的环境中），轻重量（在移动平台上实时运行，例如Jetson Nano/tx2），以启用实用的多功能多多数，以启用实用的多功能，以实用代理在日常环境中的沉浸式应用。

改善软件性能是软件开发周期中重要但充满挑战的部分。如今，大多数性能效率低下是由绩效专家确定和修补的。深度学习方法的最新进展和开源数据的广泛可用性为自动化绩效问题的识别和修补提供了一个绝佳的机会。在本文中，我们提出了Deepperf，这是一种基于变压器的方法，以建议针对C＃应用程序进行性能改进。我们在英语和源代码语料库上预告了Deepperf，然后进行了Finetuning的任务，以生成C＃应用程序的性能改进补丁。我们的评估表明，我们的模型可以在约53％的案例中生成与开发人员修复相同的性能改进建议，在我们专家验证的C＃开发人员进行的绩效更改的数据集中，逐字化约34％。此外，我们使用基准测试和单元测试在GitHub上在50个开源C＃存储库上评估Deepperf，并发现我们的模型能够提出有效的性能改进，以改善CPU使用和内存分配。到目前为止，我们已经提交了19个带有28种不同性能优化的拉装重新要求，其中11个PR已获得项目所有者的批准。

In software development, it is common for programmers to copy-paste or port code snippets and then adapt them to their use case. This scenario motivates the code adaptation task -- a variant of program repair which aims to adapt variable identifiers in a pasted snippet of code to the surrounding, preexisting source code. However, no existing approach has been shown to effectively address this task. In this paper, we introduce AdaptivePaste, a learning-based approach to source code adaptation, based on transformers and a dedicated dataflow-aware deobfuscation pre-training task to learn meaningful representations of variable usage patterns. We evaluate AdaptivePaste on a dataset of code snippets in Python. Results suggest that our model can learn to adapt source code with 79.8% accuracy. To evaluate how valuable is AdaptivePaste in practice, we perform a user study with 10 Python developers on a hundred real-world copy-paste instances. The results show that AdaptivePaste reduces the dwell time to nearly half the time it takes for manual code adaptation, and helps to avoid bugs. In addition, we utilize the participant feedback to identify potential avenues for improvement of AdaptivePaste.

可变形的物体操纵仍然是机器人研究中的具有挑战性的任务。用于参数推断和状态估计的传统技术通常依赖于状态空间的精确定义及其动态。虽然这适用于刚性物体和机器人状态，但定义可变形物体的状态空间并如何及时演变。在这项工作中，我们构成了作为用模拟器定义的概率推断任务的可变形对象的物理参数的问题。我们提出了一种用于通过技术从图像序列提取状态信息的新方法，以将可变形对象作为分布嵌入的状态提取。这允许以原则的方式将噪声状态观察直接进入基于现代贝叶斯模拟的推理工具。我们的实验证实，我们可以估计物理性质的后部分布，例如高可变形物体的弹性，摩擦和尺度，例如布和绳索。总的来说，我们的方法解决了概率的实际问题，并有助于更好地代表可变形对象状态的演变。

协作软件开发是现代软件开发生命周期不可或缺的一部分，这对于大规模软件项目的成功至关重要。当多个开发人员围绕相同的代码进行同时更改时，可能会发生合并冲突。这种冲突停滞不前的请求和连续的集成管道数小时至几天，严重损害了开发人员的生产力。为了解决这个问题，我们介绍了Mergebert，这是一个新型的神经程序合并框架，基于令牌级别的三向差异和变压器编码器模型。通过利用合并冲突决议的受限性质，我们重新制定了将分辨率序列作为分类任务生成的任务，而不是从现实世界合并提交提交数据中提取的一组原始合并模式上进行分类任务。我们的模型可实现合并分辨率合成的63-68％精度，对现有的半结构化的性能提高了近3倍，而对神经程序合并工具的改善为2倍。最后，我们证明Mergebert足够灵活地使用Java，JavaScript，Typescript和C＃编程语言中的源代码文件。为了衡量Mergebert的实际使用，我们进行了一项用户研究，以评估Mergebert的建议，其中25位来自大型OSS项目的开发人员在他们遇到的122场现实世界冲突中进行了研究。结果表明，实际上，Mergebert决议将被接受比自动指标估计的精确度和准确性更高的速率。此外，我们使用参与者的反馈来确定未来改善Mergebert的途径。