Flexible task planning is still a significant challenge for robots. The inability of robots to creatively adapt their task plans to new or unforeseen challenges is largely attributable to their limited understanding of their activities and the environment. Cooking, for example, requires a person to occasionally take risks that a robot would find extremely dangerous. We may obtain manipulation sequences by employing knowledge that is drawn from numerous video sources thanks to knowledge retrieval through graph search.
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The management of cattle over a huge area is still a challenging problem in the farming sector. With evolution in technology, Unmanned aerial vehicles (UAVs) with consumer level digital cameras are becoming a popular alternative to manual animal censuses for livestock estimation since they are less risky and expensive.This paper evaluated and compared the cutting-edge object detection algorithms, YOLOv7,RetinaNet with ResNet50 backbone, RetinaNet with EfficientNet and mask RCNN. It aims to improve the occlusion problem that is to detect hidden cattle from a huge dataset captured by drones using deep learning algorithms for accurate cattle detection. Experimental results showed YOLOv7 was superior with precision of 0.612 when compared to the other two algorithms. The proposed method proved superior to the usual competing algorithms for cow face detection, especially in very difficult cases.
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The people in the world who are hearing impaired face many obstacles in communication and require an interpreter to comprehend what a person is saying. There has been constant scientific research and the existing models lack the ability to make accurate predictions. So we propose a deep learning model trained on ASL i.e. American Sign Language which will take actions in the form of ASL as input and translate it into text. To achieve the translation a Convolution Neural Network model and a transfer learning model based on the VGG16 architecture are used. There has been an improvement in accuracy from 94% of CNN to 98.7% of Transfer Learning, an improvement of 5%. An application with the deep learning model integrated has also been built.
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最近，Diffenderfer和Kailkhura提出了一种新的范式，仅通过修剪和量化随机加权的全精度神经网络，以学习紧凑而高度准确的二进制神经网络。但是，这些多质票（MPTS）的准确性对最佳的修剪比率高度敏感，这限制了其适用性。此外，原始实施没有获得任何培训或推理速度益处。在本报告中，我们讨论了克服这些局限性的几项改进。我们通过在CIFAR-10上进行实验来展示提出的技术的好处。
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在本文中，我们提出了针对无人接地车辆（UGV）的新的控制屏障功能（CBF），该功能有助于避免与运动学（非零速度）障碍物发生冲突。尽管当前的CBF形式已经成功地保证了与静态障碍物的安全/碰撞避免安全性，但动态案例的扩展已获得有限的成功。此外，借助UGV模型，例如Unicycle或自行车，现有CBF的应用在控制方面是保守的，即在某些情况下不可能进行转向/推力控制。从经典的碰撞锥中汲取灵感来避免轨迹规划，我们介绍了其新颖的CBF配方，并具有对独轮车和自行车模型的安全性保证。主要思想是确保障碍物的速度W.R.T.车辆总是指向车辆。因此，我们构建了一个约束，该约束确保速度向量始终避开指向车辆的向量锥。这种新控制方法的功效在哥白尼移动机器人上进行了实验验证。我们将其进一步扩展到以自行车模型的形式扩展到自动驾驶汽车，并在Carla模拟器中的各种情况下证明了避免碰撞。
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日常生活中交流最关键的方面之一是言语识别。基于自然语言处理的语音识别是将一个系统转换为另一个系统的基本要素之一。在本文中，我们创建了一个界面，将语音和其他听觉输入转换为使用数字过滤器的文本。与这种转换的许多方法相反，语言缺陷偶尔出现，性别识别，语音识别，失败（无法识别声音）和性别识别失败。由于涉及技术问题，我们开发了一个程序，该程序充当调解人，以防止启动软件问题，以消除这种小偏差。其计划的MFCC和HMM与其AI系统同步。结果，已经避免了技术错误。
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深度神经网络（DNNS）的边缘训练是持续学习的理想目标。但是，这受到训练所需的巨大计算能力的阻碍。硬件近似乘数表明，它们在获得DNN推理加速器中获得资源效率的有效性；但是，使用近似乘数的培训在很大程度上尚未开发。为了通过支持DNN培训的近似乘数来构建有效的资源加速器，需要对不同DNN体系结构和不同近似乘数进行彻底评估。本文介绍了近似值，这是一个开源框架，允许使用模拟近似乘数快速评估DNN训练和推理。近似值与TensorFlow（TF）一样用户友好，仅需要对DNN体系结构的高级描述以及近似乘数的C/C ++功能模型。我们通过使用GPU（AMSIM）上的基于基于LUT的近似浮点（FP）乘数模拟器来提高乘数在乘数级别的模拟速度。近似值利用CUDA并有效地将AMSIM集成到张量库中，以克服商业GPU中的本机硬件近似乘数的缺乏。我们使用近似值来评估使用LENET和RESNETS体系结构的小型和大型数据集（包括Imagenet）的近似乘数的DNN训练的收敛性和准确性。与FP32和BFLOAT16乘数相比，评估表明测试准确性相似的收敛行为和可忽略不计的变化。与训练和推理中基于CPU的近似乘数模拟相比，GPU加速近似值快2500倍以上。基于具有本地硬件乘数的高度优化的闭合源Cudnn/Cublas库，原始张量量仅比近似值快8倍。
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ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。
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本文介绍了基于多代理增强学习的频谱共享频谱共享的概念扩展到异质车辆网络（HETVNET）。在这里，多个车辆对车辆（V2V）链接了其他车辆对接口（V2I）以及其他网络的频谱。车辆网络中的快速变化环境限制了集中CSI并分配渠道的想法。因此，这里使用实施基于ML的方法的想法，以便可以在所有车辆中以分布式方式实施。这里的每个板载单元（OBU）都可以感觉到频道中的信号，并基于该信息运行RL以决定自主采用的频道。在这里，每个V2V链接将是MARL中的代理商。这个想法是训练RL模型，以使这些代理商可以协作而不是竞争。
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随着人工智能的兴起，算法已经变得更好地从培训数据中学习基本模式，包括基于性别，种族等基于性别的社会偏见。部署此类算法对招聘，医疗保健，执法等领域的部署已经提高了严重的领域。对机器学习算法中的公平，问责制，信任和解释性的关注。为了减轻这个问题，我们提出了D-Bias，这是一种视觉交互式工具，它体现了人类在循环AI方法，以审核和减轻表格数据集的社交偏见。它使用图形因果模型来表示数据集中不同特征之间的因果关系，并作为注入域知识的媒介。用户可以通过识别因果网络中的不公平因果关系并使用一系列公平指标来检测对群体（例如女性或亚组）的偏见。此后，用户可以通过在不公平的因果边缘作用来减轻偏见。对于每种相互作用，例如弱化/删除有偏见的因果边缘，系统使用一种新方法来模拟基于当前因果模型的新（cla依）数据集。用户可以在视觉上评估其相互作用对不同公平指标，公用事业指标，数据失真和基础数据分布的影响。一旦满足，他们就可以下载依据的数据集并将其用于任何下游应用程序以进行更公正的预测。我们通过对3个数据集进行实验以及一项正式的用户研究来评估D偏差。我们发现，与不同公平指标的基线偏差方法相比，D偏差有助于显着降低偏差，同时几乎没有数据失真和效用较小的损失。此外，我们基于人类的方法极大地超过了关于信任，解释性和问责制的自动方法。
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