我们研究了$ k $武装的决斗匪徒问题，这是传统的多武器匪徒问题的一种变体，其中以成对比较的形式获得了反馈。以前的学习算法专注于$ \ textit {完全自适应} $设置，在每次比较后，算法可以进行更新。 “批处理”决斗匪徒问题是由Web搜索排名和推荐系统等大规模应用程序激励的，在这种应用程序中执行顺序更新可能是不可行的。在这项工作中，我们要问：$ \ textit {是否只使用几个自适应回合有解决方案，该回合与$ k $ armed的决斗匪徒的最佳顺序算法的渐近后悔界限？} $？ \ textit {在condorcet条件下} $，这是$ k $武装的决斗匪徒问题的标准设置。我们获得$ O（k^2 \ log^2（k）） + O（k \ log（t））$的渐近遗憾地平线。我们的遗憾界限几乎与在Condorcet条件下完全顺序环境中已知的最佳后悔界限相匹配。最后，在各种现实世界数据集的计算实验中，我们观察到使用$ o（\ log（t））$ rounds的算法与完全顺序的算法（使用$ t $ rounds）的性能几乎相同。
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我们考虑自适应 - 调节功能的最低成本覆盖率的问题，并提供4（ln Q+1） - approximation算法，其中Q是目标值。该结合几乎是最好的，因为该问题不能接受比LN Q更好的近似值（除非p = np）。我们的结果是该问题的第一个O（LN Q） - Approximation算法。以前，o（ln q）近似算法仅假设独立项目或单位成本项目是已知的。此外，我们的结果很容易扩展到想要同时覆盖多个自适应 - 调节函数的设置：我们获得了此概括的第一个近似算法。
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The rapid growth of machine translation (MT) systems has necessitated comprehensive studies to meta-evaluate evaluation metrics being used, which enables a better selection of metrics that best reflect MT quality. Unfortunately, most of the research focuses on high-resource languages, mainly English, the observations for which may not always apply to other languages. Indian languages, having over a billion speakers, are linguistically different from English, and to date, there has not been a systematic study of evaluating MT systems from English into Indian languages. In this paper, we fill this gap by creating an MQM dataset consisting of 7000 fine-grained annotations, spanning 5 Indian languages and 7 MT systems, and use it to establish correlations between annotator scores and scores obtained using existing automatic metrics. Our results show that pre-trained metrics, such as COMET, have the highest correlations with annotator scores. Additionally, we find that the metrics do not adequately capture fluency-based errors in Indian languages, and there is a need to develop metrics focused on Indian languages. We hope that our dataset and analysis will help promote further research in this area.
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2022-09-27
电缆在房屋，医院和工业仓库中很普遍，容易纠结。本文通过引入新颖的不确定性定量指标和与电缆相互作用以减少感知不确定性相互作用的新型不确定性定量指标和动作，扩展了对自动释放长电缆的先前工作。我们为Tangle操纵2.0（SGTM 2.0）提供了滑动和握力，该系统使用双边机器人自动解开大约3米长的电缆，并使用每个步骤的不确定性估算值估计，以告知动作。通过互动降低不确定性，缠结操作2.0（SGTM 2.0）的滑动和握住可以减少其必须采用的状态排列动作的数量，从而大大加快运行时间。实验表明，SGTM 2.0可以在1或2台上和图8节的电缆上取得83％的脱节成功，并且在这些配置中的70％终止检测成功，在无障碍精度上优于SGTM 1.0，超过43％，在全部推出速度上超过200％ 。可以在sites.google.com/view/sgtm2上找到补充材料，可视化和视频。
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flaping fin无人管理的水下车辆（UUV）推进系统为海军任务（例如监视和地形勘探）提供了高度机动性。最近的工作探索了时间序列神经网络替代模型的使用，以预测车辆设计和FIN运动学的推力。我们开发了一个基于搜索的逆模型，该模型利用运动学对神经网络模型进行控制系统设计。我们的反向模型找到了一组FIN运动学，其多目标目标是达到目标推力并在拍打周期之间创建平滑的运动学过渡。我们演示了整合此逆模型的控制系统如何使在线，周期周期调整以优先考虑不同的系统目标。
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散射变换是一种基于小波的多层转换，最初是作为卷积神经网络（CNN）的模型引入的，它在我们对这些网络稳定性和不变性属性的理解中发挥了基础作用。随后，人们普遍兴趣将CNN的成功扩展到具有非欧盟结构的数据集，例如图形和歧管，从而导致了几何深度学习的新兴领域。为了提高我们对这个新领域中使用的体系结构的理解，几篇论文提出了对非欧几里得数据结构（如无方向的图形和紧凑的Riemannian歧管）的散射转换的概括。在本文中，我们介绍了一个通用的统一模型，用于测量空间上的几何散射。我们提出的框架包括以前的几何散射作品作为特殊情况，但也适用于更通用的设置，例如有向图，签名图和带边界的歧管。我们提出了一个新标准，该标准可以识别哪些有用表示应该不变的组，并表明该标准足以确保散射变换具有理想的稳定性和不变性属性。此外，我们考虑从随机采样未知歧管获得的有限度量空间。我们提出了两种构造数据驱动图的方法，在该图上相关的图形散射转换近似于基础歧管上的散射变换。此外，我们使用基于扩散图的方法来证明这些近似值之一的收敛速率的定量估计值，因为样品点的数量趋向于无穷大。最后，我们在球形图像，有向图和高维单细胞数据上展示了方法的实用性。
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第一人称视频在其持续环境的背景下突出了摄影师的活动。但是，当前的视频理解方法是从短视频剪辑中的视觉特征的原因，这些视频片段与基础物理空间分离，只捕获直接看到的东西。我们提出了一种方法，该方法通过学习摄影师（潜在看不见的）本地环境来促进以人为中心的环境的了解来链接以自我为中心的视频和摄像机随着时间的推移而张开。我们使用来自模拟的3D环境中的代理商的视频进行训练，在该环境中，环境完全可以观察到，并在看不见的环境的房屋旅行的真实视频中对其进行测试。我们表明，通过将视频接地在其物理环境中，我们的模型超过了传统的场景分类模型，可以预测摄影师所处的哪个房间（其中帧级信息不足），并且可以利用这种基础来定位与环境相对应的视频瞬间 - 中心查询，优于先验方法。项目页面：http：//vision.cs.utexas.edu/projects/ego-scene-context/
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电缆在许多环境中无处不在，但容易出现自我闭合和结，使它们难以感知和操纵。挑战通常会随着电缆长度而增加：长电缆需要更复杂的松弛管理和策略，以促进可观察性和可及性。在本文中，我们专注于使用双边机器人自动弄清长达3米的电缆。我们开发了新的运动原语，以有效地解开长电缆和专门用于此任务的新型Gripper Jaws。我们提出了缠结操作（SGTM）的滑动和抓握，该算法将这些原始物与RGBD视觉构成迭代性毫无障碍。SGTM在隔离的外手上取消了67％的成功率，图8节和更复杂的配置上的50％。可以在https://sites.google.com/view/rss-2022-untangling/home上找到补充材料，可视化和视频。
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模拟到现实的转移已成为一种流行且非常成功的方法，用于培训各种任务的机器人控制政策。但是，确定在模拟中训练的政策何时准备将其转移到物理世界通常是一个挑战。部署经过很少的模拟数据训练的策略可能会导致物理硬件的不可靠和危险行为。另一方面，模拟中的过度训练会导致策略过度拟合模拟器的视觉外观和动力学。在这项工作中，我们研究了自动确定在模拟中训练的策略何时可以可靠地转移到物理机器人的策略。我们在机器人织物操纵的背景下专门研究了这些思想，因为成功建模织物的动力学和视觉外观的困难，成功的SIM2Real转移尤其具有挑战性。导致织物平滑任务表明我们的切换标准与实际的性能很好地相关。特别是，我们基于信心的切换标准在培训总预算的55-60％之内达到了87.2-93.7％的平均最终面料覆盖率。有关代码和补充材料，请参见https://tinyurl.com/lsc-case。
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歧管散射变换是用于在Riemannian歧管上定义的数据的深度提取器。它是将类似卷积神经网络的操作员扩展到一般流形的第一个例子之一。该模型的初始工作主要集中在其理论稳定性和不变性属性上，但没有为其数值实现提供方法，除非具有预定义的网格的二维表面。在这项工作中，我们根据扩散图的理论提出实用方案，以实现在自然主义系统（例如单细胞遗传学）中产生的流形散射转换，其中数据是一个高度点云，该云是模仿躺在上面的高维点云。低维歧管。我们证明我们的方法对于信号分类和多种分类任务有效。
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