持续学习（CL）的重点是开发具有适应新环境并学习新技能的算法。近年来，这项非常具有挑战性的任务引起了人们的极大兴趣，新解决方案迅速出现。在本文中，我们提出了一种NVFNET-RDC方法进行连续对象检测。我们的NVFNET-RDC由教师学生组成，并采用重播和功能蒸馏策略。作为第一名解决方案，我们分别在第三个Clvision Challenge Track 2和Track 3上获得了55.94％和54.65％的平均地图。
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本地图像功能匹配，旨在识别图像对的识别和相应的相似区域，是计算机视觉中的重要概念。大多数现有的图像匹配方法遵循一对一的分配原则，并采用共同最近的邻居来确保跨图像之间本地特征之间的独特对应关系。但是，来自不同条件的图像可能会容纳大规模变化或观点多样性，以便一对一的分配可能在密集匹配中导致模棱两可或丢失的表示形式。在本文中，我们介绍了一种新颖的无探测器本地特征匹配方法Adamatcher，该方法首先通过轻巧的特征交互模块与密集的特征相关联，并估算了配对图像的可见面积，然后执行贴片级多到 - 一个分配可以预测匹配建议，并最终根据一对一的完善模块进行完善。广泛的实验表明，Adamatcher的表现优于固体基线，并在许多下游任务上实现最先进的结果。此外，多对一分配和一对一的完善模块可以用作其他匹配方法（例如Superglue）的改进网络，以进一步提高其性能。代码将在出版时提供。
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冠状动脉造影是诊断冠状动脉疾病（CAD）的“黄金标准”。目前，检测和评估冠状动脉狭窄的方法不能满足临床需求，例如，在临床实践中是必要的预先检测狭窄的先前研究。提出了两种血管狭窄检测方法来协助诊断。第一个是一种自动方法，可以自动提取整个冠状动脉树并标记所有可能的狭窄。第二个是一个交互式方法。通过这种方法，用户可以选择任何船只分段，以进一步分析其狭窄。实验表明，该方法对于具有各种血管结构的血管造影是鲁棒的。自动狭窄检测方法的精度，灵敏度和$ F_1 $得分分别为0.821,0.757和0.788。进一步的调查证明，交互方法可以提供更精确的狭窄检测结果，我们的定量分析更接近现实。所提出的自动方法和交互方法是有效的，可以在临床实践中相互补充。第一方法可用于初步筛选，第二种方法可用于进一步定量分析。我们认为，所提出的解决方案更适合CAD的临床诊断。
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本文调查了从紧凑型代表和存储训练参数的角度来看深神经网络（DNN）压缩。我们探讨了用于DNN参数的跨层架构 - 不可知表示共享的先前被忽视的机会。为此，我们从DNN架构中解耦了前馈参数并利用添加量量化，用于图像描述符的极端损耗压缩方法，以紧凑地表示参数。然后，在任务目标上是Fineetune的，以提高任务准确性。我们对MobileNet-V2，VGG-11，Reset-50进行了广泛的实验，具有用于分类，检测和分割任务的修剪培训的Pruned DNN。概念上简单的方案始终如一地优于迭代非结构化修剪。在ILSVRC12分类挑战上以76.1％的高精度应用于Reset-50，它实现了7.2美元的价格，没有准确性损失和15.3美元的准确度。进一步的分析表明，在网络层中可能经常发生表示共享，并且整个DNN的学习共享表示可以以与多个单独的部分压缩模型相同的压缩比以相同的压缩比实现更好的精度。我们释放Pytorch码以促进资源受限设备上的DNN部署，并对DNN参数的有效表示和存储的未来研究。
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准确的短期太阳能和风电预测在电力系统的规划和运营中起着重要作用。然而，由于局部天气条件，由于局部天气条件，因此，可再生能源的短期功率预测始终被认为是复杂的回归问题，而输出能力的波动和动态变化规律，即时空相关性。为了同时捕获时空特征，本文提出了一种新的基于图的神经网络的短期功率预测方法，它结合了图形卷积网络（GCN）和长短期内存（LSTM）。具体地，GCN用于学习相邻可再生能量之间的复杂空间相关性，并且LSTM用于学习功率曲线的动态变化。仿真结果表明，该拟议的混合方法可以模拟可再生能源的时空相关性，其性能优于现实世界数据集上的流行基线。
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冠状动脉造影是诊断冠状动脉疾病（CAD）的“黄金标准”。目前，检测和评估冠状动脉狭窄的方法不能满足临床需求，例如，在临床实践中是必要的预先检测狭窄的先前研究。提出了两种血管狭窄检测方法来协助诊断。第一个是一种自动方法，可以自动提取整个冠状动脉树并标记所有可能的狭窄。第二个是一个交互式方法。通过这种方法，用户可以选择任何船只分段，以进一步分析其狭窄。实验表明，该方法对于具有各种血管结构的血管造影是鲁棒的。自动狭窄检测方法的精度，灵敏度和$ F_1 $得分分别为0.821,0.757和0.788。进一步的调查证明，交互方法可以提供更精确的狭窄检测结果，我们的定量分析更接近现实。所提出的自动方法和交互方法是有效的，可以在临床实践中相互补充。第一方法可用于初步筛选，第二种方法可用于进一步定量分析。我们认为，所提出的解决方案更适合CAD的临床诊断。
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在因果推理和强盗文献中，基于观察数据的线性功能估算线性功能的问题是规范的。我们分析了首先估计治疗效果函数的广泛的两阶段程序，然后使用该数量来估计线性功能。我们证明了此类过程的均方误差上的非反应性上限：这些边界表明，为了获得非反应性最佳程序，应在特定加权$ l^2 $中最大程度地估算治疗效果的误差。 -规范。我们根据该加权规范的约束回归分析了两阶段的程序，并通过匹配非轴突局部局部最小值下限，在有限样品中建立了实例依赖性最优性。这些结果表明，除了取决于渐近效率方差之外，最佳的非质子风险除了取决于样本量支持的最富有函数类别的真实结果函数与其近似类别之间的加权规范距离。
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2022-09-19
尽管过度参数化的模型已经在许多机器学习任务上表现出成功，但与培训不同的测试分布的准确性可能会下降。这种准确性下降仍然限制了在野外应用机器学习的限制。同时，重要的加权是一种处理分配转移的传统技术，已被证明在经验和理论上对过度参数化模型的影响较小甚至没有影响。在本文中，我们提出了重要的回火来改善决策界限，并为过度参数化模型取得更好的结果。从理论上讲，我们证明在标签移位和虚假相关设置下，组温度的选择可能不同。同时，我们还证明正确选择的温度可以解脱出少数群体崩溃的分类不平衡。从经验上讲，我们使用重要性回火来实现最严重的小组分类任务的最新结果。
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最近的四型车辆超越了常规设计，更加强调可折叠和可重构的身体。但是，最新的状态仍然着重于此类设计的机械可行性，在配置切换过程中有关车辆的跟踪性能的讨论有限。在本文中，我们提出了一个完整的控制和计划框架，用于在配置切换过程中进行态度跟踪并遏制任何基于开关的干扰，这可能导致违反安全限制并导致崩溃。控制框架包括一个具有估计器的形态感知自适应控制器，以说明参数变化和最小值轨迹计划器，以在切换时实现稳定的飞行。态度跟踪的稳定性分析是通过采用开关系统理论和仿真结果来验证了拟议的框架，该框架是通过通道通过通道的可折叠四极管飞行的框架。
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已经证明，经过代码完成培训的大型语言模型（LLMS）能够合成DocStrings的简单Python程序[1]。我们发现这些代码编写的LLM可以被重新使用以编写机器人策略代码，给定自然语言命令。具体而言，策略代码可以表达处理感知输出的功能或反馈循环（例如，从对象检测器[2]，[3]）并参数化控制原始API。当作为输入提供了几个示例命令（格式为注释）后，然后是相应的策略代码（通过少量提示），LLMS可以接收新命令并自主重新编写API调用以分别生成新的策略代码。通过链接经典的逻辑结构并引用第三方库（例如，numpy，shapely）执行算术，以这种方式使用的LLM可以编写（i）（i）表现出空间几何推理的机器人策略，（ii）（ii）将其推广到新的说明和新指令和新指令和（iii）根据上下文（即行为常识）规定模棱两可的描述（例如“更快”）的精确值（例如，速度）。本文将代码作为策略介绍：语言模型生成程序的以机器人为中心的形式化（LMP），该程序可以代表反应性策略（例如阻抗控制器），以及基于Waypoint的策略（基于远见的选择，基于轨迹，基于轨迹，控制），在多个真实的机器人平台上展示。我们方法的核心是促使层次代码 - 代码（递归定义未定义的功能），该代码可以编写更复杂的代码，还可以改善最新的代码，以解决HOMANEVAL [1]基准中的39.8％的问题。代码和视频可从https://code-as-policies.github.io获得。
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