两种尺寸的模块化机器人的良好理论模型是边缘连接的方形模块配置，可以通过所谓的滑动移动重新配置。 Dumitrescu和Pach [图形和Combinatorics，2006]证明，始终可以将N $ Squares的一个边缘连接配置重新配置为任何其他使用$ O（n ^ 2）$滑动移动，同时保持配置连接每时每刻。对于某些配置，重新配置可能需要$ \ omega（n ^ 2）$滑动移动。然而，可能就足够较少。我们证明它是难以最小化给定对边缘连接配置的滑动移动的数量。在正面，我们呈现收集和紧凑，一个输入敏感的就地算法只需要$ O（\ bar {p} n）$ slide移动，将一个配置转换为另一个配置，其中$ \ bar {p} $两个边界框的最大周边。正方形仅在边界盒内移动，除了可以通过与边界框相邻的位置移动的时间最多的一个正方形。 $ O（\ bar {p} n）$绑定永远不会超过$ o（n ^ 2）$，并且在只需$ n $和$ \ bar {p} $ 。我们的算法建立在基本原理上，可以有效地转换模块化机器人的良好连接的组件。因此，我们迭代地提高配置内的连接，最终到达一个固体$ xy $-monotone组件。我们实施了聚集＆紧凑，并通过实验进行了比较了Moreno和Searist的原始修改，Dumitrescu和PACH算法（MSDP）的[Eurocg 2020]。我们的实验表明，在所有类型的方形配置上，聚集和紧凑始终如一地优于MSDP。
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We present a toolchain for solving path planning problems for concentric tube robots through obstacle fields. First, ellipsoidal sets representing the target area and obstacles are constructed from labelled point clouds. Then, the nonlinear and highly nonconvex optimal control problem is solved by introducing a homotopy on the obstacle positions where at one extreme of the parameter the obstacles are removed from the operating space, and at the other extreme they are located at their intended positions. We present a detailed example (with more than a thousand obstacles) from stereotactic neurosurgery with real-world data obtained from labelled MPRI scans.
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As a result of the ever increasing complexity of configuring and fine-tuning machine learning models, the field of automated machine learning (AutoML) has emerged over the past decade. However, software implementations like Auto-WEKA and Auto-sklearn typically focus on classical machine learning (ML) tasks such as classification and regression. Our work can be seen as the first attempt at offering a single AutoML framework for most problem settings that fall under the umbrella of multi-target prediction, which includes popular ML settings such as multi-label classification, multivariate regression, multi-task learning, dyadic prediction, matrix completion, and zero-shot learning. Automated problem selection and model configuration are achieved by extending DeepMTP, a general deep learning framework for MTP problem settings, with popular hyperparameter optimization (HPO) methods. Our extensive benchmarking across different datasets and MTP problem settings identifies cases where specific HPO methods outperform others.
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深度学习模型正在应用于越来越多的成功案例中，但是他们在现实世界中的表现如何？为了测试模型，组装了特定的清洁数据集。但是，当部署在现实世界中时，该模型将面临意外的分布（OOD）数据。在这项工作中，我们表明所谓的“放射科医生级” Chexnet模型未能识别所有OOD图像，并将其归类为肺部疾病。为了解决这个问题，我们提出了分发投票，这是一种对多标签分类的分布图像进行分类的新方法。使用在ID和OOD数据上训练的独立课程分布（ID）预测指标，我们平均达到99％的ID分类特异性和98％的敏感性，与胸部上以前的作品相比，端到端的性能显着提高X射线14个数据集。即使仅用ImageNet作为OOD数据训练并使用X射线OOD图像进行测试，我们的方法即使仅用Imagenet进行训练，也超过了其他基于输出的OOD检测器。
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现代语言模型中的检测和缓解有害偏见被广泛认为是至关重要的开放问题。在本文中，我们退后一步，研究语言模型首先是如何偏见的。我们使用在英语Wikipedia语料库中训练的LSTM架构，使用相对较小的语言模型。在培训期间的每一步中，在每个步骤中都会更改数据和模型参数，我们可以详细介绍性别表示形式的发展，数据集中的哪些模式驱动器以及模型的内部状态如何与偏差相关在下游任务（语义文本相似性）中。我们发现性别的表示是动态的，并在训练过程中确定了不同的阶段。此外，我们表明，性别信息在模型的输入嵌入中越来越多地表示，因此，对这些性别的态度可以有效地减少下游偏置。监测训练动力学，使我们能够检测出在输入嵌入中如何表示男性和男性性别的不对称性。这很重要，因为这可能会导致幼稚的缓解策略引入新的不良偏见。我们更普遍地讨论了发现与缓解策略的相关性，以及将我们的方法推广到更大语言模型，变压器体系结构，其他语言和其他不良偏见的前景。
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本文提出了一种验证网络物理安全 - 关键系统中发现的非线性人工神经网络（ANN）行为的方法。我们将Sigmoid函数的专用间隔约束传播器实施到SMT求解器ISAT中，并将这种方法与组成方法进行比较，该方法通过ISAT中可用的基本算术特征和近似方法来编码Sigmoid函数。我们的实验结果表明，专用和组成方法明显优于近似方法。在我们所有的基准中，专门的方法与组成方法相比表现出相等或更好的性能。
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Web应用程序防火墙（WAF）如今扮演着不可或缺的角色，以保护Web应用程序免受SQL注入，XML注入和PHP注射等各种恶意注射攻击的影响。但是，鉴于注射攻击的复杂性不断发展，调整WAF的复杂性越来越复杂，确保WAF没有注射脆弱性是一项挑战，这样它将阻止所有恶意注射攻击而不会错误地影响合法信息。因此，自动测试WAF是及时且必不可少的任务。在本文中，我们提出了Danuoyi，这是一种自动注射测试工具，同时生成了对WAF上多种注射攻击的测试输入。我们的基本思想来自自然语言处理域中的跨语性翻译。特别是，不同类型的注射攻击的测试输入在句法上是不同的，但在语义上可能是相似的。因此，跨多种编程语言共享语义知识可以刺激更复杂的测试输入的产生，并发现WAF的注入脆弱性，原本很难找到。为此，在Danuoyi中，我们使用多任务学习来训练多个注射翻译模型，该学习将任何一对注射攻击之间的测试输入转换。然后，该模型由新型的多任务进化算法使用，以共同进化测试输入，以通过每一代人的共享交配池和特定于域的突变算子促进不同类型的注射攻击。我们对三个现实世界中的开源WAF和六种注射攻击进行了实验，结果表明，Danuoyi的生成高达3.8倍和5.78倍的有效测试输入（即，绕过基础WAF）比其最新的测试输入更大。 ART单项任务以及基于语法的注射结构。
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合并对称性可以通过定义通过转换相关的数据样本的等效类别来导致高度数据效率和可推广的模型。但是，表征转换如何在输入数据上作用通常很困难，从而限制了模型模型的适用性。我们提出了编码输入空间（例如图像）的学习对称嵌入网络（SENS），我们不知道转换的效果（例如旋转），以在这些操作下以已知方式转换的特征空间。可以通过模棱两可的任务网络端对端训练该网络，以学习明确的对称表示。我们在具有3种不同形式的对称形式的模棱两可的过渡模型的背景下验证了这种方法。我们的实验表明，SENS有助于将模棱两可的网络应用于具有复杂对称表示的数据。此外，相对于全等级和非等价基线的准确性和泛化可以提高准确性和概括。
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磁共振成像可以产生人体解剖和生理学的详细图像，可以帮助医生诊断和治疗肿瘤等病理。然而，MRI遭受了非常长的收购时间，使其易于患者运动伪影并限制其潜力以提供动态治疗。诸如并行成像和压缩感测的常规方法允许通过使用多个接收器线圈获取更少的MRI数据来改变MR图像来增加MRI采集速度。深度学习的最新进步与平行成像和压缩传感技术相结合，具有从高度加速的MRI数据产生高保真重建。在这项工作中，我们通过利用卷积复发网络的特性和展开算法来解决复发变分网络（RevurrentVarnet）的加速改变网络（RevurrentVarnet）的任务，提出了一种基于深入的深度学习的反问题解决者。 RevurrentVarnet由多个块组成，每个块都负责梯度下降优化算法的一个展开迭代，以解决逆问题。与传统方法相反，优化步骤在观察域（$ k $ -space）而不是图像域中进行。每次反复出的Varnet块都会通过观察到的$ k $ -space，并由数据一致性术语和复制单元组成，它将作为输入的隐藏状态和前一个块的预测。我们所提出的方法实现了新的最新状态，定性和定量重建导致来自公共多通道脑数据集的5倍和10倍加速数据，优于以前的传统和基于深度学习的方法。我们将在公共存储库上释放所有型号代码和基线。
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我们研究多个代理商在多目标环境的同时学习的问题。具体来说，我们考虑两种药剂重复播放一个多目标的正常形式的游戏。在这样的游戏，从联合行动所产生的收益都向量值。以基于效用的方法，我们假设效用函数存在映射向量标公用事业和考虑旨在最大限度地提高预期收益载体的效用代理。作为代理商不一定知道他们的对手的效用函数或策略，他们必须学会互动的最佳策略对方。为了帮助代理商在适当的解决办法到达，我们介绍四种新型偏好通信协议双方的合作以及自身利益的沟通。每一种方法描述了一个代理在他们的行动以及如何另一代理响应通信偏好的特定协议。这些协议是一组对不沟通基线代理5个标杆游戏随后对其进行评估。我们发现，偏好通信可以彻底改变学习的过程，并导致其没有在此设置先前观测环纳什均衡的出现。另外，还要在那里代理商必须学会当通信的通信方案。对于与纳什均衡游戏的代理，我们发现通信可以是有益的，但很难知道什么时候剂有不同的最佳平衡。如果不是这种情况，代理变得冷漠通信。在游戏没有纳什均衡，我们的结果表明，整个学习率的差异。当使用更快的学习者，我们观察到明确的沟通，在50％左右的时间变得越来越普遍，因为它可以帮助他们在学习的妥协联合政策。较慢的学生保留这种模式在较小的程度，但显示增加的冷漠。
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