组合多个传感器使机器人能够最大程度地提高其对环境的感知意识，并增强其对外部干扰的鲁棒性，对机器人导航至关重要。本文提出了可融合的基准测试，这是一个完整的多传感器数据集，具有多种移动机器人序列。本文提出了三项贡献。我们首先推进便携式和通用的多传感器套件，可提供丰富的感官测量值：10Hz激光镜点云，20Hz立体声框架图像，来自立体声事件相机的高速率和异步事件，来自IMU的200Hz惯性读数以及10Hz GPS信号。传感器已经在硬件中暂时同步。该设备轻巧，独立，并为移动机器人提供插件支持。其次，我们通过收集17个序列来构建数据集，该序列通过利用多个机器人平台进行数据收集来涵盖校园上各种环境。一些序列对现有的SLAM算法具有挑战性。第三，我们为将本地化和映射绩效评估提供了基础真理。我们还评估最新的大满贯方法并确定其局限性。该数据集将发布由原始传感器的设置，地面真相，校准数据和评估算法组成：https：//ram-lab.com/file/site/site/multi-sensor-dataset。

我们研究小组对称性如何帮助提高端到端可区分计划算法的数据效率和概括，特别是在2D机器人路径计划问题上：导航和操纵。我们首先从价值迭代网络（VIN）正式使用卷积网络进行路径计划，因为它避免了明确构建等价类别并启用端到端计划。然后，我们证明价值迭代可以始终表示为（2D）路径计划的某种卷积形式，并将结果范式命名为对称范围（SYMPLAN）。在实施中，我们使用可进入的卷积网络来合并对称性。我们在导航和操纵方面的算法，具有给定或学习的地图，提高了与非等级同行VIN和GPPN相比，大幅度利润的训练效率和概括性能。

最近，已证明模型的神经网络模型可以提高计算机视觉和增强学习任务的样本效率。本文在机器人策略学习的背景下探讨了这一想法，在这种情况下，必须完全在物理机器人系统上学习策略，而无需参考模型，模拟器或离线数据集。我们专注于模棱两可的SAC在机器人操作中的应用，并探索算法的许多变化。最终，我们证明了通过在不到一小时或两个小时的壁时钟时间内的机上体验完全学习几项非平凡操纵任务的能力。

对比性语言图像预训练（剪辑）已被证明可以学习具有出色传递性的视觉表示，从而实现了零击分类的有希望的准确性。为了进一步提高其下游性能，现有作品在剪辑上提出了其他可学习的模块，并通过几次训练集对其进行微调。但是，由此产生的额外培训成本和数据要求严重阻碍了模型部署和知识转移的效率。在本文中，我们引入了一种自由午餐的增强方法CALIP，以通过无参数注意模块来提高Clip的零拍摄性能。具体而言，我们指导视觉和文本表示相互交互，并通过注意探索跨模式的信息特征。由于预训练大大降低了两种方式之间的嵌入距离，因此我们在注意力中丢弃所有可学习的参数，并在双向更新多模式特征，从而使整个过程无参数且无培训。通过这种方式，图像与文本感知信号混合在一起，文本表示形式被视觉引导以获得更好的自适应零射击对齐。我们在14个数据集的各种基准上评估CALIP，用于2D图像和3D Point Cloud几乎没有分类，显示出一致的零弹性性能改进了夹子。基于此，我们进一步在Calip的注意模块中插入了少量线性层，并在少量射击设置下验证我们的鲁棒性，与现有方法相比，这也可以实现领先的性能。这些广泛的实验证明了我们的方法在有效增强夹子方面的优势。

在这项研究中，我们研究了中枢神经系统（CNS）如何在个人在虚拟现实（VR）环境中执行复杂的捕捉任务时如何组织姿势控制协同作用。机器人直立的立式培训师（健壮）平台，包括表面肌电图和运动学，用于研究中枢神经系统微型姿势协同作用，具有扰动和辅助的力场。招募了一个没有辅助力的对照组，以阐明力场在扰动后以及VR达到任务期间对运动性能和姿势协同组织的影响。我们发现，辅助力量的应用显着改善了达到和平衡控制。接收辅助力的小组显示出四个姿势控制协同作用，其特征是较高的复杂性（即涉及更多肌肉）。但是，控制受试者显示了八种协同作用，这些协同作用减少了肌肉的数量。总之，辅助力减少了姿势协同的数量，同时增加了肌肉模块组成的复杂性。

垂直联合学习（VFL）是一个新兴的范式，允许不同的方（例如组织或企业）协作建立具有隐私保护的机器学习模型。在训练阶段，VFL仅交换跨各方的中间统计数据，即正向激活和向后导数，以计算模型梯度。然而，由于其地理分布性质，VFL训练通常会受到低WAN带宽的影响。在本文中，我们介绍了一种新颖有效的VFL培训框架Celu-VFL，该框架利用了本地更新技术来减少跨党的交流回合。 CELU-VFL缓存了陈旧的统计数据，并将其重新估算模型梯度，而无需交换临时统计。提出了重要的技术来提高收敛性能。首先，为了解决随机方差问题，我们提出了一种统一的采样策略，以公平地选择本地更新的陈旧统计信息。其次，为了利用稳定性带来的错误，我们设计了一种实例加权机制，以衡量估计梯度的可靠性。理论分析证明，CELU-VFL达到了与Vanilla VFL训练相似的亚线性收敛率，但需要更少的通信回合。公共和现实世界工作负载的经验结果验证了CELU-VFL的速度可能比现有作品快六倍。

专家混合物（MOE）由于其成功提高了模型质量，特别是在变压器方面的成功而变得流行。通过向几个专家提供稀疏门的令牌，每个专家只包含完整模型的一部分，Moe将模型尺寸保持不变，并且显着降低了每次标记计算，从而有效地缩放神经网络。但是，我们发现，目前的联合训练专家和稀疏门的方法引入了对模型精度的负面影响，缩短了昂贵的大规模模型训练的效率。在这项工作中，我们提出了用于MOE训练的密集至稀疏的门（DTS-Gate）。具体而言，代替使用永久稀疏门，DTS-Gate开始作为向所有专家路由令牌的密集栅极开始，然后逐渐和自适应地成为稀疏，而路线较少到更少的专家。与DTS-Gate的Moe自然地通过培训所有专家训练专家和稀疏门的训练，然后学习稀疏门。实验表明，与GPT-MOE（1.5B）模型中的最先进的开关门相比，使用OpenWeBtext数据集（40GB），DTS-Gate可以获得2.0倍的加速以达到相同的验证困惑，如以及更高的拖鞋 - 效率为1.42倍的加速。

嵌入式模型是高维数据的有效学习范例。但是，嵌入模型的一个开放问题是它们的表示（潜在因子）通常会导致大参数空间。我们观察到，现有的分布式训练框架面临嵌入模型的可伸缩性问题，因为从服务器的共享嵌入参数更新和检索共享嵌入参数通常占主导地位培训周期。在本文中，我们提出了一种新的系统框架，可显着提高巨大嵌入模型培训的可扩展性。我们拥抱嵌入的嵌入式作为绩效机会的倾斜流行分布，并利用它来解决具有嵌入缓存的通信瓶颈。为确保缓存跨越一致性，我们将新的一致性模型纳入HET设计，该模型提供了在每嵌入的基础上提供细粒度的一致性保证。与以前的工作相比，只允许读取操作的僵化，HET也利用了写入操作的血液性。六种代表性任务的评估表明，在最先进的基线上，HET达到高达88％的嵌入通信减少和高达20.68倍的性能加速。

最近，通过对比视觉 - 语言预训练（CLIP）的零射击和少量学习已经在2D视觉识别上显示了鼓舞人心的性能，从而了解在开放词汇设置中将图像与其相应的文本匹配。然而，它仍然在探索中，是否通过2D中的大规模图像文本对预先训练的剪辑可以推广到3D识别。在本文中，我们通过提出引人点来识别这种设置是可行的，这在剪辑编码点云和3D类别文本之间进行对准。具体地，我们通过将点云投射到多视图深度映射而不呈现，并聚合视图零拍摄预测以实现从2D到3D的知识转移。首先，我们设计了一个视图间适配器，以更好地提取全局特征，并自适应地融合从3D到2D预培训的剪辑中学到的几次拍摄知识。只需在几次拍摄设置中微调轻量级适配器，可以在很大程度上提高要素的性能。此外，我们遵守CONTCLIP和古典3D监督网络之间的互补财产。通过简单的合奏，PointClip提高了基线的性能，甚至超越了最先进的模型。因此，PointClip是在低资源成本和数据制度下通过剪辑的有效3D点云理解的有希望的替代方案。我们在广泛采用的ModelNet10，ModelNet40和挑战ScanObjectnn上进行彻底的实验，以证明Pointclip的有效性。代码在https://github.com/zrrskywalker/pointclip发布。

Benefiting from the intrinsic supervision information exploitation capability, contrastive learning has achieved promising performance in the field of deep graph clustering recently. However, we observe that two drawbacks of the positive and negative sample construction mechanisms limit the performance of existing algorithms from further improvement. 1) The quality of positive samples heavily depends on the carefully designed data augmentations, while inappropriate data augmentations would easily lead to the semantic drift and indiscriminative positive samples. 2) The constructed negative samples are not reliable for ignoring important clustering information. To solve these problems, we propose a Cluster-guided Contrastive deep Graph Clustering network (CCGC) by mining the intrinsic supervision information in the high-confidence clustering results. Specifically, instead of conducting complex node or edge perturbation, we construct two views of the graph by designing special Siamese encoders whose weights are not shared between the sibling sub-networks. Then, guided by the high-confidence clustering information, we carefully select and construct the positive samples from the same high-confidence cluster in two views. Moreover, to construct semantic meaningful negative sample pairs, we regard the centers of different high-confidence clusters as negative samples, thus improving the discriminative capability and reliability of the constructed sample pairs. Lastly, we design an objective function to pull close the samples from the same cluster while pushing away those from other clusters by maximizing and minimizing the cross-view cosine similarity between positive and negative samples. Extensive experimental results on six datasets demonstrate the effectiveness of CCGC compared with the existing state-of-the-art algorithms.