本文介绍了素描的现实，这种方法结合了AR素描和驱动的有形用户界面（TUI），用于双向素描交互。双向草图使虚拟草图和物理对象通过物理驱动和数字计算相互影响。在现有的AR素描中，虚拟世界和物理世界之间的关系只是一个方向 - 虽然物理互动会影响虚拟草图，但虚拟草图对物理对象或环境没有返回效果。相反，双向素描相互作用允许草图和驱动的tuis之间的无缝耦合。在本文中，我们采用桌面大小的小型机器人（Sony Toio）和基于iPad的AR素描工具来演示该概念。在我们的系统中，在iPad上绘制和模拟的虚拟草图（例如，线，墙壁，摆和弹簧）可以移动，动画，碰撞和约束物理Toio机器人，就像虚拟草图和物理对象存在于同一空间中一样通过AR和机器人运动之间的无缝耦合。本文贡献了一组新型的互动和双向AR素描的设计空间。我们展示了一系列潜在的应用，例如有形的物理教育，可探索的机制，儿童有形游戏以及通过素描的原位机器人编程。
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最近在组合问题中寻找多样化的解决方案，最近受到了相当大的关注（Baste等人2020; Fomin等人2020; Hanaka等。2021）。在本文中，我们研究了以下类型的问题：给出了整数$ k $，问题询问了$ k $解决方案，使得这些解决方案之间的成对和汉明距离的总和最大化。这种解决方案称为各种解决方案。我们介绍了一种用于查找加权定向图中的多样性最短$ ST $ -Paths的多项式时间算法。此外，我们研究了其他经典组合问题的多样化版本，如不同的加权麦芽碱，不同加权树丛和多样化的双链匹配。我们表明这些问题也可以在多项式时间内解决。为了评估我们寻找多样性最短$ ST $ ST -Paths的算法的实际表现，我们进行了合成和现实世界的计算实验。实验表明，我们的算法在合理的计算时间内成功计算了各种解决方案。
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我们考虑在有条件的力矩限制下学习因果关系。与无条件力矩限制下的因果推断不同，有条件的力矩限制对因果推断构成了严重的挑战，尤其是在高维环境中。为了解决这个问题，我们提出了一种方法，该方法使用条件密度比估计器将有条件的力矩限制通过重要性加权转换为无条件的力矩限制。使用这种转换，我们成功估计了条件矩限制下定义的非参数功能。我们提出的框架是一般的，可以应用于包括神经网络在内的广泛方法。我们分析估计误差，为我们提出的方法提供理论支持。在实验中，我们确认了我们提出的方法的健全性。
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