缺乏自由获得的（现实生活或合成）高或超高维度的多级数据集可能会阻碍对特征筛查的快速增长的研究，尤其是在生物识别技术领域，在这种情况下，此类数据集使用很常见。本文报告了一个名为Biometricblender的Python软件包，它是一种超高维，多级合成数据生成器，可基于广泛的功能筛选方法进行基准测试。在数据生成过程中，用户可以控制混合特征的总体实用性和相互关系，因此合成特征空间能够模仿真实生物识别数据集的关键属性。
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相关光和电子显微镜是研究细胞内部结构的强大工具。它结合了相关光（LM）和电子（EM）显微镜信息的相互益处。但是，将LM叠加到EM图像以将功能分配给结构信息的经典方法受到LM图像中可见的结构细节的巨大差异的阻碍。本文旨在研究一种优化方法，我们称之为EM引导的反卷积。它试图将荧光标记的结构自动分配给EM图像中可见的细节，以弥合两种成像模式之间的分辨率和特异性的间隙。
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在非结构化环境中工作的机器人必须能够感知和解释其周围环境。机器人技术领域基于深度学习模型的主要障碍之一是缺乏针对不同工业应用的特定领域标记数据。在本文中，我们提出了一种基于域随机化的SIM2REAL传输学习方法，用于对象检测，可以自动生成任意大小和对象类型的标记的合成数据集。随后，对最先进的卷积神经网络Yolov4进行了训练，以检测不同类型的工业对象。通过提出的域随机化方法，我们可以在零射击和单次转移的情况下分别缩小现实差距，分别达到86.32％和97.38％的MAP50分数，其中包含190个真实图像。在GEFORCE RTX 2080 TI GPU上，数据生成过程的每图像少于0.5 s，培训持续约12H，这使其方便地用于工业使用。我们的解决方案符合工业需求，因为它可以通过仅使用1个真实图像进行培训来可靠地区分相似的对象类别。据我们所知，这是迄今为止满足这些约束的唯一工作。
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我们讨论了多尺度Fisher对Gorsky和MA（2022）提出的多变量依赖的独立性测试，与基于Hilbert-Schmidt独立标准（HSIC）的现有线性时间内核测试相比。我们强调了这样一个事实，即在任何有限样本量的内核测试水平都可以得到准确控制，就像多率级别一样。在我们的实验中，我们观察到测试能力方面的一些性能限制。
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模仿学习使用专家的演示来揭示最佳政策，并且也适用于现实世界的机器人技术任务。但是，在这种情况下，由于安全，经济和时间限制，对代理的培训是在模拟环境中进行的。后来，使用SIM到现实方法将代理应用于现实域。在本文中，我们采用模仿学习方法来解决模拟环境中的机器人技术任务，并使用转移学习将这些解决方案应用于现实世界环境。我们的任务设置在Duckietown环境中，机器人代理必须根据单个前向摄像头的输入图像遵循右车道。我们提出了三个模仿学习和两种能够完成此任务的模拟方法。在这些技术上提供了详细的比较，以突出它们的优势和缺点。
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