在开发了不同的机器学习和流动学习算法之后，现在可能是将它们放在一起为机器做出强大思想的好时机。在这项工作中，我们将情感歧管作为机器思想的组成部分。每个情感歧管都模型一个特征性的思想群，并包含多个状态。我们将机器的思想定义为一组情感流形。我们使用学习模型将输入信号映射到情感歧管的嵌入空间。使用此映射，机器或机器人采用输入信号，并可以对其进行情感反应。我们使用深度度量学习，与暹罗网络一起使用，并提出了情感流形学习的损失功能。我们根据心理和哲学研究来定义国家之间的边缘。使用实例的三胞胎，我们训练网络以最大程度地减少每个州的差异，并在状态之间具有所需的距离。我们表明，情感歧管可以在机器机器和人机相互作用中具有各种应用。还提供了一些模拟，以验证所提出的方法。在机器脑海中，有可能拥有尽可能多的情感歧管。机器思想中更情感的歧管可以使其更现实和有效。本文打开门。我们邀请来自各个科学领域的研究人员提出更多的情感流形，以插入机器的思想中。

在人工智能的许多应用中，细粒度的变化检测和回归分析至关重要。实际上，由于缺乏可靠的基础真理信息和复杂性，因此这项任务通常是有挑战性的。因此，开发一个可以代表多个信息源的相关性和可靠性至关重要的框架。在本文中，我们调查了如何将多任务指标学习中的技术应用于实际数据中的细粒度变化。关键思想是，如果我们将一个单个对象的特定实例之间的兴趣指标中的增量变化纳入作为多任务指标学习框架中的一项任务，然后解释该限制将使用户被警报以对整体度量的整体度量不变。研究的技术是专门针对处理异质数据源的专门量身定制的。每个任务的输入数据可能包含缺失的值，该值的比例和分辨率在任务之间不存在，并且数据包含非独立且相同分布的（非IID）实例。根据我们最初的实验实施结果的结果，并讨论了该域中的相关研究，这可能为进一步的研究提供了方向。

我们分析了含有100,000个补丁的结直肠癌（CRC）组织病理学数据集的离线和在线三胞胎挖掘的效果。我们认为在线和离线采矿中，极端，即与给定锚的最远和最近的补丁。尽管许多工作仅着眼于在线选择三胞胎（批次），但我们还研究了以离线方式训练之前的极端距离和邻居补丁的效果。我们分析了极端案例的嵌入离线距离与在线采矿的影响，包括易于正面的，批处理半硬度，批处理硬线挖掘，邻里组件分析损失，其代理版本和距离加权采样。我们还根据极端距离进行了在线方法，并根据数据模式进行了全面比较离线和在线挖掘绩效，并将离线挖掘解释为具有大型迷你批量大小的在线挖掘的可拖延概括。同样，我们讨论了不同结直肠组织类型的关系。我们发现，离线和在线挖掘方法在本研究中具有可比的特定体系结构（例如RESNET-18）具有可比性的性能。此外，我们发现包括不同的极端距离在内的各种情况是有希望的，尤其是在在线方法中。

当社会机器人和其他智能机器进入家中时，人工情感智力（AEI）正在焦点，以应对用户对更深入，更有意义的人类机器互动的渴望。为了完成这种有效的互动，下一代AEI需要全面的人类情感模型才能进行训练。与情感理论（一直是心理学的历史重点）不同，情感模型是一种描述性工具。在实践中，最强的模型需要强大的覆盖范围，这意味着定义最小的情绪集可以从中得出所有其他情感。为了实现所需的覆盖范围，我们转向自然语言处理中的单词嵌入。我们的实验使用无监督的聚类技术表明，只有15个离散的情绪类别，我们可以在六种主要语言（阿拉伯语，中文，英语，法语，西班牙语和俄语）上提供最大的覆盖范围。为了支持我们的发现，我们还检查了来自两个大规模情感识别数据集的注释，以评估与人类观念的规模观念相比，评估现有情绪模型的有效性。由于强大的，全面的情感模型是开发现实世界情感计算应用的基础，因此这项工作对社会机器人技术，人机互动，心理保健和计算心理学具有广泛的影响。

尖峰神经网络（SNN）引起了脑启发的人工智能和计算神经科学的广泛关注。它们可用于在多个尺度上模拟大脑中的生物信息处理。更重要的是，SNN是适当的抽象水平，可以将大脑和认知的灵感带入人工智能。在本文中，我们介绍了脑启发的认知智力引擎（Braincog），用于创建脑启发的AI和脑模拟模型。 Braincog将不同类型的尖峰神经元模型，学习规则，大脑区域等作为平台提供的重要模块。基于这些易于使用的模块，BrainCog支持各种受脑启发的认知功能，包括感知和学习，决策，知识表示和推理，运动控制和社会认知。这些受脑启发的AI模型已在各种受监督，无监督和强化学习任务上有效验证，并且可以用来使AI模型具有多种受脑启发的认知功能。为了进行大脑模拟，Braincog实现了决策，工作记忆，神经回路的结构模拟以及小鼠大脑，猕猴大脑和人脑的整个大脑结构模拟的功能模拟。一个名为BORN的AI引擎是基于Braincog开发的，它演示了如何将Braincog的组件集成并用于构建AI模型和应用。为了使科学追求解码生物智能的性质并创建AI，Braincog旨在提供必要且易于使用的构件，并提供基础设施支持，以开发基于脑部的尖峰神经网络AI，并模拟认知大脑在多个尺度上。可以在https://github.com/braincog-x上找到Braincog的在线存储库。

我们研究了精神病学临床领域中脑唤醒的调节改变了面部行为的统计特性。潜在的机制与对某些心理状态的行为替代测量的警惕性连续体的经验解释有关。我们以基于经典的头皮的审视传感器（OEG）的意义命名了所提出的测量，该传感器光电脑摄影（OEG）仅依赖于现代基于摄像机的实时信号处理和计算机视觉。基于随机表示作为面部动力学的连贯性，反映了情绪表达中的半径不对称性，我们证明了患者与健康对照之间几乎没有完美的区别，以及精神疾病抑郁症和精神分裂症和症状的严重性。与标准诊断过程相反，该过程耗时，主观，不包含神经生物学数据，例如实时面部动力学，情感响应能力的客观随机建模仅需要几分钟的基于视频的面部录制。我们还强调了该方法作为因果推断模型在转诊分析中的潜力，以预测药理治疗的结果。所有结果均在临床纵向数据收集中获得，其中有100名患者和50例对照。

我们提出了一个深度度量学习模型，以创建具有良好定义结构的嵌入子空间。引入了对输出空间上的高斯结构施加高斯结构的新损失函数，以创建这些子空间，从而塑造数据的分布。鉴于其简化和已建立的结构，具有高斯溶液空间的混合物是有利的。它允许快速发现类别内的课程，并在个人课程的质心中识别平均代表。我们还提出了一种新的半监督方法来创建子类。我们说明了我们对面部表情识别问题的方法，并验证FER +，EffectNet，Extended Cohn-Kanade（CK +），Bu-3DFE和Jaffe数据集的结果。我们通过实验证明了学习嵌入的嵌入可以成功地用于各种应用程序，包括表达检索和情感识别。

这是一门专门针对STEM学生开发的介绍性机器学习课程。我们的目标是为有兴趣的读者提供基础知识，以在自己的项目中使用机器学习，并将自己熟悉术语作为进一步阅读相关文献的基础。在这些讲义中，我们讨论受监督，无监督和强化学习。注释从没有神经网络的机器学习方法的说明开始，例如原理分析，T-SNE，聚类以及线性回归和线性分类器。我们继续介绍基本和先进的神经网络结构，例如密集的进料和常规神经网络，经常性的神经网络，受限的玻尔兹曼机器，（变性）自动编码器，生成的对抗性网络。讨论了潜在空间表示的解释性问题，并使用梦和对抗性攻击的例子。最后一部分致力于加强学习，我们在其中介绍了价值功能和政策学习的基本概念。

情绪可以提供自然的交流方式，以补充许多领域中社交机器人（例如文本和语音）现有的多模式能力。我们与112、223和151名参与者进行了三项在线研究，以调查使用情绪作为搜救（SAR）机器人的交流方式的好处。在第一个实验中，我们研究了通过机器人的情绪传达与SAR情况有关的信息的可行性，从而导致了从SAR情况到情绪的映射。第二项研究使用控制控制理论是推导此类映射的替代方法。此方法更灵活，例如允许对不同的情绪集和不同机器人进行调整。在第三个实验中，我们使用LED作为表达通道为外观受限的室外现场研究机器人创建了情感表达。在各种模拟的SAR情况下，使用这些情感表达式，我们评估了这些表达式对参与者（采用救援人员的作用）的影响。我们的结果和提议的方法提供了（a）有关情感如何帮助在SAR背景下传达信息的见解，以及（b）在（模拟）SAR通信环境中添加情绪为传播方式的有效性的证据。

过去二十年来看待人工智能的巨大进步。计算能力方面的指数增长使我们希望发展为机器人等人。问题是：我们在那里吗？也许不会。随着认知科学的整合，人工智能（AI）的“人为”特征可能很快被“聪明”所取代。这将有助于开发更强大的AI系统，并同时让我们更好地了解人脑如何运作。我们讨论弥合这两个领域的各种可能性和挑战以及如何互相受益。我们认为，由于开发这样的先进系统需要更好地了解人类大脑的可能性，AI接管人类文明的可能性很低。

The success of machine learning algorithms generally depends on data representation, and we hypothesize that this is because different representations can entangle and hide more or less the different explanatory factors of variation behind the data. Although specific domain knowledge can be used to help design representations, learning with generic priors can also be used, and the quest for AI is motivating the design of more powerful representation-learning algorithms implementing such priors. This paper reviews recent work in the area of unsupervised feature learning and deep learning, covering advances in probabilistic models, auto-encoders, manifold learning, and deep networks. This motivates longer-term unanswered questions about the appropriate objectives for learning good representations, for computing representations (i.e., inference), and the geometrical connections between representation learning, density estimation and manifold learning.

了解因果关系有助于构建干预措施，以实现特定的目标并在干预下实现预测。随着学习因果关系的越来越重要，因果发现任务已经从使用传统方法推断出潜在的因果结构从观察数据到深度学习涉及的模式识别领域。大量数据的快速积累促进了具有出色可扩展性的因果搜索方法的出现。因果发现方法的现有摘要主要集中在基于约束，分数和FCM的传统方法上，缺乏针对基于深度学习的方法的完美分类和阐述，还缺乏一些考虑和探索因果关系的角度来探索因果发现方法范式。因此，我们根据变量范式将可能的因果发现任务分为三种类型，并分别给出三个任务的定义，定义和实例化每个任务的相关数据集以及同时构建的最终因果模型，然后审查不同任务的主要因果发现方法。最后，我们从不同角度提出了一些路线图，以解决因果发现领域的当前研究差距，并指出未来的研究方向。

对象之间的相似性在广泛的区域中非常重要。虽然可以使用从搁板距离函数测量相似性，但它们可能无法捕获相似性的固有含义，这往往取决于底层数据和任务。此外，传统距离函数限制了待对称的相似度措施的空间，并且不直接允许比较来自不同空间的对象。我们建议使用量子网络（GQSIM）来学习依赖于学习的任务依赖性（A）不需要具有相同维度的数据之间的对称相似性。我们分析了这种相似函数的特性（对于一个简单的情况），数值（用于复杂的情况）并显示这些相似度措施可以提取数据的突出特征。我们还证明了使用该技术的相似度测量是$（\ epsilon，\ gamma，\ tau）$ - 良好，从而造成理论上保证性能。最后，我们通过对三个相关应用程序应用这种技术进行结论 - 分类，图形完成，生成建模。

意识和智力是通常被民间心理学和社会所理解的特性。人工智能一词及其在近年来设法解决的问题是一种论点，以确立机器经历某种意识。遵循罗素的类比，如果一台机器能够做一个有意识的人所做的事情，那么机器有意识的可能性就会增加。但是，这种类比的社会含义是灾难性的。具体而言，如果对可以解决神经典型人可能会解决的问题的实体赋予了权利，那么机器是否具有更多的残疾人权利？例如，自闭症综合征障碍频谱可以使一个人无法解决机器解决的问题。我们认为明显的答案是否定的，因为解决问题并不意味着意识。因此，我们将在本文中争论出惊人的意识和至少计算智力是独立的，以及为什么机器不具有惊人意识，尽管它们可能会发展出与人类相比更高的计算智力。为此，我们尝试制定计算智能的客观度量，并研究其在人类，动物和机器中的表现。类似地，我们将惊人的意识研究为二分法变量，以及它在人，动物和机器中的分布方式。由于现象意识和计算智力是独立的，因此这一事实对社会具有关键意义，我们在这项工作中也分析了这一事实。

Many scientific fields study data with an underlying structure that is a non-Euclidean space. Some examples include social networks in computational social sciences, sensor networks in communications, functional networks in brain imaging, regulatory networks in genetics, and meshed surfaces in computer graphics. In many applications, such geometric data are large and complex (in the case of social networks, on the scale of billions), and are natural targets for machine learning techniques. In particular, we would like to use deep neural networks, which have recently proven to be powerful tools for a broad range of problems from computer vision, natural language processing, and audio analysis. However, these tools have been most successful on data with an underlying Euclidean or grid-like structure, and in cases where the invariances of these structures are built into networks used to model them.Geometric deep learning is an umbrella term for emerging techniques attempting to generalize (structured) deep neural models to non-Euclidean domains such as graphs and manifolds. The purpose of this paper is to overview different examples of geometric deep learning problems and present available solutions, key difficulties, applications, and future research directions in this nascent field.

情绪分析中最突出的任务是为文本分配情绪，并了解情绪如何在语言中表现出来。自然语言处理的一个重要观察结果是，即使没有明确提及情感名称，也可以通过单独参考事件来隐式传达情绪。在心理学中，被称为评估理论的情感理论类别旨在解释事件与情感之间的联系。评估可以被形式化为变量，通过他们认为相关的事件的人们的认知评估来衡量认知评估。其中包括评估事件是否是新颖的，如果该人认为自己负责，是否与自己的目标以及许多其他人保持一致。这样的评估解释了哪些情绪是基于事件开发的，例如，新颖的情况会引起惊喜或不确定后果的人可能引起恐惧。我们在文本中分析了评估理论对情绪分析的适用性，目的是理解注释者是否可以可靠地重建评估概念，如果可以通过文本分类器预测，以及评估概念是否有助于识别情感类别。为了实现这一目标，我们通过要求人们发短信描述触发特定情绪并披露其评估的事件来编译语料库。然后，我们要求读者重建文本中的情感和评估。这种设置使我们能够衡量是否可以纯粹从文本中恢复情绪和评估，并为判断模型的绩效指标提供人体基准。我们将文本分类方法与人类注释者的比较表明，两者都可以可靠地检测出具有相似性能的情绪和评估。我们进一步表明，评估概念改善了文本中情绪的分类。

Quadruped robots are currently used in industrial robotics as mechanical aid to automate several routine tasks. However, presently, the usage of such a robot in a domestic setting is still very much a part of the research. This paper discusses the understanding and virtual simulation of such a robot capable of detecting and understanding human emotions, generating its gait, and responding via sounds and expression on a screen. To this end, we use a combination of reinforcement learning and software engineering concepts to simulate a quadruped robot that can understand emotions, navigate through various terrains and detect sound sources, and respond to emotions using audio-visual feedback. This paper aims to establish the framework of simulating a quadruped robot that is emotionally intelligent and can primarily respond to audio-visual stimuli using motor or audio response. The emotion detection from the speech was not as performant as ERANNs or Zeta Policy learning, still managing an accuracy of 63.5%. The video emotion detection system produced results that are almost at par with the state of the art, with an accuracy of 99.66%. Due to its "on-policy" learning process, the PPO algorithm was extremely rapid to learn, allowing the simulated dog to demonstrate a remarkably seamless gait across the different cadences and variations. This enabled the quadruped robot to respond to generated stimuli, allowing us to conclude that it functions as predicted and satisfies the aim of this work.

在AI研究中，到目前为止，尽管这一方面在智能系统的功能中突出特征，但对功能和负担的表征和代表的表征和代表的关注一直是零星和稀疏的。迄今为止，零星和稀疏的稀疏努力是对功能和负担的表征和理解，也没有一般框架可以统一与功能概念的表示和应用有关的所有不同使用域和情况。本文开发了这样的一般框架，一种方法强调了一个事实，即所涉及的表示必须是明确的认知和概念性的，它们还必须包含有关涉及的事件和过程的因果特征，并采用了概念上的结构，这些概念结构是扎根的为了达到最大的通用性，他们所指的指南。描述了基本的一般框架，以及一组有关功能表示的基本指南原则。为了正确，充分地表征和表示功能，需要一种描述性表示语言。该语言是定义和开发的，并描述了其使用的许多示例。一般框架是基于一般语言含义表示代表框架的概念依赖性的扩展而开发的。为了支持功能的一般表征和表示，基本的概念依赖框架通过称为结构锚和概念依赖性阐述的代表性设备以及一组地面概念的定义来增强。这些新颖的代表性构建体得到了定义，开发和描述。处理功能的一般框架将代表实现人工智能的重大步骤。

讨论了与科学，工程，建筑和人为因素相关的月球表面上的运输设施问题。未来十年制造的后勤决策可能对财务成功至关重要。除了概述一些问题及其与数学和计算的关系外，本文还为决策者，科学家和工程师提供了有用的资源。

Recent progress in artificial intelligence (AI) has renewed interest in building systems that learn and think like people. Many advances have come from using deep neural networks trained end-to-end in tasks such as object recognition, video games, and board games, achieving performance that equals or even beats humans in some respects. Despite their biological inspiration and performance achievements, these systems differ from human intelligence in crucial ways. We review progress in cognitive science suggesting that truly human-like learning and thinking machines will have to reach beyond current engineering trends in both what they learn, and how they learn it. Specifically, we argue that these machines should (a) build causal models of the world that support explanation and understanding, rather than merely solving pattern recognition problems; (b) ground learning in intuitive theories of physics and psychology, to support and enrich the knowledge that is learned; and (c) harness compositionality and learning-to-learn to rapidly acquire and generalize knowledge to new tasks and situations. We suggest concrete challenges and promising routes towards these goals that can combine the strengths of recent neural network advances with more structured cognitive models.