中风康复旨在通过功能运动的重复实践来增加神经塑性，但由于重复不足，对恢复可能具有最小的影响。最佳培训内容和数量目前未知，因为不存在测量它们的实用工具。在这里，我们呈现Primseq，一个管道来分类和计算在笔划康复中培训的功能动作。我们的方法集成了可穿戴传感器来捕获上体运动，深度学习模型来预测运动序列，以及对Tally Motions的算法。训练有素的模型将康复活动分解成组件功能运动，优于竞争性机器学习方法。 Primseq进一步在人类专家的时间和劳动力成本的一小部分中量化了这些动作。我们展示了以前看不见的中风患者的Primseq的能力，这是一系列上肢电机损伤。我们预计这些进步将支持在中风康复中定量给药试验所需的严格测量。
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从视频和动态数据自动活动识别是一种重要的机器学习问题，其应用范围从机器人到智能健康。大多数现有的作品集中在确定粗动作，如跑步，登山，或切割植物，其具有相对长的持续时间。这对于那些需要细微动作中的高时间分辨率识别应用的一个重要限制。例如，在中风恢复，定量康复剂量需要区分具有亚秒持续时间的运动。我们的目标是弥合这一差距。为此，我们引入了一个大规模，多数据集，StrokeRehab，为包括标记高时间分辨率微妙的短期操作的新动作识别基准。这些短期的行为被称为功能性原语和由河段，运输，重新定位，稳定作用，和空转的。所述数据集由高品质的惯性测量单元的传感器和执行的日常生活像馈送，刷牙等的活动41中风影响的病人的视频数据的，我们表明，基于分割产生嘈杂状态的最先进的现有机型预测时，对这些数据，这往往会导致行动超量。为了解决这个问题，我们提出了高分辨率的活动识别，通过语音识别技术的启发，它是基于一个序列到序列模型，直接预测的动作序列的新方法。这种方法优于国家的最先进的电流在StrokeRehab数据集的方法，以及对标准的基准数据集50Salads，早餐，和拼图。
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社交媒体的日益普及引起了人们对儿童在线安全的关注。未成年人与具有掠夺性意图的成年人之间的互动是一个特别严重的关注点。在线性修饰的研究通常依靠领域专家来手动注释对话，从而限制了规模和范围。在这项工作中，我们测试了良好的方法如何检测对话行为并取代专家的人类注释。在在线修饰的心理理论中，我们将$ 6772的$ 6772 $聊天消息标记为儿童性犯罪者以十一种掠夺性行为之一发送的聊天消息。我们训练字袋和自然语言推断模型来对每种行为进行分类，并表明，最佳性能模型以一致但不与人类注释的方式分类的方式对行为进行了分类。
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在许多学科中，异质治疗效果（HTE）的估计至关重要，从个性化医学到经济学等等。在随机试验和观察性研究中，随机森林已被证明是一种灵活而有力的HTE估计方法。尤其是Athey，Tibshirani和Wager（2019）引入的“因果森林”，以及包装GRF中的R实施。 Seibold，Zeileis和Hothorn（2018）引入了一种称为“基于模型的森林”的相关方法，该方法旨在随机试验，并同时捕获预后和预测变量的效果，并在R包装模型中进行模块化实现。 。在这里，我们提出了一种统一的观点，它超出了理论动机，并研究了哪些计算元素使因果森林如此成功，以及如何将它们与基于模型的森林的优势融合在一起。为此，我们表明，可以通过相同的参数和L2损耗下加性模型的模型假设来理解这两种方法。这种理论上的见解使我们能够实施“基于模型的因果林”的几种口味，并在计算机中剖析其不同元素。将原始的因果森林和基于模型的森林与基准研究中的新混合版本进行了比较，该研究探讨了随机试验和观察环境。在随机设置中，两种方法都执行了AKIN。如果在数据生成过程中存在混淆，我们发现与相应倾向的治疗指标的局部核心是良好性能的主要驱动力。结果的局部核心不太重要，并且可以通过相对于预后和预测效应的同时拆分选择来代替或增强。
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行人安全是运输系统管理人员和运营商的优先事项，以及德克萨斯州奥斯汀市雇用的愿景零策略的主要重点。虽然有许多治疗和技术能够有效地提高行人安全性，但识别这些治疗最需要的位置仍然是一个挑战。当前的实践需要手动观察候选位置进行有限的时间段，导致识别过程是耗时的，随着时间的推移，交通模式的滞后，缺乏可扩展性。中间块位置，通常需要安全对策，特别是难以识别和监控。该研究的目标是了解公交车站位置和中块交叉路口之间的相关性，以帮助交通工程师实施视觉零策略以提高行人安全性。在事先工作中，我们开发了一种使用深度神经网络模型来检测交通摄像机视频的行人交叉事件，以识别交叉事件。在本文中，我们扩展了使用在附近的交叉口的货架上的CCTV PAN- TILT-ZOOM（PTZ）流量监控摄像机中使用交通摄像机视频识别总线停止使用的方法。我们将视频检测结果与巴士站附近的中间块交叉相关联，在中间块交叉的每一侧的公共汽车上的行人活动。我们还通过自动创建仅显示交叉事件的视频剪辑自动化创建来促进人工活动检测的网络门户，从而大大提高人类审查过程的效率来促进人工活动检测。
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用于训练自动汽车的两种目前的方法是加强学习和模仿学习。本研究通过将监督模仿学习集成到强化学习中，在模拟和更小的现实世界环境中开发了一种新的学习方法和系统方法，使RL训练数据收集过程更有效和高效。通过组合这两种方法，所提出的研究成功利用了RL和IL方法的优点。首先，使用模仿学习将一个真正的迷你级机器人汽车组装并培训了6英尺的真实世界轨道。在此过程中，通过模仿人类专家驱动程序并手动记录使用Microsoft Airsim的API手动记录动作来控制迷你级机器人车辆以控制磁级机器人车辆。 331能够生成和收集准确的人类奖励训练样本。然后，使用加强学习在Microsoft Airsim模拟器中培训了一个代理，使用初始331奖励数据从模仿学习培训输入的初始331奖励数据。经过6小时的培训期后，迷你规模的机器人汽车能够在迷你级机器人汽车无法完成一个全圈，即使在30之后，迷你规模机器人汽车无法完成一个全圈小时培训纯RL培训。培训时间减少80％，新方法每小时产生更高的平均奖励。因此，新方法能够节省大量的培训时间，可用于加速自动驾驶中的RL的采用，这将有助于在应用于现实生活场景时长期产生更有效和更好的结果。关键词：加固学习（RL），仿制学习（IL），自主驾驶，人类驾驶数据，CNN
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