药物误解是可能导致对患者造成不可预测后果的风险之一。为了减轻这种风险，我们开发了一个自动系统，该系统可以正确识别移动图像中的药丸的处方。具体来说，我们定义了所谓的药丸匹配任务，该任务试图匹配处方药中药丸所拍摄的药丸的图像。然后，我们提出了PIMA，这是一种使用图神经网络（GNN）和对比度学习来解决目标问题的新方法。特别是，GNN用于学习处方中文本框之间的空间相关性，从而突出显示带有药丸名称的文本框。此外，采用对比度学习来促进药丸名称的文本表示与药丸图像的视觉表示之间的跨模式相似性的建模。我们进行了广泛的实验，并证明PIMA在我们构建的药丸和处方图像的现实数据集上优于基线模型。具体而言，与其他基线相比，PIMA的准确性从19.09％提高到46.95％。我们认为，我们的工作可以为建立新的临床应用并改善药物安全和患者护理提供新的机会。
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Vehicle routing problems and other combinatorial optimization problems have been approximately solved by reinforcement learning agents with policies based on encoder-decoder models with attention mechanisms. These techniques are of substantial interest but still cannot solve the complex routing problems that arise in a realistic setting which can have many trucks and complex requirements. With the aim of making reinforcement learning a viable technique for supply chain optimization, we develop new extensions to encoder-decoder models for vehicle routing that allow for complex supply chains using classical computing today and quantum computing in the future. We make two major generalizations. First, our model allows for routing problems with multiple trucks. Second, we move away from the simple requirement of having a truck deliver items from nodes to one special depot node, and instead allow for a complex tensor demand structure. We show how our model, even if trained only for a small number of trucks, can be embedded into a large supply chain to yield viable solutions.
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Problem instances of a size suitable for practical applications are not likely to be addressed during the noisy intermediate-scale quantum (NISQ) period with (almost) pure quantum algorithms. Hybrid classical-quantum algorithms have potential, however, to achieve good performance on much larger problem instances. We investigate one such hybrid algorithm on a problem of substantial importance: vehicle routing for supply chain logistics with multiple trucks and complex demand structure. We use reinforcement learning with neural networks with embedded quantum circuits. In such neural networks, projecting high-dimensional feature vectors down to smaller vectors is necessary to accommodate restrictions on the number of qubits of NISQ hardware. However, we use a multi-head attention mechanism where, even in classical machine learning, such projections are natural and desirable. We consider data from the truck routing logistics of a company in the automotive sector, and apply our methodology by decomposing into small teams of trucks, and we find results comparable to human truck assignment.
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本文探讨了时间视频接地（TVG）的任务，在该任务中，给定未修剪的视频和查询句子，目标是在提供的自然语言查询描述的视频中识别和确定动作实例的时间界。最近的作品通过使用大型预训练的语言模型（PLM）直接编码查询来解决此任务。但是，很难隔离改进的语言表示的影响，因为这些作品还提出了视觉输入的改进。此外，这些PLM大大增加了训练TVG模型的计算成本。因此，本文研究了PLM在TVG任务中的影响，并根据适配器评估了NLP参数效率培训替代方案的适用性。我们将流行的PLM与选择现有方法和测试不同的适配器相结合，以减少其他参数的影响。我们在三个具有挑战性的数据集上的结果表明，当TVG模型对该任务进行微调时，可以从PLM中受益匪浅，并且适配器是完全微调的有效替代方法，即使它们并不适合我们的任务。具体而言，适配器有助于节省计算成本，从而使PLM集成在较大的TVG模型中，并提供与最先进模型相当的结果。最后，通过对TVG中不同类型的适配器进行基准测试，我们的结果阐明了哪种适配器最适合每个研究的情况。
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由于学习过程中缺乏安全保证，在网络物理系统中使用加固学习（RL）是具有挑战性的。尽管有各种建议在学习过程中减少不希望的行为，但这些技术中的大多数都需要先前的系统知识，并且其适用性是有限的。本文旨在减少学习过程中不希望的行为，而无需任何先前的系统知识。我们提出动态屏蔽：基于自动机学习的基于模型的安全RL技术的扩展。动态屏蔽技术使用RPNI算法的变体和RL平行构建近似系统模型，并由于学习模型构建的屏蔽而抑制了不希望的探索。通过这种组合，在代理商体验他们之前，可以预见潜在的不安全行动。实验表明，我们的动态盾牌可显着减少训练过程中不希望的事件的数量。
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加强学习（RL）研究的进展通常是由新的，具有挑战性的环境的设计驱动的，这是一项昂贵的事业，需要技能与典型的机器学习研究人员的正交性。环境发展的复杂性仅随着程序性产生（PCG）的兴起而增加，作为产生能够测试RL剂稳健性和泛化的各种环境的流行范式。此外，现有环境通常需要复杂的构建过程，从而使重现结果变得困难。为了解决这些问题，我们介绍了基于网状引擎的基于网络的集成开发环境（IDE）Griddlyjs。 Griddlyjs允许研究人员使用方便的图形接口在视觉上设计和调试任意，复杂的PCG网格世界环境，并可视化，评估和记录训练有素的代理模型的性能。通过将RL工作流连接到由现代Web标准启用的高级功能，Griddlyjs允许发布交互式代理 - 环境演示，将实验结果直接重现为Web。为了证明Griddlyjs的多功能性，我们使用它来快速开发一个复杂的组成拼图解决环境，以及任意人为设计的环境配置及其用于自动课程学习和离线RL的解决方案。 Griddlyjs IDE是开源的，可以在\ url {https://griddly.ai}上免费获得。
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我们引入了责任感敏感安全性（RSS）的目标延长，这是一种基于规则的自动驾驶系统安全保证（ADS）的方法。制定RSS规则保证目标实现 - 除了原始RSS中的避免碰撞外，还需要进行长时间的操纵序列的复杂计划。为了应对复杂性，我们基于程序逻辑引入了一个构图推理框架，其中可以系统地为较小的子赛车制定RSS规则，并将它们组合起来以获取用于较大场景的RSS规则。作为框架的基础，我们介绍了一个程序逻辑DFHL，可满足连续的动态和安全条件。我们的框架介绍了基于DFHL的工作流程，用于导出目标感知RSS规则；我们也讨论其软件支持。我们在安全体系结构中使用RSS规则进行了实验评估。它的结果表明，目标感知RSS确实有效地实现了避免碰撞和目标实现目标。
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责任敏感安全（RSS）是一种自动驾驶系统安全性（AD）安全的方法。它旨在介绍数学配制的安全规则，并遵守该规则，以保证避免碰撞作为数学定理。然而，尽管强调了数学和逻辑保证，但RSS的逻辑基础和形式化在很大程度上是一个未开发的研究主题。在本文中，我们介绍了RSS的介绍，我们期望这将在不同的研究社区之间桥接，并为RSS的逻辑理论，其数学形式化以及实际使用的软件工具铺平道路。
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我们提出了一个多语言对抗训练模型，用于确定句子是否包含惯用表达式。鉴于该任务的关键挑战是注释数据的大小有限，我们的模型依赖于来自不同多语言最新变压器的语言模型（即多语言Bert和XLM-）的预训练的上下文表示。罗伯塔（Roberta），以及对抗训练，是一种进一步增强模型概括和鲁棒性的训练方法。我们的模型不依赖于任何人力制作的功能，知识库或其他数据集以外的其他数据集，我们的模型获得了竞争成果，并在子任务A（零射击）设置中排名第六，在子任务中排名第15位（单发）环境。
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在这项工作中，我们提出了一种从IDE中从用户那里收集完成使用日志的方法，并使用它们来训练基于机器学习的模型来排名完成候选。我们开发了一组描述候选人及其上下文的功能，并在基于Intellij的IDE的早期访问程序中部署了其匿名集合。我们使用日志从用户那里收集代码完成数据集，并使用它来训练排名catboost模型。然后，我们在两种设置中对其进行了评估：在收集到的完成的一组持有的集合中，并在IDE中的两个不同组的用户对单独的A/B测试中进行了评估。我们的评估表明，使用对过去用户行为日志训练的简单排名模型可显着改善代码完成体验。与默认的基于启发式的排名相比，我们的模型表明，在2.073中执行IDE完成所需的打字操作数量减少到1.832。该方法遵守隐私要求和法律约束，因为它不需要收集个人信息，在客户方面执行所有必要的匿名化。重要的是，它可以连续改进：实施新功能，收集新数据并评估新模型 - 这样，我们自2020年底以来就一直在生产中使用它。
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