质量控制是制造业企业进行的至关重要的活动，以确保其产品符合质量标准并避免对品牌声誉的潜在损害。传感器成本下降和连接性使制造业数字化增加。此外，人工智能可实现更高的自动化程度，减少缺陷检查所需的总体成本和时间。这项研究将三种活跃的学习方法（与单一和多个牙齿）与视觉检查进行了比较。我们提出了一种新颖的方法，用于对分类模型的概率校准和两个新的指标，以评估校准的性能而无需地面真相。我们对飞利浦消费者生活方式BV提供的现实数据进行了实验。我们的结果表明，考虑到p = 0.95的阈值，探索的主动学习设置可以将数据标签的工作减少3％至4％，而不会损害总体质量目标。此外，我们表明所提出的指标成功捕获了相关信息，否则仅通过地面真实数据最适合使用的指标可用。因此，所提出的指标可用于估计模型概率校准的质量，而无需进行标签努力以获取地面真相数据。

In this paper, negatively inclined buoyant jets, which appear during the discharge of wastewater from processes such as desalination, are observed. To minimize harmful effects and assess environmental impact, a detailed numerical investigation is necessary. The selection of appropriate geometry and working conditions for minimizing such effects often requires numerous experiments and numerical simulations. For this reason, the application of machine learning models is proposed. Several models including Support Vector Regression, Artificial Neural Networks, Random Forests, XGBoost, CatBoost and LightGBM were trained. The dataset was built with numerous OpenFOAM simulations, which were validated by experimental data from previous research. The best prediction was obtained by Artificial Neural Network with an average of R2 0.98 and RMSE 0.28. In order to understand the working of the machine learning model and the influence of all parameters on the geometrical characteristics of inclined buoyant jets, the SHAP feature interpretation method was used.

在本文中，使用计算流体动力学研究了具有次级通道和肋骨的微通道设计，并与多目标优化算法耦合，以确定并提出基于观察到的热阻力和泵送功率的最佳溶液。提出了一种结合拉丁超立方体采样，基于机器学习的替代建模和多目标优化的工作流程。在寻找最佳替代物期间，考虑了随机森林，梯度增强算法和神经网络。我们证明了调整的神经网络可以做出准确的预测，并用于创建可接受的替代模型。与常规优化方法相比，优化解决方案在总体性能上显示出可忽略的差异。此外，解决方案是在原始时间的五分之一中计算的。在与对流微通道设计相同的压力极限下，生成的设计达到的温度低于10％以上。当受到温度的限制时，压降降低了25％以上。最后，通过采用Shapley添加说明技术研究了每个设计变量对热电阻和泵送功率的影响。总体而言，我们已经证明了所提出的框架具有优点，可以用作微通道散热器设计优化的可行方法。

在目标或配置在迭代之间变化的任务中，人机交互（HRI）可以使机器人能够处理可重复的方面，并提供适合当前状态的信息。当前，通过推断人类目标或为了适应机器人阻抗，目前可以实现先进的交互式机器人行为。尽管已经提出了许多针对互动机器人行为的应用程序特定的启发式方法，但它们通常受到范围的限制，例如仅考虑人体工程学或任务绩效。为了提高普遍性，本文提出了一个框架，该框架既计划在线轨迹和阻抗，处理任务和人类目标的混合，并可以有效地应用于新任务。该框架可以考虑多种类型的不确定性：接触约束变化，人类目标的不确定性或任务障碍。不确定性感知的任务模型是从使用高斯流程的一些演示中学到的。该任务模型用于非线性模型预测控制（MPC）问题，以根据对离散人类目标，人运动学，安全限制，接触稳定性和频率障碍抑制的信念来优化机器人轨迹和阻抗。引入了此MPC公式，对凸度进行了分析，并通过多个目标，协作抛光任务和协作组装任务进行了验证。

用户交互（UI）日志是高分辨率事件日志，在信息系统中执行任务期间，用户执行的低级活动记录了低级活动。 UI日志中的每个事件都对应于用户和接口之间的单个交互，例如单击按钮或将字符串输入文本字段。 UI日志用于诸如任务挖掘或机器人过程自动化（RPA）之类的目的，但是每个研究和工具都依赖于构成用户交互的元素和属性的不同概念化和实现。缺乏标准化使得很难整合来自不同来源的UI日志，并将UI数据收集工具与下游分析或自动化解决方案相结合。为了解决这个问题，我们为与过程相关的UI日志提出了一个普遍适用的参考数据模型。基于对科学文献和行业解决方案的综述，该模型包括UI日志的核心属性，但在范围，抽象水平和案例概念方面仍然灵活。我们提供该模型的实现，以扩展事件日志的XES互换标准，并在现实生活中的RPA方案中演示其实际适用性。

在行业中，深度神经网络显示出高缺陷检测率，超过了其他基于手动特征工程的其他更为传统的建议。这主要是通过监督培训来实现的，在该培训中，需要大量数据才能学习良好的分类模型。但是，在工业场景中，有时很难获得这样的数据，因为通常会产生有缺陷的零件。此外，某些类型的缺陷非常罕见，通常只是不时出现，这使得生成适当的数据集来训练分类模型。此外，缺乏可用数据将检查模型的适应性限制为出现在生产中的新缺陷类型，因为它可能需要进行模型再培训才能合并检测并检测到它们。在这项工作中，我们在太阳能电池质量检查的背景下探索了重量印记的技术，在该方面，我们已经在三个基本缺陷类别上训练了网络，然后我们使用了很少的样本合并了新的缺陷类。结果表明，该技术使网络可以扩展其关于几个样本的缺陷类别的知识，这对于工业从业者来说可能很有趣。

当前，随机化是用于机器人技术中数据驱动的学习算法的SIM2REAL传输中广泛使用的方法。尽管如此，大多数SIM2REAL研究报告了特定随机技术的结果，并且通常是在高度定制的机器人系统上，因此很难系统地评估不同的随机方法。为了解决这个问题，我们为机器人触及余量操纵器任务定义了易于制作的实验设置，该设置可以作为比较的基准。我们将四个随机策略与模拟和真实机器人中的三个随机参数进行比较。我们的结果表明，更多的随机化有助于SIM2REAL转移，但它也可能损害算法在模拟中找到良好策略的能力。完全随机的仿真和微调显示出差异化的结果，并且比测试的其他方法更好地转化为实际机器人。

沟通压缩是现代分布式学习系统的至关重要技术，可以减轻其在较慢的网络上的交流瓶颈。尽管最近对数据并行式训练的梯度压缩进行了深入的研究，但压缩了通过管道并行性训练的模型的激活仍然是一个空旷的问题。在本文中，我们提出了AC-SGD，这是一种新型的激活压缩算法，用于在慢速网络上进行通信有效的管道并行性训练。 AC-SGD与以前的激活压缩方面的努力不同，而不是直接压缩激活值，而是压缩激活的变化。这使我们能够首次向我们的知识表明，仍然可以实现$ o（1/\ sqrt {t}）$收敛速率，即激活压缩的非convex目标，而无需对梯度做出假设无偏见对于具有非线性激活功能的深度学习模型不符合。然后，我们证明AC-SGD可以有效地优化和实施，而无需额外的端到端运行时开销。我们将AC-SGD评估为微调语言具有高达15亿个参数的模型，将激活压缩至2-4位。AC-SGD在较慢的网络中可提供高达4.3倍的端到端速度，而无需牺牲模型质量。此外，我们还表明，AC-SGD可以与最先进的梯度压缩算法结合使用，以启用“端到端通信压缩：机器之间的所有通信，包括模型梯度，远期激活和后退梯度压缩为较低的精度。这提供了高达4.9倍的端到端加速，而无需牺牲模型质量。

This paper presents trajectory planning for three-dimensional autonomous multi-UAV volume coverage and visual inspection based on the Heat Equation Driven Area Coverage (HEDAC) algorithm. The method designs a potential field to achieve the target density and generate trajectories using potential gradients to direct UAVs to regions of a higher potential. Collisions are prevented by implementing a distance field and correcting the agent's directional vector if the distance threshold is reached. The method is successfully tested for volume coverage and visual inspection of complex structures such as wind turbines and a bridge. For visual inspection, the algorithm is supplemented with camera direction control. A field containing the nearest distance from any point in the domain to the structure is designed and this field's gradient provides the camera orientation throughout the trajectory. The bridge inspection test case is compared with a state-of-the-art method where the HEDAC algorithm allowed more surface area to be inspected under the same conditions. The limitations of the HEDAC method are analyzed, focusing on computational efficiency and adequacy of spatial coverage to approximate the surface coverage. The proposed methodology offers flexibility in various setup parameters and is applicable to real-world inspection tasks.

转移学习可以看作是从头开始的数据和计算效率替代培训模型的替代方法。丰富的模型存储库（例如TensorFlow Hub）的出现使从业人员和研究人员能够在各种下游任务中释放这些模型的潜力。随着这些存储库的成倍增长，有效地为手头任务选择一个好的模型变得至关重要。通过仔细比较各种选择和搜索策略，我们意识到，没有一种方法优于其他方法，而混合或混合策略可以是有益的。因此，我们提出了Shift，这是用于转移学习的第一个下游任务感知，灵活和有效的模型搜索引擎。这些属性由自定义查询语言shift-ql以及基于成本的决策者以及我们经验验证的基于成本的决策者启用。受机器学习开发的迭代性质的促进，我们进一步支持对查询的有效递增执行，这需要与我们的优化共同使用时进行仔细的实施。