我们描述了更改 - 联系机器人操作任务的框架，要求机器人与对象和表面打破触点。这种任务的不连续交互动态使得难以构建和使用单个动力学模型或控制策略，并且接触变化期间动态的高度非线性性质可能对机器人和物体造成损害。我们提出了一种自适应控制框架，使机器人能够逐步学习以预测更改联系人任务中的接触变化，从而了解了碎片连续系统的交互动态，并使用任务空间可变阻抗控制器提供平滑且精确的轨迹跟踪。我们通过实验比较我们框架的表现，以确定所需的代表性控制方法，以确定我们框架的自适应控制和增量学习组件需要在变化 - 联系机器人操纵任务中存在不连续动态的平稳控制。

A Complete Computer vision system can be divided into two main categories: detection and classification. The Lane detection algorithm is a part of the computer vision detection category and has been applied in autonomous driving and smart vehicle systems. The lane detection system is responsible for lane marking in a complex road environment. At the same time, lane detection plays a crucial role in the warning system for a car when departs the lane. The implemented lane detection algorithm is mainly divided into two steps: edge detection and line detection. In this paper, we will compare the state-of-the-art implementation performance obtained with both FPGA and GPU to evaluate the trade-off for latency, power consumption, and utilization. Our comparison emphasises the advantages and disadvantages of the two systems.

Adversarial attacks hamper the decision-making ability of neural networks by perturbing the input signal. The addition of calculated small distortion to images, for instance, can deceive a well-trained image classification network. In this work, we propose a novel attack technique called Sparse Adversarial and Interpretable Attack Framework (SAIF). Specifically, we design imperceptible attacks that contain low-magnitude perturbations at a small number of pixels and leverage these sparse attacks to reveal the vulnerability of classifiers. We use the Frank-Wolfe (conditional gradient) algorithm to simultaneously optimize the attack perturbations for bounded magnitude and sparsity with $O(1/\sqrt{T})$ convergence. Empirical results show that SAIF computes highly imperceptible and interpretable adversarial examples, and outperforms state-of-the-art sparse attack methods on the ImageNet dataset.

Reliable forecasting of traffic flow requires efficient modeling of traffic data. Different correlations and influences arise in a dynamic traffic network, making modeling a complicated task. Existing literature has proposed many different methods to capture the complex underlying spatial-temporal relations of traffic networks. However, methods still struggle to capture different local and global dependencies of long-range nature. Also, as more and more sophisticated methods are being proposed, models are increasingly becoming memory-heavy and, thus, unsuitable for low-powered devices. In this paper, we focus on solving these problems by proposing a novel deep learning framework - STLGRU. Specifically, our proposed STLGRU can effectively capture both local and global spatial-temporal relations of a traffic network using memory-augmented attention and gating mechanism. Instead of employing separate temporal and spatial components, we show that our memory module and gated unit can learn the spatial-temporal dependencies successfully, allowing for reduced memory usage with fewer parameters. We extensively experiment on several real-world traffic prediction datasets to show that our model performs better than existing methods while the memory footprint remains lower. Code is available at \url{https://github.com/Kishor-Bhaumik/STLGRU}.

在这个大数据时代，当前一代很难从在线平台中包含的大量数据中找到正确的数据。在这种情况下，需要一个信息过滤系统，可以帮助他们找到所需的信息。近年来，出现了一个称为推荐系统的研究领域。推荐人变得重要，因为他们拥有许多现实生活应用。本文回顾了推荐系统在电子商务，电子商务，电子资源，电子政务，电子学习和电子生活中的不同技术和发展。通过分析有关该主题的最新工作，我们将能够详细概述当前的发展，并确定建议系统中的现有困难。最终结果为从业者和研究人员提供了对建议系统及其应用的必要指导和见解。

持续（渐进或终身学习）学习的最新进展集中在预防遗忘可能导致灾难性后果的预防上，但是必须解决两项重大挑战。首先是评估所提出方法的鲁棒性。第二个是确保学习任务的安全性在很大程度上没有探索。本文介绍了一项关于持续学习的任务（包括当前和以前学到的任务）的敏感性的全面研究，这些任务容易忘记。对抗攻击的任务的这种脆弱性引发了数据完整性和隐私方面的深刻问题。我们考虑任务增量学习（任务-IL）方案，并探索三个基于正则化的实验，三个基于重播的实验以及一种基于答复和示例方法的混合技术。我们检查了这些方法的鲁棒性。特别是，我们考虑了我们证明属于当前或先前学习的任务的任何类都容易出现错误分类的情况。我们的观察结果突出了现有任务IL方法的潜在局限性。我们的实证研究建议，研究界考虑了拟议的持续学习方法的鲁棒性，并投入了大量努力来减轻灾难性的遗忘。

联邦学习的出现在维持隐私的同时，促进了机器学习模型之间的大规模数据交换。尽管历史悠久，但联邦学习正在迅速发展，以使更广泛的使用更加实用。该领域中最重要的进步之一是将转移学习纳入联邦学习，这克服了主要联合学习的基本限制，尤其是在安全方面。本章从安全的角度进行了有关联合和转移学习的交集的全面调查。这项研究的主要目标是发现可能损害使用联合和转移学习的系统的隐私和性能的潜在脆弱性和防御机制。

乳腺癌是所有癌症类型的第二大责任，多年来一直是许多死亡的原因，尤其是在女性中。现有诊断系统的任何即兴创作以检测癌症，都可以最大程度地减少死亡率。此外，最近阶段的癌症检测是科学界的主要研究领域，以提高生存率。正确选择机器学习工具可以确保高精度的早期预后。在本文中，我们研究了不同的机器学习算法，以检测患者是否可能面临乳腺癌。由于早期特征的隐式行为，我们实施了与PCA集成的多层感知模型，并建议它比其他检测算法更可行。我们的4层MLP-PCA网络已获得100％的最佳精度，而BCCD数据集的平均精度为90.48％。

语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。

DBLP是计算机科学科学文章的最大开放访问存储库，并提供与出版物，作者和场地相关的元数据。我们从DBLP中检索了超过600万个出版物，并从出版物文本中提取了相关的元数据（例如摘要，作者分支机构，引用），以创建DBLP Discovery Dataset（D3）。 D3可用于确定计算机科学研究的研究活动，生产力，偏见，可及性和影响的趋势。我们提出了针对计算机科学研究量（例如论文，作者，研究活动的数量），感兴趣主题和引文模式的初步分析。我们的发现表明，计算机科学是一个不断增长的研究领域（每年约15％），拥有一个积极的协作研究员社区。与前几十年相比，近年来的论文提供了更多的书目条目，但引用的平均数量仍在下降。调查论文的摘要表明，最近的主题趋势在D3中明显反映。最后，我们列出了D3和提出补充研究问题的进一步应用。 D3数据集，我们的发现和源代码可公开用于研究目的。