在过去的十年中，由于雷达目的的现场特异性，高保真射频（RF）建模和仿真工具的催化，在过去的十年中，经典方法的数据驱动公式迅速增长。尽管有这种激增，但有限的焦点已针对这些经典方法的理论基础。在这方面，作为我们正在进行的数据驱动的雷达时空自适应处理方法（Stap）的一部分，我们在雷达目标定位的背景下分析了精选子空间分离方法的渐近性能保证，并通过拟议目标位置估计的深度学习框架。在我们的方法中，我们通过使用RFView（由ISL Inc.开发的一个特定于站点的RF建模和模拟工具）将可变强度的目标随机放置在预定的约束区域中。在范围内，方位角和归一化自适应匹配过滤器（NAMF）测试统计量以及广义Sidelobe canceller（GSC）的输出功率的高度。使用我们的深度学习框架，我们从这些热图张量估算目标位置，以证明我们数据驱动方法在匹配和不匹配的设置中提供的可行性和显着改进。
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We study the relationship between adversarial robustness and differential privacy in high-dimensional algorithmic statistics. We give the first black-box reduction from privacy to robustness which can produce private estimators with optimal tradeoffs among sample complexity, accuracy, and privacy for a wide range of fundamental high-dimensional parameter estimation problems, including mean and covariance estimation. We show that this reduction can be implemented in polynomial time in some important special cases. In particular, using nearly-optimal polynomial-time robust estimators for the mean and covariance of high-dimensional Gaussians which are based on the Sum-of-Squares method, we design the first polynomial-time private estimators for these problems with nearly-optimal samples-accuracy-privacy tradeoffs. Our algorithms are also robust to a constant fraction of adversarially-corrupted samples.
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Recent work shows that the expressive power of Graph Neural Networks (GNNs) in distinguishing non-isomorphic graphs is exactly the same as that of the Weisfeiler-Lehman (WL) graph test. In particular, they show that the WL test can be simulated by GNNs. However, those simulations involve neural networks for the 'combine' function of size polynomial or even exponential in the number of graph nodes $n$, as well as feature vectors of length linear in $n$. We present an improved simulation of the WL test on GNNs with \emph{exponentially} lower complexity. In particular, the neural network implementing the combine function in each node has only a polylogarithmic number of parameters in $n$, and the feature vectors exchanged by the nodes of GNN consists of only $O(\log n)$ bits. We also give logarithmic lower bounds for the feature vector length and the size of the neural networks, showing the (near)-optimality of our construction.
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数据驱动的湍流建模正在经历数据科学算法和硬件开发后的兴趣激增。我们讨论了一种使用可区分物理范式的方法，该方法将已知的物理学与机器学习结合起来，以开发汉堡湍流的闭合模型。我们将1D汉堡系统视为一种原型测试问题，用于建模以对流为主的湍流问题中未解决的术语。我们训练一系列模型，这些模型在后验损失函数上结合了不同程度的物理假设，以测试模型在一系列系统参数（包括粘度，时间和网格分辨率）上的疗效。我们发现，以部分微分方程形式的归纳偏差的约束模型包含已知物理或现有闭合方法会产生高度数据效率，准确和可推广的模型，并且表现优于最先进的基准。以物理信息形式添加结构还为模型带来了一定程度的解释性，可能为封闭建模的未来提供了垫脚石。
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在本文中，我们提出了针对无人接地车辆（UGV）的新的控制屏障功能（CBF），该功能有助于避免与运动学（非零速度）障碍物发生冲突。尽管当前的CBF形式已经成功地保证了与静态障碍物的安全/碰撞避免安全性，但动态案例的扩展已获得有限的成功。此外，借助UGV模型，例如Unicycle或自行车，现有CBF的应用在控制方面是保守的，即在某些情况下不可能进行转向/推力控制。从经典的碰撞锥中汲取灵感来避免轨迹规划，我们介绍了其新颖的CBF配方，并具有对独轮车和自行车模型的安全性保证。主要思想是确保障碍物的速度W.R.T.车辆总是指向车辆。因此，我们构建了一个约束，该约束确保速度向量始终避开指向车辆的向量锥。这种新控制方法的功效在哥白尼移动机器人上进行了实验验证。我们将其进一步扩展到以自行车模型的形式扩展到自动驾驶汽车，并在Carla模拟器中的各种情况下证明了避免碰撞。
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前列腺活检和图像引导的治疗程序通常是在与磁共振图像（MRI）的超声指导下进行的。准确的图像融合依赖于超声图像上前列腺的准确分割。然而，超声图像中降低的信噪比和工件（例如，斑点和阴影）限制了自动前列腺分割技术的性能，并将这些方法推广到新的图像域是本质上很难的。在这项研究中，我们通过引入一种新型的2.5D深神经网络来解决这些挑战，用于超声图像上的前列腺分割。我们的方法通过组合有监督的域适应技术和知识蒸馏损失，解决了转移学习和填充方法的局限性（即，在更新模型权重时，在更新模型权重时的性能下降）。知识蒸馏损失允许保留先前学习的知识，并在新数据集上的模型填充后降低性能下降。此外，我们的方法依赖于注意模块，该模块认为模型特征定位信息以提高分割精度。我们对一个机构的764名受试者进行了培训，并仅使用后续机构中的十个受试者对我们的模型进行了审核。我们分析了方法在三个大型数据集上的性能，其中包括来自三个不同机构的2067名受试者。我们的方法达到了平均骰子相似性系数（骰子）为$ 94.0 \ pm0.03 $，而Hausdorff距离（HD95）为2.28 $ mm $，在第一机构的独立受试者中。此外，我们的模型在其他两个机构的研究中都很好地概括了（骰子：$ 91.0 \ pm0.03 $; hd95：3.7 $ mm $ and Dice：$ 82.0 \ pm0.03 $; hd95 $; hd95：7.1 $ mm $）。
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在启用语音的应用程序中，一个预定的热词在同时用来激活设备以便进行查询。 toavoid重复一个热词，我们提出了一个端到端的流（E2E）打算查询检测器，该查询检测器识别向设备指向的发音，并滤除针对设备的其他发出内容。提出的方法将预期的查询检测器置于E2E模型中，该模型将语音识别的不同组件折叠成一个神经网络。E2E对台面解码和预期的查询检测进行建模，也使我们可以基于早期的部分偏置检测结果， ，这对于减少潜伏期和使系统响应很重要。我们证明，与独立的预期检测器相比，检测准确性和600个MSLATENCE的相对相对改善的相对提高一级误差率（EER）的相对提高了22％。在我们的实验中，提出的模型检测用户正在用用户开始讲话后，用8.7％的Eerwithin与设备进行对话。
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近年来，高吞吐量筛选的进步，对更复杂的化学设计空间的可访问性以及准确的分子建模框架的发展，近年来快速发现了新的反应和分子。因此，对不断增长的化学文献进行的整体研究是必需的，该研究重点是理解最近的趋势并将其推断到可能的未来轨迹中。为此，已经报道了几项基于网络理论的研究，该研究使用了化学反应的定向图表示。在这里，我们根据代表化学反应作为超图表的研究进行了一项研究，其中超蛋白代表化学反应，节点代表参与分子。我们使用标准反应数据集来构建超网络，并报告其统计数据，例如学位分布，平均路径长度，分类性或程度相关性，pagerank中心性和基于图的集群（或社区）。我们还计算了每个统计量的反应的等效的有向图表示，以绘制相似之处并突出两者之间的差异。为了证明超图反应表示的AI适用性，我们生成致密的超透明嵌入，并将其用于反应分类问题。我们得出的结论是，超网络表示是灵活的，可以保留反应环境，并发现了隐藏的见解，这些洞察力在传统的化学反应的传统图形表示中却不明显。
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在本文中，我们使用语言数据收集的现场方法讨论了四种低资源印度语语言的演讲语料库的过程中的工作 - Awadhi，Bhojpuri，Braj和Magahi。目前，语料库的总大小约为18小时（每种语言约4-5小时），并用语法信息进行转录和注释，例如词性标签，形态学特征和普遍的依赖关系。我们讨论了以这些语言收集数据的方法，其中大多数是在Covid-19大流行中心进行的，其中之一是为低收入群体带来一些额外的收入，说这些语言。在本文中，我们还讨论了这些语言中自动语音识别系统的基线实验的结果。
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生物系统对形态损害非常强大，但人工系统（机器人）目前却不是。在本文中，我们介绍了一个基于神经细胞自动机的系统，其中运动机器人的进化，然后赋予能够通过基于梯度的训练从损害中再生其形态。因此，我们的方法结合了进化的好处，可以发现各种不同的机器人形态，以及通过可区别的更新规则对鲁棒性的监督培训的效率。所得的神经细胞自动机能够生长能够恢复超过80 \％功能的虚拟机器人，即使经过严重的形态损害。
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