面部行为分析是一个广泛的主题，具有各种类别，例如面部情绪识别，年龄和性别认识，……许多研究都集中在单个任务上，而多任务学习方法仍然开放，需要更多的研究。在本文中，我们为情感行为分析在野外竞争中的多任务学习挑战提供了解决方案和实验结果。挑战是三个任务的组合：动作单元检测，面部表达识别和偶像估计。为了应对这一挑战，我们引入了一个跨集团模块，以提高多任务学习绩效。此外，还应用面部图来捕获动作单元之间的关联。结果，我们在组织者提供的验证数据上实现了1.24的评估度量，这比0.30的基线结果要好。

One of the major errors affecting GNSS signals in urban canyons is GNSS multipath error. In this work, we develop a Gazebo plugin which utilizes a ray tracing technique to account for multipath effects in a virtual urban canyon environment using virtual satellites. This software plugin balances accuracy and computational complexity to run the simulation in real-time for both software-in-the-loop (SITL) and hardware-in-the-loop (HITL) testing. We also construct a 3D virtual environment of Hong Kong and compare the results from our plugin with the GNSS data in the publicly available Urban-Nav dataset, to validate the efficacy of the proposed Gazebo Plugin. The plugin is openly available to all the researchers in the robotics community. https://github.com/kpant14/multipath_sim

With the continued integration of autonomous vehicles (AVs) into public roads, a mixed traffic environment with large-scale human-driven vehicles (HVs) and AVs interactions is imminent. In challenging traffic scenarios, such as emergency braking, it is crucial to account for the reactive and uncertain behavior of HVs when developing control strategies for AVs. This paper studies the safe control of a platoon of AVs interacting with a human-driven vehicle in longitudinal car-following scenarios. We first propose the use of a model that combines a first-principles model (nominal model) with a Gaussian process (GP) learning-based component for predicting behaviors of the human-driven vehicle when it interacts with AVs. The modeling accuracy of the proposed method shows a $9\%$ reduction in root mean square error (RMSE) in predicting a HV's velocity compared to the nominal model. Exploiting the properties of this model, we design a model predictive control (MPC) strategy for a platoon of AVs to ensure a safe distance between each vehicle, as well as a (probabilistic) safety of the human-driven car following the platoon. Compared to a baseline MPC that uses only a nominal model for HVs, our method achieves better velocity-tracking performance for the autonomous vehicle platoon and more robust constraint satisfaction control for a platoon of mixed vehicles system. Simulation studies demonstrate a $4.2\%$ decrease in the control cost and an approximate $1m$ increase in the minimum distance between autonomous and human-driven vehicles to better guarantee safety in challenging traffic scenarios.

我们解决了在线顺序决策的问题，即在利用当前知识以最大程度地提高绩效和探索新信息以使用多武器的强盗框架获得长期利益之间的权衡平衡。汤普森采样是选择解决这一探索探索困境的动作的启发式方法之一。我们首先提出了一个通用框架，该框架可帮助启发性地调整汤普森采样中的探索与剥削权衡取舍，并使用后部分布中的多个样本进行调整。利用此框架，我们为多臂匪徒问题提出了两种算法，并为累积遗憾提供了理论界限。接下来，我们证明了拟议算法对汤普森采样的累积遗憾表现的经验改善。我们还显示了所提出的算法在现实世界数据集上的有效性。与现有方法相反，我们的框架提供了一种机制，可以根据手头的任务改变探索/开发量。为此，我们将框架扩展到两个其他问题，即，在土匪中最佳的ARM识别和时间敏感学习，并将我们的算法与现有方法进行比较。

SKA脉冲星搜索管道将用于实时检测脉冲星。SKA等现代射电望远镜将在其全面运行中生成数据。因此，基于经验和数据驱动的算法对于诸如候选检测等应用是必不可少的。在这里，我们描述了我们的发现，从测试一种称为Mask R-CNN的最先进的对象检测算法来检测SKA PULSAR搜索管道中的候选标志。我们已经训练了蒙版R-CNN模型来检测候选图像。开发了一种自定义注释工具，以有效地标记大型数据集中感兴趣的区域。我们通过检测模拟数据集中的候选签名成功证明了该算法。本文介绍了这项工作的详细信息，并重点介绍了未来的前景。

剪切粘度虽然是所有液体的基本特性，但在计算上估计分子动力学模拟的计算昂贵。最近，机器学习（ML）方法已被用于在许多情况下增强分子模拟，从而显示出以相对廉价的方式估算粘度的希望。但是，ML方法面临重大挑战，例如当数据集的大小很小时，粘度也很小。在这项工作中，我们训练多个ML模型，以预测Lennard-Jones（LJ）流体的剪切粘度，特别强调解决由小型数据集引起的问题。具体而言，研究了与模型选择，绩效估计和不确定性定量有关的问题。首先，我们表明使用单个看不见的数据集的广泛使用的性能估计步骤显示了小数据集的广泛可变性。在这种情况下，可以使用交叉验证（CV）选择超参数（模型选择）的常见实践，以估算概括误差（性能估计）。我们比较了两个简单的简历程序，以便他们同时选择模型选择和性能估计的能力，并发现基于K折CV的过程显示出较低的误差估计差异。我们讨论绩效指标在培训和评估中的作用。最后，使用高斯工艺回归（GPR）和集合方法来估计单个预测的不确定性。 GPR的不确定性估计还用于构建适用性域，使用ML模型对本工作中生成的另一个小数据集提供了更可靠的预测。总体而言，这项工作中规定的程序共同导致了针对小型数据集的强大ML模型。

有条件的随机测试（CRTS）评估了一个变量$ x $是否可以预测另一个变量$ y $，因为观察到了协变量$ z $。 CRT需要拟合大量的预测模型，这通常在计算上是棘手的。降低CRT成本的现有解决方案通常将数据集分为火车和测试部分，或者依靠启发式方法进行互动，这两者都会导致权力损失。我们提出了脱钩的独立性测试（饮食），该算法通过利用边际独立性统计数据来测试条件独立关系来避免这两个问题。饮食测试两个随机变量的边际独立性：$ f（x \ hid z）$和$ f（y \ mid z）$，其中$ f（\ cdot \ mid z）$是有条件的累积分配功能（CDF）。这些变量称为“信息残差”。我们为饮食提供足够的条件，以实现有限的样本类型误差控制和大于1型错误率的功率。然后，我们证明，在使用信息残差之间的相互信息作为测试统计数据时，饮食会产生最强大的有条件测试。最后，我们显示出比几个合成和真实基准测试的其他可处理的CRT的饮食能力更高。

生物医学机器阅读理解（生物医学MRC）旨在理解复杂的生物医学叙事，并协助医疗保健专业人员从中检索信息。现代神经网络的MRC系统的高性能取决于高质量的大规模，人为宣传的培训数据集。在生物医学领域中，创建此类数据集的一个至关重要的挑战是域知识的要求，引起了标记数据的稀缺性以及从标记的通用（源）域转移学习到生物医学（目标）域的需求。然而，由于主题方差，通用和生物医学领域之间的边际分布存在差异。因此，从在通用域上训练的模型到生物医学领域的模型直接转移学会的表示可能会损害模型的性能。我们为生物医学机器阅读理解任务（BioAdapt-MRC）提供了基于对抗性学习的域适应框架，这是一种基于神经网络的方法，可解决一般和生物医学域数据之间边际分布中的差异。 Bioadapt-MRC松弛了生成伪标签的需求，以训练表现出色的生物医学MRC模型。我们通过将生物ADAPT-MRC与三种广泛使用的基准生物医学MRC数据集进行比较，从而广泛评估了生物ADAPT-MRC的性能-Bioasq-7B，BioASQ-8B和BioASQ-9B。我们的结果表明，如果不使用来自生物医学领域的任何合成或人类通知的数据，Bioadapt-MRC可以在这些数据集中实现最先进的性能。可用性：bioadapt-MRC可作为开放源项目免费获得，\ url {https://github.com/mmahbub/bioadapt-mrc}。

作为史上史上的医学历史之一，放射学，目睹了巨大的技术进步，并彻底改变了我们今天练习医学的方式。在过去的几十年中，医学成像方式产生了地震量的医疗数据。使用此数据的人工智能（AI）应用程序的开发和采用将导致放射学中的下一阶段进化。它将包括自动化诸如注释，报告 - 生成等的费力的手动任务，以及初始放射学评估案件的援助放射科学家在评估工作流程中。我们为放射学自动化进展提出了一项级别的分类，解释了每个级别的AI援助，具有相应的挑战和解决方案。我们希望这样的讨论可以帮助我们以结构化的方式解决挑战，并采取必要的步骤，以确保在放射学中顺利采用新技术。

流行的导航堆栈在诸如ROS（机器人操作系统）和ROS2之类的开源框架之类的顶部使用离散的2D占用网格表示机器人工作区。这种方法，同时需要较少计算，限制使用这种导航堆叠在平面上导航的轮式机器人。在本文中，我们提出了一种导航堆栈，该堆栈使用机器人工作区的体积表示，因此可以扩展到通过不均匀地形导航的空中和腿机器人。此外，我们介绍了一种基于新的采样的运动规划算法，它引入了批量通知的树（Bit *）运动规划算法的双向方法，同时将其与策略切换方法包装以减少要查找的初始时间除了找到最短路径的时间之外，还有一条路径。