我们考虑统计逆学习问题，任务是根据$ AF $的嘈杂点评估估算函数$ F $，其中$ a $是一个线性运算符。函数$ AF $在I.I.D评估。随机设计点$ u_n $，$ n = 1，...，n $由未知的一般概率分布生成。我们认为Tikhonov正规用一般凸起和$ P $-Homenecous罚款功能，并在由惩罚功能引起的对称BREGMAN距离中测量的地面真理的正则化解决方案的集中率。我们获得了Besov Norm处罚的具体率，并在数值上展示了与X射线断层扫描的背景下的观察到的率的对应。

Perceiving and manipulating objects in a generalizable way has been actively studied by the computer vision and robotics communities, where cross-category generalizable manipulation skills are highly desired yet underexplored. In this work, we propose to learn such generalizable perception and manipulation via Generalizable and Actionable Parts (GAParts). By identifying and defining 9 GAPart classes (e.g. buttons, handles, etc), we show that our part-centric approach allows our method to learn object perception and manipulation skills from seen object categories and directly generalize to unseen categories. Following the GAPart definition, we construct a large-scale part-centric interactive dataset, GAPartNet, where rich, part-level annotations (semantics, poses) are provided for 1166 objects and 8489 part instances. Based on GAPartNet, we investigate three cross-category tasks: part segmentation, part pose estimation, and part-based object manipulation. Given the large domain gaps between seen and unseen object categories, we propose a strong 3D segmentation method from the perspective of domain generalization by integrating adversarial learning techniques. Our method outperforms all existing methods by a large margin, no matter on seen or unseen categories. Furthermore, with part segmentation and pose estimation results, we leverage the GAPart pose definition to design part-based manipulation heuristics that can generalize well to unseen object categories in both simulation and real world. The dataset and code will be released.

我们研究了一种新型的非参数基于基于纵向数据分析的基于非参数的聚类算法。该算法将天然立方花纹与高斯混合模型（GMM）相结合，可以产生光滑的簇，可以很好地描述基础数据。但是，算法中存在一些缺点：参数估计过程中的高计算复杂性和数值不稳定的方差估计器。因此，为了进一步提高该方法的可用性，我们合并了降低其计算复杂性的方法，我们开发了一种新的，更稳定的方差估计器，并开发了一种新的平滑参数估计过程。我们表明，就聚类和回归性能而言，开发的算法SMIX在合成数据集上的性能优于GMM。我们演示了计算加速器的影响，我们在新框架中正式证明了计算加速器。最后，我们通过使用SMIX来群集垂直大气测量来确定不同的天气状况。

产生人类想要的声音效果是一个重要的话题。但是，在这一领域，很少有研究声音发电。在这项研究中，我们调查了以文本提示为条件的声音，并提出了一个新型的文本对生成框架，该框架由文本编码器组成，矢量量化了变异自动编码器（VQ-VAE），解码器和歌手。该框架首先使用解码器将从文本编码器提取的文本特征传递到借助VQ-VAE的MEL光谱图中，然后使用Vocoder将生成的MEL光谱图转换为波形。我们发现，解码器显着影响发电性能。因此，我们专注于在这项研究中设计一个好的解码器。我们从传统的自动回解码器开始，该解码器已被证明是以前的Sound Generation Works中的最先进方法。但是，AR解码器始终按顺序预测MEL-SPECTROGIN图令牌，这引入了单向偏见和错误问题的积累。此外，使用AR解码器，声音生成时间随着声音持续时间线性增加。为了克服AR解码器引入的缺点，我们提出了一个基于离散扩散模型的非自动回形解码器，称为DiffSound。具体而言，DIFFSOUND可以在一个步骤中预测所有MEL光谱图令牌，然后在下一步中完善预测的令牌，因此可以在几个步骤后获得最优于预测的结果。我们的实验表明，与AR解码器相比，我们提出的差异不仅产生更好的文本到单一生成结果，而且还具有更快的生成速度，例如MOS：3.56 \ textit {v.s} 2.786，并且生成速度为五个比AR解码器快的时间。

语音助手等对话用户界面非常受欢迎。然而，它们被设计为默认情况下是单语的，缺乏对双语对话体验的支持或敏感性。在此挑衅论文中，我们强调了双语用户VA互动中面临的语言生产挑战。我们认为，通过促进双语互动中看到的现象，例如代码转换，我们可以为双语用户提供更具包容性和改进的用户体验。我们还通过支持多种语言识别，并对语音输出中代码转换的偏好敏感，探索可以实现这一目标的方法。

目的：我们提出了一种从面部视频中检测到房颤（AF）检测的非接触式方法。方法：记录了100名健康受试者和100名AF患者的面部视频，心电图（ECG）和接触光摄影（PPG）。来自健康受试者的数据记录都被标记为健康。两名心脏病专家评估了患者的心电图记录，并将每种记录标记为AF，窦性心律（SR）或心房颤动（AFL）。我们使用3D卷积神经网络进行远程PPG监测，并提出了新的损耗函数（Wasserstein距离），以使用接触PPG的收缩峰的时间作为我们的模型训练的标签。然后，根据beat间隔计算一组心率变异性（HRV）功能，并使用HRV功能训练支持向量机（SVM）分类器。结果：我们提出的方法可以准确地从面部视频中提取收缩峰以进行AF检测。提出的方法通过与30s视频剪辑的10倍交叉验证进行了训练，并在两个任务上进行了测试。 1）健康与AF的分类：准确性，灵敏度和特异性为96.00％，95.36％和96.12％。 2）SR与AF的分类：准确性，灵敏度和特异性为95.23％，98.53％和91.12％。此外，我们还证明了非接触式AFL检测的可行性。结论：我们通过学习收缩峰来实现非接触AF检测的良好性能。显着性：非接触性AF检测可用于自我筛查，可疑在家中可疑人群或治疗慢性患者治疗后自我监控。