数据可视化字幕可帮助读者了解可视化的目的，并且对于视觉障碍的个体至关重要。糟糕的字幕的流行和深度学习方法图像字幕的成功应用激发了使用类似技术来自动图形字幕的使用。但是，由于缺乏合适的数据集，该领域的研究已经阻碍了。我们介绍了LineCap，这是一个3,528个数字的新颖图形字幕，并提供了策划该数据集和使用端到端深度学习模型来自动化图形字幕的见解。

We study a class of dynamical systems modelled as Markov chains that admit an invariant distribution via the corresponding transfer, or Koopman, operator. While data-driven algorithms to reconstruct such operators are well known, their relationship with statistical learning is largely unexplored. We formalize a framework to learn the Koopman operator from finite data trajectories of the dynamical system. We consider the restriction of this operator to a reproducing kernel Hilbert space and introduce a notion of risk, from which different estimators naturally arise. We link the risk with the estimation of the spectral decomposition of the Koopman operator. These observations motivate a reduced-rank operator regression (RRR) estimator. We derive learning bounds for the proposed estimator, holding both in i.i.d. and non i.i.d. settings, the latter in terms of mixing coefficients. Our results suggest RRR might be beneficial over other widely used estimators as confirmed in numerical experiments both for forecasting and mode decomposition.

在联合学习（FL）的跨设备中，通过使用更新而不是潜在的私人数据来交换参数，具有低计算功率的客户培训常见的\ Line Break [4]机器模型。联合辍学（FD）是一种通过选择要在每个训练回合中更新的模型参数的\ emph {subset}来提高FL会话的通信效率的技术。但是，与标准FL相比，FD产生的精度较低，并且面对更长的收敛时间。在本文中，我们利用\ textit {编码理论}来增强FD，通过允许在每个客户端使用不同的子模型。我们还表明，通过仔细调整服务器学习率超级参数，我们可以达到更高的训练速度，同时也达到与无辍学案例相同的最终精度。对于EMNIST数据集，我们的机制达到了NO辍学案例最终准确性的99.6％，同时需要$ 2.43 \ tims $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $ $。

最近的反向散射通信技术使超低功耗无线设备使得在没有电池的情况下操作，同时直接与未修饰的商品无线设备互操作。商品设备在提供未调制的载体时，可以在从其环境中收集能量以执行感测，计算和通信任务的同时需要进行通信的未调制载波。未经调制载波的最佳提供限制了网络的大小，因为它是NP硬组合优化问题。因此，以前的作品要么完全忽略载体优化，要么避免次优启发式，浪费宝贵的能量和光谱资源。我们展示了Deepgantt，这是一种与无线商品互通设备的无电池设备的深度学习调度程序。 Deepgantt利用图形神经网络来克服这个问题固有的变量输入和输出大小挑战。我们培养我们的深度学习调度程序，具有从约束优化求解器获得的相对较小的尺寸的最佳时间表。 Deepgantt不仅优于精心制作的启发式解决方案，而且还在训练有素的问题大小的最佳调度器的3％内执行。最后，DeepGantt推广了超过用于训练的最大值的问题超过四倍，因此打破了最佳调度器的可扩展性限制，并为更有效的反向散射网络铺平道路。

社会偏差可以减少Covid-19等呼吸流行病中的感染率。交通交叉路口特别适用于在大都市中监测和评估社会疏散行为。我们提出并评估了一个隐私保留的社会疏散分析系统（B-SDA），它使用鸟瞰观看跨越交通交叉口的行人的录像。我们设计用于视频预处理，对象检测和跟踪的算法，这些算法源于已知的计算机视觉和深度学习技术，而是修改以解决检测由高度升高的相机捕获的非常小的物体/行人的问题。我们提出了一种纳入行人分组以检测社会疏散侵权行为的方法。 B-SDA用于比较基于大都会区域前大流行和大流行视频的行人行为。完成的行人检测性能为63.0美元$ $ $ ap_ {50} $，跟踪性能为47.6美元\％$ mota。大流行期间的社会疏散违规率为15.6 \％$ 31.4 \％$ Pandemic基线，表明行人遵循CDC规定的社会休闲建议。建议的系统适用于现实世界应用中的部署。

在这项工作中，我们提出了一批Greenkhorn算法的多压正规化最佳运输问题。我们的框架足够普遍，可以涵盖一些现有的案例，如烟囱和Greenkhorn算法，用于双边缘设置，（贪婪）多光线灯，用于多压最佳运输。我们提供完整的汇聚分析，这是基于具有贪婪控制的迭代BREGMAN投影（IBP）方法的属性。获得了迭代复杂性的全局的收敛性和显式界限。当专门提到上述算法时，我们的结果提供了新的见解和/或改善现有的。