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海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
在支持欧盟的抗议活动和政府脱离西方的背景下，格鲁吉亚的经济下一步将如何发展？
总理伊拉克利·科巴希泽声称，尽管欧盟入盟谈判陷入僵局，但格鲁吉亚政府并未放弃欧洲一体化的目标。尽管如此，格鲁吉亚政府表示，希望避免与俄罗斯的对抗严重升级，称这不会损害克里姆林宫，但可能会给格鲁吉亚本身带来麻烦。
当AI误入歧途时：易于理解的模型漂移
有效解决模型漂移的基石是对模型性能的连续监视，这一过程称为“算法莫列维剂”。3算法杂志涉及对医疗算法的持续监测和评估，类似于药物药物的药物宣传。目标是不断评估医疗保健中使用的AI模型的安全性，功效和性能。对于预测模型，我们可以监视进入模型，预测性能，用户相互作用以及模型对临床结果的影响的统计特性。对于生成AI模型，我们可以每天监视令牌或查询的数量，平均响应时间，用户满意度，查询的语义相似性，胭脂分数（提示和输出之间的语义相似性）以及其他标准性能指标。
使用数字双胞胎
摘要 - 城市环境中的一致性本地化对于自动驾驶汽车和无人机等自主系统以及视觉上障碍者的辅助技术至关重要。传统的视觉惯性进程（VIO）和视觉同时定位和映射（VSLAM）方法虽然足以进行局部姿势估计，但由于依赖局部传感器数据，因此长期存在漂移。尽管GPS抵消了这种漂移，但它在室内不可用，在城市地区通常不可靠。一种替代方法是使用视觉功能匹配将相机定位到现有的3D地图。这可以提供厘米级的准确定位，但受当前视图和地图之间的视觉相似性的限制。本文介绍了一种新颖的方法，该方法通过将VIO/VSLAM系统生成的稀疏3D点云与使用点上的平面匹配相结合，从而实现准确且全球的本地化。不需要视觉数据关联。所提出的方法提供了一个6-DOF的全球测量，该测量紧密整合到VIO/VSLAM系统中。实验在高保真的GPS模拟器和从无人机收集的现实世界数据上进行，这表明我们的方法的表现优于最先进的VIO-GPS系统，并且与最先进的视觉大满贯系统相比，针对观点变化提供了卓越的鲁棒性。
将它们全部漂移的一个模型：以限制驾驶的物理信息有条件扩散模型
摘要：使自动驾驶汽车能够在轮胎部队饱和的情况下可靠地在Handling的范围内可靠运行，这将提高其安全性，尤其是在诸如紧急障碍避免或不利天气状况之类的情况下。然而，由于任务的动态性和对道路，车辆及其动态相互作用的不确定特性的高灵敏度，解锁此能力是具有挑战性的。是出于这些挑战的动机，我们提出了一个框架，以使用包含来自不同环境中不同车辆的轨迹的未标记数据集学习有条件的扩散模型，以进行高性能车辆控制。我们设计了扩散模型，以通过物理知识数据驱动的动力学模型的参数的多模式分布来捕获复杂数据集的轨迹分布。通过调节在线测量中的生成过程，我们将扩散模型集成到一个实时模型预测控制框架中，以限制驾驶，并证明它可以在频率上适应给定的车辆和环境。在Toyota Supra和Lexus LC 500上进行的广泛实验表明，单个扩散模型在不同的轮胎在不同的道路条件下使用不同的轮胎时，可以在两辆车上进行可靠的自动漂移。该模型与任务特定的专家模型的性能相匹配，同时以概括性的概括为单位，铺平了迈向一般，可靠的方法，以在处理范围内进行自动驾驶。
了解农药喷雾漂移 - 净
•缓冲区在减轻农药喷雾漂移风险中起着至关重要的作用，尤其是在靠近敏感的栖息地或区域应用时。为了有效地减少潜在的喷雾漂移的影响，涂抹器应维持指定的喷雾缓冲区区域，即处理过的侧面边缘（施用农药的区域）和敏感栖息地之间的区域。•此缓冲液是一个无喷雾区，可防止影响非目标区域，确保喷雾不会污染水体，野生动植物栖息地或其他敏感环境。重要的是要注意，缓冲区在不同的活性成分，配方，应用方法和靠近最近敏感栖息地的情况下可能会有所不同。有关特定缓冲区要求的详细信息可以在农药产品标签上找到。•害虫管理监管机构（PMRA）提供了一个喷雾缓冲区计算器，涂药者可以使用该机构来计算其特定农药应用和当地条件所需的适当缓冲尺寸。对于那些希望准确确定缓冲区尺寸的人至关重要，允许更精确的应用，同时仍然最大程度地减少漂移风险。可以在农药施用器的喷雾缓冲区计算器上找到更多信息-CANADA.CA。
有效缓解数据漂移对机器学习管道的影响
尽管机器学习（ML）技术在现实世界应用中的成功越来越大，但随着时间的推移，它们的维护仍然具有挑战性。尤其是，由于训练和随着时间的推移（称为数据漂移）的培训和服务数据之间的显着变化，因此Deploy ML模型的预测准确性可能会遭受损失。传统数据漂移解决方案主要集中于检测漂移，然后重新训练ML模型，但不要辨别检测到的漂移是否对模型性能有害。在本文中，我们观察到并非所有数据漂移导致预测准确性下降。然后，我们引入了一种新的方法，用于识别服务数据分布的一部分，其中漂移可能对模型性能有害，我们的准确性较低（DDLA）将其称为数据分布。我们的方法，使用决策树，精确地指出了ML模型（尤其是黑框型号）中低临界区域的低调区域。通过关注这些DDLA，我们有效地评估了数据漂移对模型性能的影响，并在ML管道中做出明智的决策。与现有的数据漂移技术相反，我们仅在有害漂移的情况下对模型性能的有害漂移而提倡进行模型再培训。通过对各种数据集和模型进行广泛的实验评估，我们的发现表明，我们的方法显着提高了基准的成本效率，同时实现了可比的精度。
在不利条件下，青年人的认知缺陷和增强：在ABCD研究中使用漂移扩散建模的综合评估
图1漂移扩散模型（DDM）的视觉概述。DDM假设对认知任务进行决策，并通过两个阶段进行两个强制响应选项进步。首先，人们经历了一个制备阶段，其中他们参与了初始刺激编码。第二，人们收集了两个响应选项之一的信息，直到积累过程终止在一个决策边界之一。每条弯曲线代表单个试验中的证据积累过程。第三，在执行阶段触发电动机响应。该模型估计了四个反映不同认知过程（斜体印刷）的参数：（1）漂移速率表示证据积累向决策边界漂移的速率，并且是处理速度的度量； （2）非决定时间代表任务准备和响应执行所花费的综合时间； （3）边界分离代表决策边界的宽度，是响应谨慎的量度； （4）起点代表决策过程的起点，可用于建模响应偏见（本研究中未考虑）。
机器人技术和自主系统
最近，机器学习（ML）已成为支持自我适应的流行方法。ML已被用来处理自我适应的几个问题，例如保持最新的运行时模型不确定性和可扩展的决策。然而，利用ML带来了固有的挑战。在本文中，我们关注基于学习的自适应系统的特别重要挑战：在适应空间中漂移。使用适应空间，我们参考了自适应系统可以根据适应选项的估计质量属性进行选择以适应的适应选项集。适应空间的漂移源自不确定性，影响适应性访问的质量特性。这样的漂移可能意味着系统的质量可能会恶化，最终，没有适应选项可以满足初始适应目标集，或者可能出现适应选项，从而可以增强适应性目标。在ML中，这种转变对应于一种新型的班级外观，在目标数据中的一种概念漂移，常见的ML技术会遇到问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新型的自我适应方法，可以增强具有终身ML层的基于学习的自适应系统。我们将这种方法称为终身自我适应。终生的ML层跟踪系统及其环境，将这些知识与当前的学习任务相关联，根据差异确定新任务，并相应地介绍了自适应系统的学习模型。人类利益相关者可能会参与支持学习过程并调整学习和目标模型。我们提出了终身自我适应的一般体系结构，并将其应用于影响自我适应决策的适应空间的漂移情况。我们使用Deltaiot示例来验证一系列场景的方法。