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自主驾驶的广义预测模型
环境，建立内部世界模型表示，做出决策并采取措施[9，50]。，尽管数十年来在学术界和工业上做出了巨大的努力，但他们的部署仍限于某些杂物或场景，并且不能在世界上无缝地应用。一个关键原因是在结构化自主驾驶系统中学习模型的概括能力有限。通常，感知模型会面临概括到不同环境的挑战，随着地理位置，传感器配置，天气条件，开放式对象等的变化。;预测和计划模型无法推广到具有罕见的sce narios和不同驾驶意图的非确定性期货[2，16，54]。是由人类学习如何感知和刺激世界的动机[27，28，49]，我们主张采用驾驶视频作为通用界面，将其推广到具有动态期货的各种环境。基于此，首选驱动视频预测模型以完全捕获有关驾驶场景的世界知识（图1）。通过预测未来，视频预测因子本质上了解了自主驾驶的两个重要方面：世界如何运作以及如何在野外安全地操纵。最近，社区已开始采用视频作为代表各种机器人任务的观察行为和行动的接口[11]。对于诸如经典视频预测和机器人技术等领域，视频背景大多是静态的，机器人的运动很慢，并且视频的分解很低。相比之下，对于驾驶场景 - iOS，它与室外环境高度斗争，代理人涵盖了更大的动作，以及涵盖众多视图的感觉分辨率。这些区别导致了自主驾驶应用的重大挑战。幸运的是，在驾驶领域中开发视频预测模型[4、15、19、23、23、25、33、38、45、47]。尽管在预测质量方面取得了令人鼓舞的进展，但这些尝试并未像经典的机器人任务（例如，操作）那样实现概括能力，仅限于有限的场景，例如流量密度低[4]的高速公路[4]和小型数据集[15，23，33，33，33，45，45，47]，或者在环境方面进行不同的条件，以使38个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异（33，45，47），以使3个条件（33，45，47）的差异[3]（33，45，47），以下情况下的情况[3]（33，33，45，47），这是3次差异。如何揭示视频预测模型的驾驶潜力仍然很少探索。以上面的讨论为动机，我们旨在构建一个自动驾驶的视频预测模型，能够概括为新的条件和环境。为此，我们必须回答以下问题：（1）可以以可行且可扩展的方式获得哪些数据？（2）我们如何制定一个预测模型来捕获动态场景的复杂演化？（3）我们如何将（基础）模型应用于下游任务？
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
具有广义的全矢量谱元素方法...
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基于重量分解的渐进学习在广义上很少的镜头分割
摘要：通用的很少的语义分割（GFSS）目标在学习一组基本类别的分割后，使用一些带注释的示例将新颖对象类别进行分割。典型的GFSS培训涉及两个阶段 - 基类学习，然后是新颖的课程和学习。尽管现有方法表现出了希望，但在新颖的班级数量显着时，它们通常会挣扎。大多数当前方法都冻结了编码器主链以保持基类精度；但是，冻结编码器骨架可以严重阻碍新班级中新型信息的同化。为了应对这一挑战，我们建议在GFSS中使用增量学习策略来学习编码器骨干和新型类原型。受到低级适应技术（LORA）最近成功的启发，我们通过新颖的重量分解方法向GFSS编码器主链引入了Increthorth学习。我们新提出的等级自适应权重合并策略对在编码器主链各个层中吸收的新颖性不同。在我们的工作中，我们还将增量学习策略介绍给新型类别的类原型学习。我们在Pascal-5 I和Coco-20 I数据库上进行了广泛的实验，展示了增量学习的有效性，尤其是当新颖的类人数超过基础类别时。使用我们提出的基于权重分解的增量学习（WFIL）方法，以概括性的语义分段建立了一组新的最先进的精度值。
氯胺酮辅助心理治疗普遍焦虑症：一份全面的病例报告，使用磁脑电图进行整合的神经生理成像
此详细案例报告探讨了氯胺酮辅助心理治疗（KAP）在30年代后期的男性患者治疗焦虑症（GAD）（GAD）和抑郁症状中的应用。N-甲基-D-天冬氨酸（NMDA）受体拮抗剂氯胺酮由于其快速且稳健的抗抑郁作用而在情绪和焦虑症的治疗中取得了显着突破。临床前研究表明，氯胺酮促进了大脑的生物学改变，包括增强神经可塑性。然而，迄今为止，还没有使用磁脑摄影（MEG）（一种强大的功能性神经影像学方式）检查了KAP的纵向效应。静止状态MEG（RSMEG）扫描允许探索与KAP相关的情绪和焦虑症状变化的神经相关性，包括参与认知和情绪调节的大脑网络之间的功能连通性。在本案例研究中，一个中等重度GAD的成年男性参与者在基线时进行了两次RSMEG扫描和认知测试，在6个标准氯胺酮给药和2个整合会议中的6次会议中有4个，其中一部分是一项协议的一部分，该协议总共包括6次KAP会话和四次集成。我们在5个功能网络中测量了功能连接性 - 默认模式，注意力，中央执行，运动和视觉以及神经振荡活动。我们看到5个网络中的4个中的功能连接增加。这与皮质β活性的显着增加相吻合，抑制作用的标志，theta振荡的降低，GAD7和PHQ9分数的降低以及提高了注意力。总而言之，这些发现强调了RSMEG检测KAP诱导的大脑网络变化的能力，提供了一种有希望的工具，用于识别临床相关的神经相关性，可以通过电生理学变化来预测和监测治疗结果。
d-lmbmapx：在任何发育阶段进行自动全脑神经电路分析的广义深度学习管道
缺乏准确和全面分析的工具，阻碍了小鼠的全脑电路发展。没有现有的3D大脑图集提供每日产后分辨率，因为建造这种地图集是高度劳动的。轴突形态动态变化，使可靠的分割具有挑战性，许多2D数据集缺乏足够的Z分辨率用于交叉模式3D分析。在这里，我们提出了D-LMBMAPX，这是一种在产后发展的自动化全脑电路分析的深度学习管道。d-LMBMAPX构建高分辨率的3D小鼠大脑图谱，跨越了七个产后阶段，并在任何后日都采用自适应注册策略来进行全脑对齐。它还集成了用于轴突和SOMA分割的基础模型，从而实现了整个开发的定量电路评估。，我们实现了基于扩散模型的样式转移，以用于交叉模式和跨二维注册，并通过将遗传定义的神经元类型从2D ISH数据集对齐到我们的3D地图集进行了验证。使用D-LMBMAPX，我们在产后成熟过程中介绍了全脑多巴胺能预测。
变分...
HAMON FZCO，研发摘要这项工作提出了一个广义梯度估计器，该梯度估计器优化了涉及已知或黑框函数的期望，用于离散和连续的随机变量。我们合成并扩展了用于构建梯度估计器的标准方法，提供了一个框架，该框架会产生最小的计算开销。我们提出的方法证明了各种自动编码器的有效性，并引入了对加强学习，适应离散和连续的动作设置的直接扩展。实验结果揭示了提高的训练性能和样本效率，突出了我们在各个领域中估计器的实用性。未来的应用程序包括具有复杂注意力机制的培训模型，具有非差异可能性的连续远值模型，以及将我们的方法与现有方差减少技术和优化方法相结合。关键字：梯度估计，变异自动编码器（VAE），增强学习，重新聚集技巧，控制变体，策略梯度方法1。简介基于坡度的增强支持AI中的推进和支持学习。反向传播[16,19,12]的数字确定了可区分目标的斜率，而重新聚集技巧[24,4,4,13]赋予了概率模型的实际改进。尽管如此，许多目标需要斜率进行反向传播，例如，支持学习的黑盒能力[18]或离散抽样的不连续性[7,2]。[22]通过持续的放松提出了一个有思想的，低裂开的评估者。2。正在进行的技术通过角度评估者（包括艺人专家方法[21]和持续放松[7,2]来解决这一问题。我们通过学习基于大脑网络的控制变量来扩大这一点，即使没有一致的放松，也可以产生较低的，公平的评估材料，例如在支持学习或黑盒改进中。背景2.1。倾斜度估计器简化边界θ扩大支持学习中显示的假设（预期奖励Eτ〜π [r]）和休眠变量模型（增强p（x |θ）= e p（z |θ）[p（x | z）]）。我们增强L（θ）= E P（B |θ）[F（B）]。（1）
使用网络药理学系统地推断出选择性核酸隔室抑制剂ML246
研究人员通过分析一组访谈数据探索了混合方法研究设计。Saldana的模型用于完成开放编码数据和主题编码数据。三个主题被认为支持合作学习模型。其中包括：a）通过经过事件和环境的了解，b）实施和行动，以及c）由合作学习模型（CLM）组成的观点和看法。术语和短语的频率由证据变量组成。广义线性模型（GELM）用于检查三个主题与合作学习模型之间的关系。GELM分析报告了CLM与三个主题之间的关系。这是一种将Saldana的定性数据分析和凝胶整合到一种混合方法设计中的新实践。
mVGAM：多变量（动态）广义加法模型
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疲劳寿命分析广义的POM齿轮...
摘要：用于确定聚合物齿轮的牙根负载能力的当前计算方法（例如VDI 2736）基于与钢齿轮的假设相同的假设。由于非线性材料行为，温度和聚合物速率依赖性，这些预测通常是不准确的。一项先前的研究采用了依赖速率的非线性粘塑料元件（Fe）对聚氧甲基（POM）的建模来量化标准金属齿轮假设中未考虑的材料影响。开发并验证了寿命模型，以根据恒定牙根几何形状的旋转速度预测牙根断裂。在这项研究中，现有的损害模型进行了调整和验证，以包括对缺口（牙根）几何形状的依赖性。将模型扩展到两个损伤参数eTers允许与牙根断裂的非线性速度依赖性无关的表示。这种相关建模方法在材料内部包含两个独立的大坝年龄机制，从而导致齿轮的牙根断裂故障。为了绘制这些机制，将裂纹起始点处的局部材料状态用作损害参数。使用实验数据对双参数损伤模型的校准表明，模型预测属于实验散射。正在进行进一步的研究，以扩大有关广义扭矩加载条件的损坏模型。