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基于黎曼对称正定流形的循环神经网络建模
摘要 — 使用卡尔曼滤波器 (KF) 进行状态估计经常会遇到未知或经验确定的协方差矩阵，从而导致性能不佳。消除这些不确定性的解决方案正在向基于 KF 与深度学习方法混合的估计技术开放。事实上，从神经网络推断协方差矩阵会导致强制对称正定输出。在本文中，我们探索了一种新的循环神经网络 (RNN) 模型，该模型基于黎曼对称正定 (SPD) 流形的几何特性。为此，我们基于黎曼指数图定义了一个神经元函数，该函数取决于流形切线空间上的未知权重。这样，就推导出了一个黎曼成本函数，从而能够使用传统的高斯-牛顿算法将权重作为欧几里得参数进行学习。它涉及计算闭式雅可比矩阵。通过对模拟协方差数据集进行优化，我们展示了这种新方法对于 RNN 的可能性。
现实世界的可穿戴机器人需要视觉
现在，我们可以想象一个未来，世界上有残疾人生活的十亿人中有许多人可以在不损害的情况下度过自己的日常生活，这要归功于可穿戴的机器人[1]。这些设备，包括外骨骼和假肢，有可能革新我们协助个人受损的方式。对于上限，可穿戴设备可以在操纵任务中提供抓地力并掌握稳定性，对于下limb，它们可以改善步态模式并减少能量消耗。这些系统的发展激增，最初的工作主要集中在机械设计，人体的界面以及感知用户的四肢上。这产生了有效的系统，以帮助水平地形上的基本抓地任务和运动[2]。扩展到更复杂的任务和更高级别的援助需要推断用户的意图。例如，辅助手套需要知道用户要掌握特定对象以执行特定的任务，然后将掌握类型和手指跨度调整为该对象和任务。对于腿部外骨骼或假肢，该系统需要检测到用户计划上台或穿越湿的人行道，因此可以调整联合扭矩以最大程度地提高援助和稳定性。目前，最流行的下LIMB用户意图的方法是基于用户的运动学信息的惯性传感器。例如，可以使用脚上的惯性测量单元估算脚跟罢工。推断用户意图的另一种方法是利用神经肌肉界面，例如肌电图（EMG）。基于先前步态周期的控制策略可以通过假设用户打算采用类似的运动模式来预测当前的步态周期。这种方法可以测量肌肉电信号来推断运动激活。例如，可以使用从身体部位到肢体截肢的EMG信号来推断缺失的肢体的故意作用以控制活跃的上LIMB假体。基于这些生物学信号的接口和用户的行为提供了对用户内部状态的估计，但是可以解码的信息量仅限于简单的推论，例如通过关节角度传感检测步行速度的变化或用EMG脉冲触发假肢闭合[3]。这将可穿戴设备限制在少量任务中，并且用户通常将控制被认为是复杂而不自然的[4]。这是较高的上限上限假体遗弃率相对较大的原因之一。要扩大任务范围和援助质量，可穿戴机器人必须使用有关发生运动动作的上下文的信息。例如，通过广泛的机器学习，腿部肌肉上的EMG传感器可以检测与水平运动和上升楼梯之间过渡相关的肌肉活动的变化。专门基于EMG，过渡过程中的分类误差比稳态期间的分类误差高四倍[5]。另一方面，上下文的知识（楼梯的位置和步行方向）将允许前方的几个步骤和更高的准确性。计算机视觉可以在获取有关环境和任务上下文的信息中发挥核心作用。视觉提供了有关用户及其周围环境的丰富，直接和可解释的信息，如人类的视觉能力所证明。最近基于视力的人类姿势估计和行动分类技术可以提供有关人类行为的广泛信息[6]。驾驶员和行人意图预测可能是基准的一个很好的例子。感应周围环境是一个充分探索的机器人问题，可以通过对象/场景识别以及同时定位和映射等技术来实现[7]。将视觉行为与上下文信息合并以推断人们的意图仍处于最早的阶段[8]，并提出了未解决的挑战。一种通用方法可以使用包括
使用简单检测通过量子态进行物体检测和测距
当目标物体嵌入在嘈杂的环境中时，使用弱光源感知目标物体的存在是一项艰巨的任务。一种可能性是使用量子照明来完成此任务，因为它在确定物体存在和范围方面的表现优于传统照明。即使传统照明和量子照明都限制在基于非同时、相位不敏感的巧合计数的相同次优物体检测测量中，这种优势仍然存在。受现实实验协议的启发，我们提出了一个使用简单探测器分析巧合多发数据的理论框架。这种方法允许包括经常被忽视的非巧合数据，并提供无需校准的阈值来推断物体的存在和范围，从而实现不同检测方案之间的公平比较。我们的结果量化了在嘈杂的热环境中进行目标识别时量子照明相对于传统照明的优势，包括估计以给定置信度检测目标所需的拍摄次数。
网络安全生态系统报告 | ISAC 基金
西巴尔干各经济体报告的事件可用信息存在差异。这些差异包括主管部门有几年前官方记录的事件记录，其他主管部门最近才开始对不同事件类型进行分类，还有那些仍然缺乏足够数据来生成有关以前事件的相关报告的主管部门。这阻碍了比较的可能性，也无法从定量方面得出更全面的国家趋势。进一步的差异涉及国家主管部门和 CERT 呈现记录事件汇总数据的方式。即，根据可用的信息来源，国家 CERT 按事件类型、威胁行为者和/或受影响的 IP 地址数量对事件进行聚类。这限制了推断整个地区更具体的总体趋势的可能性。因此，项目团队依靠通过采访国家主管部门和 CERT 代表获得的信息来获得定性见解，以补充初步调查结果。
网络安全生态系统报告 | ISAC 基金
西巴尔干各经济体报告的事件信息存在差异。有些主管部门有几年前官方记录的事件记录，有些主管部门最近才开始对不同事件类型进行分类，还有些主管部门仍然缺乏足够的数据来生成有关以前事件的相关报告。这阻碍了比较和从定量方面生成更全面的国家趋势的可能性。进一步的差异涉及国家主管部门和 CERT 呈现记录事件汇总数据的方式。也就是说，根据可用的信息来源，国家 CERT 按事件类型、威胁行为者和/或受影响的 IP 地址数量对事件进行聚类。这限制了推断整个地区更具体的总体趋势的可能性。因此，项目团队依靠通过采访国家主管部门和 CERT 代表获得的信息来获得定性见解，以补充初步调查结果。
2050 年代软件工程的未来：人工智能会……
摘要。本研究旨在探索 2050 年代软件工程领域的未来。具体来说，它指出了该领域的一些可预见的最佳实践、软件工程师的预期角色以及人工智能如何塑造软件工程框架和工程师角色的未来。此外，它展示了当前的挑战以及未来将如何应对这些挑战，并预测了未来的挑战以及从现在开始避免这些挑战的方法。这些预期是通过从历史或软件人工智能领域的当前实践和研究中的一些现有事实推断未来而确定的。不仅如此，还采用了定性方法，并针对软件工程师和人工智能专业人士进行了在线调查。作为本研究的总体结果，各种类比调查的答案和预期都一致认为软件工程领域的未来肯定会发生变化，然而，软件工程师将是塑造这一未来的主要参与者，他们将以某种方式保持在该领域的主导地位，或者被其他系统或职业所取代。
APOBEC3在MPOX病毒中的脱氨酶编辑是自2016年以来的持续人类传播的证据
从历史上看，MPOX被认为是一种流行的人畜共患病，通过与西部和中非的储层啮齿动物宿主接触来传播。然而，在2022年5月，发现了人类的MPOX病例在国际上传播，这些案例在拥有已知流行水库的国家以外。在测序2022年的第一批病例时，它们与先前采样的最接近的MPOX病毒（MPXV）共享了42个核苷酸差异。几乎所有这些突变都是Apobec3脱氨酶的作用的特征，即具有抗病毒功能的宿主酶。假设APOBEC3编辑是人类MPXV感染的特征，我们开发了一种双过程系统发育分子时钟，该时钟每年推断出〜6个APOBEC3突变的速率 - 估计MPXV自2016年以来一直在人类中循环。这些持续MPXV传播的观察结果表明了MPXV流行病学的感知范式作为人畜共患病的基本转变，并强调了需要修改MPXV周围的公共健康消息以及爆发管理和控制的必要性。s
网络安全生态系统报告 | ISAC 基金
西巴尔干各经济体报告的事件信息存在差异。有些主管部门有几年前官方记录的事件记录，有些主管部门最近才开始对不同事件类型进行分类，还有些主管部门仍然缺乏足够的数据来生成有关以前事件的相关报告。这阻碍了比较和从定量方面生成更全面的国家趋势的可能性。进一步的差异涉及国家主管部门和 CERT 呈现记录事件汇总数据的方式。也就是说，根据可用的信息来源，国家 CERT 会按事件类型、威胁行为者和/或受影响的 IP 地址数量对事件进行聚类。这限制了推断整个地区更具体的总体趋势的可能性。因此，项目团队依靠通过采访国家主管部门和 CERT 代表获得的信息来获得定性见解，以补充初步调查结果。
替代性大脑连通性强调了交互式生物运动处理中与年龄相关的差异
迅速认识并理解他人的社会互动是一种重要的能力，它依赖于解密多个信息来源，例如感知身体信息并推断他人的意图。尽管最近在成年人中表征了这种能力的大脑基础方面的进步，但其发展基础实际上是未知的。在这里，我们使用fMRI研究了哪些社会信息来源支持临时沟的较高暂时性响应对互动生物学运动（即2个相互作用的点 - 轻度人物人物）在人类参与者中（性别）的不同发育间隔：儿童表现出支持性功能连接性与精神化网络的支持功能连接性，而成人与身体相关性相关性和动态相关性和动态性相关性和动态性相关性。我们建议成年人通过人体和生物运动信息使用有效的动作 - 意见理解，而儿童则对隐藏的心理状态推断表现出更强的遗物，这是学习更好地了解他人互动行为的潜在手段。
道德：通过多目标强化主动学习使人工智能与人类规范保持一致
从演示和成对偏好推断奖励函数是将强化学习 (RL) 代理与人类意图相结合的良好方法。然而，最先进的方法通常专注于学习单一奖励模型，因此很难权衡来自多位专家的不同奖励函数。我们提出了多目标强化主动学习 (MORAL)，这是一种将社会规范的不同演示组合成帕累托最优策略的新方法。通过维持标量权重的分布，我们的方法能够以交互方式调整深度 RL 代理以适应各种偏好，同时无需计算多个策略。我们在两种场景中通过实证证明了 MORAL 的有效性，这两种场景模拟了交付和紧急任务，需要代理在存在规范冲突的情况下采取行动。总的来说，我们认为我们的研究是朝着具有学习奖励的多目标 RL 迈出的一步，弥合了当前奖励学习和机器伦理文献之间的差距。