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多代理增强中的非政策行动预期...
多机构增强学习（MARL）中的学习预期是一种推理范式，代理人预期了其他代理人的学习步骤，以改善彼此之间的合作。作为MARL使用基于梯度的优化，使用高阶梯度（HOG）学习预期的质量，并采用所谓的HOG方法。现有的HOG方法基于策略参数预期，即代理预测其他代理的策略参数的变化。当前，这些现有的HOG方法仅针对具有较小状态空间的可差游戏或游戏。在这项工作中，我们证明，在具有较大状态空间的非差异游戏的情况下，现有的HOG方法的性能不佳，并且由于其固有的限制与策略参数预期和多个采样阶段有关。为了克服这些问题，我们提出了O杀性策略行动预期（O效应），这是一个新颖的框架，通过行动预期来学习学习预期，即代理人通过O杀害政策采样来期待其他代理商的行动变化。我们理论上分析了我们提出的O pa2，并采用它来开发多种猪方法，这些方法适用于具有较大状态空间的非差异游戏。我们进行了大量的实验，并说明我们提出的HOG方法的表现优于现有的效率和性能。
2022年日内瓦科学与外交展望峰会
2022 年日内瓦科学与外交预期峰会的会议记录基于众多来源，可通过本文档的数字 PDF 版本（如“更多信息”框中所示）以及 GESDA 网站（www.gesda.global）轻松访问，可通过以下二维码直接访问。这些来源包括 2022 年 GESDA 峰会的演讲和会议的完整视频录制、文本中用下划线表示的外部信息超链接、在专用电视展台对 GESDA 峰会发言人和参与者的采访、会议期间制作的推特帖子，以及与 GESDA 在峰会期间宣布的内容相关的材料（新闻稿、图片等）。要轻松浏览该内容并重播 2022 年日内瓦科学与外交预期峰会的录音，请使用智能手机扫描以下二维码即可。
抑郁症中食物奖励的期待钝了
SSRI 13（13）0（0）13 25）1酰基和DES-acyl Ghrelin的值是指97名参与者的数据。缺少5个HCP和1个MDD的数据。2 Pearson的卡方测试；韦尔奇两个样本t检验。 数据是平均值±SD，如果未另有说明。 Abbreviations : HCP = healthy control participants, MDD = major depressive disorder, HOMA-IR = homeostasis model assessment of insulin resistance, TyG = Triglyceride-glucose Index, BDI = Beck's Depression Inventory, SHAPS = Snaith-Hamilton Pleasure Scale, SSRI = Selective serotonin reuptake inhibitors.2 Pearson的卡方测试；韦尔奇两个样本t检验。数据是平均值±SD，如果未另有说明。Abbreviations : HCP = healthy control participants, MDD = major depressive disorder, HOMA-IR = homeostasis model assessment of insulin resistance, TyG = Triglyceride-glucose Index, BDI = Beck's Depression Inventory, SHAPS = Snaith-Hamilton Pleasure Scale, SSRI = Selective serotonin reuptake inhibitors.
事件所揭示的婴儿的社会奖励预期 -
Ishikawa，Mitsuhiko和Itakura，S。（2022）与事件相关的潜力所揭示的婴儿的社会奖励预期。社会神经科学，ISSN 1747-0919。
基于AI的痴呆病因鉴别诊断多模式数据
1酰基和DES-acyl Ghrelin的值是指97名参与者的数据。缺少5个HCP和1个MDD的数据。数据是平均值±SD，如果未另有说明。缩写：HCP =健康对照参与者，MDD =重度抑郁症，Homa-ir =胰岛素抵抗的稳态模型评估，Tyg =甘油三酸酯 - 葡萄糖指数，BDI = BECK的抑郁症库存，Shaps = Shaps = Snaph-Hamilton-Hamilton愉悦尺度。
早期预期驾驶演习-CVIT，IIIT
摘要。先前的工作已经通过识别动作发作后解决了驾驶员意图预测（DIP）的问题。另一方面，在需要在动作开始之前要求先发制人的情况下，早期的预期同样重要。但是，没有先前的工作旨在解决机动发作之前驾驶员行动预期问题的问题，从而限制了高级驾驶员援助系统（ADAS）的能力进行早期的机动预期。在这项工作中，我们介绍了预期的驾驶演习（ADM），这是一项新任务，可以在机动发作开始之前进行驾驶员的预期。为了启动ADM的研究，我们策划了DAAD的范围，即多视图：以密集和异构的场景和多模式为单位的观点和外部观点：Egocentric View and Caze信息。数据集在启动之前和执行操作之前都会捕获序列。在数据集收集过程中，我们还确保在交通情况，天气和照明以及车道条件下捕获广泛的多样性。接下来，我们提出了一个基于变压器体系结构的强基线，以在更长的视频长度上有效地对多个视图和方式建模。我们基于DAAD和相关数据集上的现有DIP方法。最后，我们进行了一项消融研究，显示了多种观点和方式在操纵预期中的有效性。项目页面：https：//cvit.iiit.ac.in/ research/projects/cvit-projects/daad。
将疼痛与对人脑的预期分离
在有两个热刺激强度的伪随机序列（疼痛的热或非粉状温暖）时。彩色的灯光提前发出了两种热刺激。在成像过程中学到的受试者，其中颜色表明疼痛并表示温暖（10）。我们通过比较疼痛期间的大脑激活与温暖刺激期间的激活相比，确定了参与疼痛经历的大脑区域。这种训练，表示“疼痛”，控制与疼痛无关的somato感官输入。此外，我们通过比较在温暖刺激之前的有色光期间，在疼痛之前的彩色光之前比较了疼痛的脑激活，从而确定了与疼痛进行疼痛的大脑区域。这种比较表示“抗性”，对与疼痛相关的预期过程进行了控制（11）。
基于知识蒸馏的机器人 - 对象操纵失效预期
摘要 - 自主服务机器人应能够安全地与环境进行交互。但是，由于几个因素，包括感知错误，操纵失败或意外的外部事件，执行结果并不总是预期的。虽然大多数目前的研究强调检测和分类机器人失败，但我们的研究将其重点转移到了这些失败发生之前的重点。潜在的想法是，通过预测早期的潜在失败，可以采取预防措施。为了解决这个问题，我们提出了一个基于知识蒸馏的新型失败预期框架。该系统利用视频变压器，并结合了一种传感器融合网络，旨在处理RGB，深度和光流数据。我们评估方法对失败的有效性，现实世界机器人操纵数据集。实验结果表明，我们提出的框架的F1得分为82.12％，突出了其预测机器人执行失败的能力，最高可提前一秒钟。
大脑在多步预期过程中以层次化的方式呈现过去和未来
环境在各个序列中是不同的。参与者总共学习了四个序列：一条绿色和蓝色路径，包含一组八个环境，另一条绿色和蓝色路径，包含一组不同的八个环境。为了便于说明，这里只描绘了一条绿色和一条蓝色路径。（b）故事生成。为了学习环境的顺序，参与者为每条路径生成故事，以按顺序链接环境。参与者被告知将最终环境链接回第一个环境以创建一个循环。（c）虚拟现实训练。参与者随后在沉浸式虚拟现实中以绿色路径顺序和蓝色路径顺序探索环境，同时排练他们的故事。在给定的环境中，会出现一个绿色和蓝色的球体。触摸这些球体时，参与者会按照相应的（绿色或蓝色）序列传送到下一个环境。然后，参与者回忆起四个序列中的每一个的顺序（未显示）。环境图像是游戏引擎 Unity 中从可用于商业用途的资产创建的 3D 环境的屏幕截图。
大脑在多步预期过程中以层次化的方式呈现过去和未来
时间结构的记忆既可以规划未来事件，也可以回顾过去事件。我们研究了大脑在预期过程中如何灵活地表示过去和未来的扩展时间序列。参与者在沉浸式虚拟现实中学习环境序列。序列对具有相同的环境，但顺序不同，从而实现特定于上下文的学习。在 fMRI 期间，参与者以给定的顺序预测未来多个步骤的即将到来的环境。时间结构在海马体和高阶视觉区域中以 (1) 双向表示，具有对过去和未来的分级表示和 (2) 分层表示，过去和未来的进一步事件在连续更靠前的大脑区域中表示。在海马体中，这些双向表示是特定于上下文的，而对遥远环境的抑制可以预测预期中的响应时间成本。总之，这项工作揭示了我们如何灵活地表示顺序结构以实现跨多个时间尺度的规划。