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五年战略 | Unseen UK
我们的工作比以往任何时候都重要。我们为潜在的受害者和幸存者提供他们需要的指导、支持和信息，帮助他们摆脱创伤、恢复并从中走出来。我们的工作比以往任何时候都重要。我们为潜在的受害者和幸存者提供他们需要的指导、支持和信息，帮助他们摆脱创伤、恢复并从中走出来。为了巩固我们过去 15 年的经验，我们将继续通过我们的安全屋、外展和重返社会工作以及现代奴隶制和剥削帮助热线提供幸存者知情服务。我们将进一步巩固我们现有的业务参与，以增加我们的合作方式，改变企业行为，减少对工人的剥削。我们将建立一个专门的政策和研究部门，以扩大和进一步影响关键决策者的战略方向。
使用粗图>在看不见的环境中的机器人导航
摘要 - 公制占用图广泛用于机器人导航系统中。但是，当机器人被部署在看不见的环境中时，构建准确的度量图会耗时。可以使用粗图直接在以前看不见的环境中直接导航？在这项工作中，我们提出了粗大地图导航器（CMN），这是一个可以使用不同的粗图在看不见的环境中执行机器人导航的导航框架。为此，CMN解决了两个挑战：（1）新颖而现实的视觉观察； （2）粗图上的误差和错位。为了解决在看不见的环境中的新型视觉观测，CMN了解了一个深刻的感知模型，该模型将视觉输入从各个像素空间映射到本地占用网格空间。为了解决粗图上的误差和未对准，CMN使用预测的局部占用网格作为观测值扩展了贝叶斯过滤器，并直接在粗图上保持信念。使用最新信念，CMN提取了全球启发式向量，该向量指导计划者找到本地导航行动。经验结果表明，CMN在看不见的环境中实现了高导航的成功率，明显优于基准，并且对不同的粗图形具有鲁棒性。
微生物社区：我们世界上看不见的建筑师。
人体是数万亿微生物的家园，统称为人类微生物群。这个细菌，病毒，真菌和其他微生物的社区位于肠道，皮肤，口腔和其他壁ni。近年来的研究阐明了这些微生物在我们的健康中的关键作用。肠道菌群有助于消化，合成必需的维生素，并在免疫系统中起重要作用。营养不良是肠道微生物群中的不平衡，与各种健康状况有关，包括肥胖，自身免疫性疾病和情绪障碍。皮肤微生物有助于预防病原体并保持皮肤健康。失衡会导致皮肤疾病。口腔微生物群会影响口腔健康，并且干扰可能导致牙齿疾病。阴道菌群在女性健康中起着至关重要的作用，影响了生育能力和对感染的易感性。了解这些微生物群落已经为个性化医学开辟了新的途径，因为正在探索益生菌和粪便菌群移植等干预措施以治疗一系列医疗状况[4]。
看不见的罪魁祸首：了解食品腐败微生物及其对食品安全的影响。
食品腐败是全球关注的重大问题，导致经济损失和粮食不安全。这一问题的核心是食品腐败微生物，它们是改变食品感官、化学和物理特性的隐形媒介。虽然它们的活动一开始往往难以察觉，但当食物变得难吃或不安全时，其后果就显而易见了。与食品腐败有关的微生物包括细菌、酵母和霉菌。这些微生物在特定条件下茁壮成长，如湿度、温度和营养物质的可用性。它们的代谢过程会降解食物成分，导致味道、气味、质地和外观的变化。了解这些微生物的性质和行为对于设计有效的保存方法和确保食品安全至关重要。最常见的腐败生物之一是假单胞菌，这是一种以在肉类和奶制品等富含蛋白质的食物中快速生长而闻名的细菌属。另一个臭名昭著的群体是乳酸菌 (LAB)，它会导致乳制品变酸 [1, 2]。
生成媒体：签名，隐喻和经验
摘要 - 本文解决了在复杂制造环境中实施无标记的增强现实（AR）的挑战。使AR系统更加直观，健壮和适应性是使其在行业中成为可能的必需步骤。在不受控制的现实世界环境中遇到的硬约束中，我们显着面对生产线的动态性质以及在组装过程中对象的不断发展的外观。新兴深度学习（DL）方法启用了6D对象构成移动对象的AR注册的估计。但是，他们需要大量的6D对象构成地面真相数据。在现实世界的情况下，由于两个因素：建立精确的6D姿势标签程序的复杂性是在真实生产线中建立准确的6D姿势标签程序的复杂性，并且在整个组装线上遇到了各种各样的对象状态和外观。因此，有必要开发能够处理看不见的对象的替代6D构成估计技术。为此，本文介绍了一条新的管道，依靠HoloLens 2进行数据捕获，神经辐射场（NERF）进行3D模型生成，以及用于6D姿势估计的Megapose。所提出的方法可以实现6D姿势估计，而无需特定对象的训练或辛苦的姿势标签。
捍卫未知的：探索强化学习代理在现实，看不见的网络中的部署
摘要越来越多的网络模拟器为探索和应用最先进的算法开放了机会，以了解和衡量众多领域此类技术的能力。在这方面，最近发布的打哈欠泰坦是网络网络场景的简单化但不太详细的一个例子，可以通过强化学习算法来训练代理，并衡量其试图停止感染的有效性。在本文中，我们探讨了不同的强化学习算法如何导致不同示例和现实网络中各种代理的培训。我们评估了如何在一组网络中部署此类代理，尤其关注代理在探索具有复杂起始状态的网络，连接节点和不同级别挑战级别的路线数量的增加，旨在评估现实网络中从未见过的部署性能。
一种新型的VAE分子生成模型与变压器结合了未见结构的生成
最近，在药物发现中积极研究了使用深度学习的分子产生。在该领域，变压器和VAE被广泛用作强大的模型，但由于结构和性能不匹配，它们很少被用作组合。本研究提出了一个模型，该模型通过处理多种分子的结构和参数优化结合了这两个模型。所提出的模型显示出与现有模型生成分子相当的性能，并且在具有看不见的结构的产生分子时表现出了较高的性能。该VAE模型的另一个优点是它从潜在的表示中产生分子，因此可以很容易地通过它预测或条件，实际上，我们证明该模型的潜在表示成功地预测了分子特性。消融研究表明，VAE比其他生成模型（如语言模型）在产生新分子方面具有优势。还表明，潜在表示可以缩短为〜32维变量而不会丢失重建，这表明比现有的分子描述符或模型更小。这项研究有望提供一个虚拟化学文库，其中包含多种化合物用于虚拟筛选并实现有效筛选。
