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![arxiv：2009.04765v3 [CS.CL] 2020年11月11日](/simg/9\9d016116e44f1fa0a8e83b8444bdbba4b258004f.webp)
arxiv：2009.04765v3 [CS.CL] 2020年11月11日
大脑解码，被理解为将大脑活动映射到产生它们的刺激的过程，在过去几年中一直是一个具有研究的研究领域。在语言刺激的情况下，最近的研究表明，可以将fMRI扫描分解成读取一个主题单词的嵌入。但是，这种单词嵌入是为Natu的语言处理任务而不是用于大脑解码的。因此，它们限制了我们恢复精确刺激的能力。在这项工作中，我们建议直接对fMRI扫描进行分类，将其映射到固定的vo-cabulary中的相应单词。与现有工作不同，我们评估了以前看不见的受试者的扫描。我们认为这是一个更真实的设置，我们提出了一个模型，可以从看不见的主题中解释fMRI数据。我们的模型达到5。22％的TOP-1和13。 在这项具有挑战性的任务中，59％的前5位准确性显着超过了所有考虑的竞争基线。 fur-hoverore，我们使用解码的单词使用GPT-2模型指导语言发生。 以这种方式，我们提高了对将大脑活动转化为连贯文本的系统的追求。22％的TOP-1和13。在这项具有挑战性的任务中，59％的前5位准确性显着超过了所有考虑的竞争基线。fur-hoverore，我们使用解码的单词使用GPT-2模型指导语言发生。以这种方式，我们提高了对将大脑活动转化为连贯文本的系统的追求。
无线电和连接工具、PPE 和材料供应...
Compass™ 经过精心设计，可轻松连接到任何标准安全帽的帽檐下。它位于用户的外围设备内，是同类产品中第一款提供任何看不见的电气威胁的可见警报的产品。这种战略性放置使其能够为用户提供 360° 检测区域。一旦检测到威胁，Compass™ 会立即向用户提供声音和视觉通知。
RF Genesis：通过基于仿真的数据合成和生成扩散模型
本文介绍了RF Genesis（RFGEN），这是一种使用跨模式分化模型合成RF传感数据的新颖且具有成本效益的方法，以提高毫米波（MMWAVE）传感系统的概括能力。使用有限的培训数据集中用于MMWave感应斗争中的传统Ma-Chine学习模型。当与看不见的用户，环境，传感器配置，测试类等面对时，他们的性能急剧下降。rfgen通过使用跨模式生成框架合成和验证MMWave感应数据来缓解这些挑战。我们专门提出了一个自定义的射线跟踪模拟器，以模拟RF的传播和与对象/环境的交互。然后，我们利用一组扩散模式来生成大量的3D场景，并将视觉场景表示形式转换为相应的MMWAVE感应数据，而不是应用程序特定的“提示”的方向。我们提出的方法将基于物理的射线跟踪与黑框扩散模型进行了调解，从而导致准确，可扩展和可解释的视觉到RF数据综合。我们广泛的现实世界实验强调了RFGEN在不同的MMWave感应应用中的有效性，从而增强了它们对无需收集数据的未见测试用例的概括。
多标签心血管疾病的半监督学习预测：多数据学研究
摘要 - 电动心电图（ECG）是用于预测心血管疾病（CVD）的非侵入性工具。当前基于ECG的诊断系统显示出深度学习技术的快速发展，表现出色。但是，标签稀缺问题，多个CVD的共发生以及在看不见的数据集上的性能较差极大地阻碍了基于深度学习的模型的广泛应用。在统一框架中解决它们仍然是一个重大挑战。为此，我们提出了一个多标签半监督模型（ECGMATCH），以同时识别多个CVD，并有限的监督。在ECGMATCH中，开发了一个用于弱且强大的ECG数据增强的登山模块，该模块生成了用于模型培训的各种样本。随后，具有邻居一致建模和知识蒸馏的高参数框架是为伪标记的生成和改进而设计的，从而减轻了标签稀缺性问题。最后，提出了一个标签相关对准模块，以捕获标记样品中不同CVD的共发生信息，并将此信息传播到未标记的样本中。在四个数据集和三个协议上进行了广泛的实验，证明了所提出的模型的有效性和稳定性，尤其是在看不见的数据集上。因此，该模型可以为在有限的监督下在多标签CVD预测上实现稳健性能的诊断系统铺平道路。
电池状态估计的物理信息神经网络
摘要：锂离子电池的生命周期和降解机制的准确预测对于它们的优化，管理和安全性至关重要，同时预防潜在失败。然而，由于复杂和动态的细胞参数以及用法条件下的广泛变化，典型的状态估计是具有挑战性的。基于物理学的模型需要由于广泛的参数要求而导致的准确性和复杂性之间的权衡，而机器学习模型则需要大型培训数据集，并且在概括地看不见的情况时可能会失败。为了解决这个问题，本文旨在集成基于物理的电池模型和机器学习模型，以利用其各自的优势。这是通过应用称为物理信息的神经网络（PINN）的深度学习框架来实现的。通过整合FICK从单个粒子模型扩散定律的偏微分方程来预测锂离子细胞的电荷状态和健康状况。结果表明，PINN可以在0.014％至0.2％的范围内估计电荷状态，而健康状况的范围为1.1％至2.3％，即使培训数据有限。与常规方法相比，Pinn的复杂性不那么复杂，同时仍将物理定律纳入训练过程，从而产生了足够的预测，即使对于看不见的情况也是如此。
使用稀疏的视觉观察在不平坦的地形上学习感知运动
摘要 - 为了主动浏览和遍历各种特征，主动使用视觉感知是必不可少的。我们旨在调查使用稀疏视觉观测值的可行性和性能，以在以人为中心的环境中在一系列常见的地形（步骤，坡道，间隙和楼梯）上实现感知运动。我们制定了适合在感兴趣地形上运动的稀疏视觉输入的选择，并提出了一个学习框架，以整合外部感受和本体感受状态。我们专门设计了状态观察和培训课程，以在各种不同的地形上有效地学习反馈控制政策。我们在各种任务中广泛验证和基准了学到的政策：在地面上行走的全向行走，并在各种障碍物上向前移动，显示出高成功的遍历率。此外，我们通过在新的看不见的地形上增加各种水平的噪声和测试来研究外观感受性消融并评估政策概括。我们证明了自主感知运动的能力，只能使用直接深度测量中的稀疏视觉观测来实现，这些观察值易于从激光雷达或RGB-D传感器中易于获得，在20厘米高度的高高高度上显示出强大的上升和下降，即20 cm的高度，即50％的腿长和强劲的腿部和稳健的噪声和Unigeseen anderseenseles anderseens anderseens anderseen anderseenseles anderseen anderseen sereen seleseen anderains ternales anderains。
人类计算机互动的深度学习
研究。数据集应代表各种用户和不同的上下文，以捕获各种变化。之后，我们需要准备数据并训练模型。训练将重复一百甚至一千次，以找到最合适的模型结构和超参数，这些模型结构和超级参数会导致使用试用和误差或网格搜索的测试集中最低模型误差。由于成千上万的迭代可能导致对测试集的过度拟合，因此必须使用先前看不见的数据评估模型的推广性，以评估所选模型和超参数是否已过拟合到验证集或推广到看不见的数据。深度学习社区在开发模型时通常会使用训练验证测试分解。在训练集和验证集用于迭代模型开发时，测试集用于一次性验证模型。但是，传统的机器学习评估指标（例如，准确性，精度，召回和错误率，以描述模型对看不见的数据的推广程度）并不描述系统的可用性。UCD过程的主要重点是实现高可用性。而不是软件指标，例如推理错误对可用性，模型稳定性和研究系统的有用性等因素。这可能涉及基本问题，例如对给定用例感知的可用性以及影响力的影响程度以及随着时间的推移估计的噪音多么嘈杂。在互动中应用深度学习技术由于系统使用了多种用户，在不同的情况下，验证还需要评估该模型是否可以推广到数据收集研究中使用的任务。虽然先前的工作认为准确性超过80％以至于足够[6]，但充分性取决于用例，只能通过用户反馈来评估，例如，该动作的后果是否可恢复以及后果对用户的影响有多大。总而言之，一个深度学习的典型过程描述了开发和评估黑盒模型的迭代性质。但是，深度学习开发过程并未考虑模型的可用性以及最终系统的可用性。
从大规模和多样的视频中学到的通用世界模型
世界模型通过在环境中提供代理商的预测性表示，并使代理商能够推理未来并做出更明智的决定，从而在基于模型的增强学习（RL）中起着至关重要的作用。但是，仍然存在两个主要问题，限制了世界模型的应用。首先，当前方法通常仅使用特定于域的数据来训练世界模型，这使得概括地看不见的情况或适应环境中的变化具有挑战性。第二，在使用野生视频中训练世界模型时，很难定义动作。在这项工作中，我们通过从不同规模和大型现实世界的视频数据集中学习通用世界模型来解决这两个问题，并提取了潜在的动作。具体来说，我们的方法利用预先训练的视觉编码器将两个相邻帧的图像投射到状态中；然后，根据向量量化，将潜在作用提取到低维空间中；最后，使用潜在动作学习了动态功能。结果表明，在野外视频数据集中测试时，提出的通用世界模型可以成功提取任意相邻帧的潜在动作。此外，在适应看不见的环境时，仅对少量域内数据进行微调可以显着提高通用世界模型的准确性。