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多任务学习的触觉嵌入
摘要 - 触觉传感在人类的感知和操纵任务中起关键作用，使我们能够直观地理解任务动态并实时适应我们的行动。将这种触觉智能传输到机器人系统将有助于智能代理理解任务约束，并准确地解释他们正在与之交互的对象和自己的操作的动态。尽管由于触觉传感器形式的多样性，操纵任务和学习目标的多样性，虽然将机器人带入这种触觉智能方面已经取得了重大进展，但仍在有效地利用触觉信息。为了应对这一挑战，我们提出了一个统一的触觉嵌入空间，能够预测多种以任务为中心的质量。我们从各种任务中的人类演示中收集触觉数据，并利用此数据来构建一个共享的潜在空间，以进行任务阶段分类，对象动态估计和触觉动态预测。通过实验和消融研究，我们证明了我们共享的触觉潜在空间的有效性，以实现更准确和适应能力的触觉网络，显示出在单任务训练中的提高高达84％。
基于脑电图的多任务相关心理负荷识别
Lipo Wang 新加坡南洋理工大学电气与电子工程学院 ELPWang@ntu.edu.sg 摘要 — 心理负荷可以通过脑电图 (EEG) 识别，并可用于评估用户执行不同任务时的心理努力。在这项工作中，我们设计并实施了一项与无任务、视觉任务、听觉任务和多任务表现相关的心理负荷识别实验。使用同步容量 SIMKAP 测试在 12 名受试者中诱发与多任务相关的不同程度的心理负荷。使用 Emotiv 设备收集 EEG 数据，使用功率、统计、分形维数 (FD) 特征与支持向量机 (SVM) 和 k-最近邻 (k-NN) 分类器进行处理和分析。当使用统计和 FD 特征组合时，使用 SVM 对 2 个类的最佳准确率为 90.39%，对 4 个类的最佳准确率为 80.09%。所提出的算法可以应用于心理负荷监测。
多任务记忆电容网络 - PDXScholar
摘要 — 最近的研究表明，记忆电容设备网络为储存器计算系统提供了低功耗的理想计算平台。随机、交叉或小世界幂律 (SWPL) 结构是储存器基底计算单个任务的常见拓扑结构。然而，神经学研究表明，与不同功能相关的皮层大脑区域互连形成富俱乐部结构。这种结构允许人类大脑同时执行多项活动。到目前为止，记忆电容储存器只能执行单一任务。在这里，我们首次提出了集群网络作为记忆电容储存器同时执行多项任务。我们的结果表明，在三个任务上，集群网络分别比交叉和 SWPL 网络高出 4.1 × 、5.2 × 和 1.7 × 倍：孤立口语数字、MNIST 和 CIFAR-10。与我们之前和已发表结果中的单任务网络相比，多任务集群网络可以实现类似的准确率，分别为 MNIST、孤立口语数字和 CIFAR-10 的 86%、94.4% 和 27.9%。我们的扩展模拟表明，输入信号幅度和集群间连接都会影响集群网络的准确性。选择信号幅度和集群间链接的最佳值是获得高分类准确率和低功耗的关键。我们的结果说明了记忆电容式大脑启发集群网络的前景及其同时解决多项任务的能力。这种新颖的计算架构有可能使边缘应用程序更高效，并允许无法重新配置的系统解决多项任务。
通过多任务预测药物-靶标相互作用...
在药物发现中，识别靶蛋白和分子之间的结合至关重要。当每个任务的信息量较小时，多任务学习方法已被引入以促进任务之间的知识共享。然而，多任务学习有时会降低整体性能或在各个任务的性能之间产生权衡。在本研究中，我们提出了一种通用的多任务学习方案，通过组选择和知识提炼，不仅可以提高平均性能，还可以最大限度地减少个体性能的下降。根据配体靶标组之间的化学相似性来选择组，并将同一组中的相似靶标一起训练。在训练过程中，我们应用教师退火的知识提炼。多任务学习模型由单任务学习模型的预测引导。这种方法的平均性能高于单任务学习和经典多任务学习。进一步的分析表明，多任务学习对于低性能任务特别有效，知识提炼有助于模型避免多任务学习中单个任务性能的下降。
基于改进的多任务级联的面部检测...
摘要 - 随着深度学习和计算机视觉的发展，面部检测已得以快速发展。面部检测有多个应用程序域，包括身份身份验证，安全保护，媒体和娱乐。尽管多任务级联的卷积神经网络（MTCNN）具有很高的精度和鲁棒性，但由于真实场景的复杂性和硬件设施的约束，该模型在真实场景中具有大参数和计算开销的缺点。因此，改进的网络模型的开发至关重要。本文通过减少参数和计算开销的数量并使用更好的模型参数来定位面部的关键点来改善MTCNN模型。该模型提高了面部年龄估计的准确性和鲁棒性。宽面和Celeba数据集用于培训。最终的面部检测精度达到98.7％，同时将模型参数的数量减少到相同条件下的70％。该模型满足现代社会对面部检测的应用需求，并证明了改进的网络模型的效率和准确性。
P-8A Poseidon 多任务海上飞机 (MMA)
系统 • P-8A 波塞冬多任务海上飞机 (MMA) 设计基于波音 737-800 飞机，并进行了重大修改以支持海军海上巡逻任务要求。它将取代 P-3C 猎户座。• P-8A 包含一个集成传感器套件，其中包括雷达、电光和电子信号检测传感器，用于检测、识别、定位和跟踪水面目标。集成声学声纳浮标发射和监控系统可检测、识别、定位和跟踪潜艇目标。P-8A 携带 Mk 54 鱼雷，目前正在集成 AGM-84 鱼叉导弹系统来攻击已识别的潜艇和水面目标。传感器系统还提供战术态势感知信息以分发给舰队，并提供 ISR 信息供联合情报界利用。• P-8A 飞机采用了飞机生存能力增强和脆弱性降低系统。集成红外导弹探测系统、照明弹发射器和定向红外对抗系统旨在提高对红外导弹威胁的生存能力。机载和机外传感器和数据链系统用于提高对射频导弹威胁系统的战术态势感知能力。油箱惰化和防火系统降低了飞机的脆弱性。
Ah-64 阿帕奇多任务战斗直升机
通过 FLIR 系统识别威胁极其困难。虽然 AH-64 机组人员可以轻松找到车辆的热信号，但可能无法确定敌友。前视红外线可检测物体热量发射的差异。在炎热的天气里，地面反射或发射的热量可能比可疑目标多。在这种情况下，环境会很“热”，而目标会很“冷”。随着夜间空气冷却，目标散热或散热的速度可能低于周围环境。在某些时候，目标和周围环境的热量发射可能相等。这是红外交叉，使目标捕获/检测变得困难甚至不可能。红外交叉最常发生在环境潮湿的时候。这是因为空气中的水在物体的发射率中形成了一个缓冲。所有使用 FLIR 进行目标捕获的系统都存在此限制。低云层可能不允许地狱火导引头有足够的时间锁定目标，或可能导致其在捕获后断开锁定。在远距离，飞行员可能必须考虑云层，以便让导引头有时间将武器转向目标。飞行员夜视传感器无法检测到电线或其他小障碍物。
SPOTS 多任务有效载荷演示卫星
CACI 的专业多任务 DemoSat 有效载荷将测试该公司在有争议的太空领域在精确替代定位、导航和授时 (APNT) 和战术情报、监视和侦察 (TacISR) 技术方面的技术进步。我们的双向时间传输 (TWTT) 和时钟建模技术是 DemoSat 有效载荷的核心，体现了小型平台同步能力的飞跃。SPOTS DemoSat APNT 和 TWTT 技术无需昂贵的时间参考或时间同步性能妥协，即可提供精确的授时和长期的频率稳定性。SPOTS 还配备了软件定义无线电 (SDR)，可运行低概率拦截/检测 (LPI/D) 和频率捷变扩频射频 (RF) 波形。SPOTS 有效载荷也与时钟/振荡器技术无关，可以扩展以支持多时钟组合。
低压精度计时，多任务有效载荷
CACI在低尺寸，重量和功率（交换）精度的双向时间传输（TWTT）和振荡器建模方面的进步提供了小平台同步的飞跃。以前需要昂贵频率参考或接受相干性能的妥协的应用程序现在可以通过该技术结合实验室级的时机和长期频率稳定性。我们在多个传输物理层上支持了我们专有处理和时钟专业知识的组合，包括使用软件定义的无线电（SDR）的截距/检测（LPI/D）射频（RF）波形的低概率。该解决方案对振荡器技术不可知，可以缩放以支持多时钟合奏。
媒体多任务与创造力之间的关系
媒体多任务处理是广泛的，但其与创造力的关系尚不清楚。本研究采用了措施的组合，包括媒体多任务问卷，替代用途任务（AUT），用于发散思维，中国复合远程关联任务（CCRAT）用于收敛性思维，以及解决创造性问题的任务，以检查媒体多任务和创造力之间的关系。极值分组[一个标准偏差以上或低于媒体多任务指数（MMI）的平均值]，中值分组和回归分析用于探索媒体多任务和创造力之间的关系。结果揭示了以下发现：（1）在三种分析方法中，媒体多任务与AUT任务的性能之间没有显着关系。然而，在MMI平均值以上的一个标准偏差范围内，媒体多任务在AUT任务上显示出与流利度，灵活性和总分的显着正相关。（2）媒体多任务显着预测了响应在CCRAT任务上的准确性。（3）媒体多任务明显地预测了在创意解决问题任务的适用性上的分数较低。