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Cyberdemo：增强现实世界灵巧操纵的模拟人类示范
我们介绍了Cyberdemo，这是一种用于机器人模仿学习的新方法，该方法利用了模拟人类的策略来实现现实世界的任务。通过在模拟环境中纳入广泛的数据增强，CyberDemo在转移到现实世界中的传统现实世界中的表现优于传统的现实世界中的演示，从而处理了多样化的物理和视觉条件。无论其负担能力和在数据收集中的便利性如何，Cyberdemo Opper-pers-pers-pers-pers of-lip-term-term of基线方法在跨不同任务的成功率方面，并具有以前未见的对象的普遍性。例如，尽管只有人类的示范插入三瓣，但它仍可以旋转新型的四阀和五角谷。我们的研究证明了模拟人类示范对现实世界灵活操纵任务的重要潜力。更多详细信息可以在https://cyber-demo.github.io/
中央捕获 - 匹配 - 固定 - 步行者 - pdf
通常在树木中发现的绿树蜗牛是一种濒临灭绝的软体动物，具有独特的黄绿色壳，有效地伪装在树叶中，这是一个有用的特征，因为它主要以藻类为食。有趣的是，有些蜗牛会顺时针旋转，而另一些蜗牛会逆时针线圈，这是新加坡其他蜗牛物种中未见的现象。它可以使用浅色或橙色的体色而长达5厘米。活着的蜗牛的贝壳显得绿色，而空壳通常是黄色的。沿着八打架木板路有四个休息站 - tempinis Hut，Medang Hut，Macaranga Hut和Petaling Hut-提供了宁静的点，可观察周围的生物多样性。接近八打灵木板的尽头，您会遇到温柔的溪流。流充当水生野生动植物的栖息地，并在大雨期间充当自然排水系统。
深度绘制无监督异常检测
X射线照相成像方案集中在特定的身体区域上，因此产生了相似性的图像并产生跨染料的复发性解剖结构。为了利用这些结构化信息，我们建议使用空间感知的记忆队列在射线照相图像（缩写为squid）中进行镶嵌和检测异常。我们表明，鱿鱼可以将无网状的解剖结构分类为复发模式。在推论中，它可以识别图像中的异常（未见/修改模式）。squid在无监督的异常检测中超过了13种最先进的方法，在两个胸部X射线基准数据集中至少在曲线下测量的两个胸部X射线基准数据集（AUC）。此外，我们还制定了一个新的数据集（数字解剖），该数据集综合了胸部解剖结构的空间相关性和一致的形状。我们希望数字解剖学能够促使异常检测方法的开发，评估和解释性。
案例研究
本材料在考试日期之前发放，以便您熟悉案例场景，从而进行您认为合适的任何研究和分析。案例研究考试的预演部分也发布在学院网站上：www.ican.org/students。您不得将此材料带到考场。收到此材料后，您需要在考试日期前的几天内熟悉所提供的信息，对行业以及相关发展进行任何额外的研究和/或分析，并分析为准备考试而提供的财务结果。您应该注意，使用案例研究的预演部分不会对您在考试期间回答所有问题有显著帮助。您必须自己进行充分的分析，以便在考试期间适当地利用案例场景的预演部分。考试开始时，您将收到完整的案例场景，其中包括预演和未见部分，其中包括要回答的问题。您必须使用 ICAN 在考场提供的答题纸。其他试卷中提供的任何答案将不会被评分。案例研究评估
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。我们的资产表明，术语模型学到的生物学尚不允许推断训练数据的特定实验条件超出特定的实验条件，而对相反的最新主张可能还为时过早。
可解释的人工智能：使用知识提炼的基于叶子的药用植物分类
摘要：药用植物在世界许多地方的制药行业中以多种方式用于获取药物。它们传统上尤其在发展中国家使用，在那里它们提供具有成本效益的治疗方法。然而，准确识别药用植物可能具有挑战性。本研究使用深度神经网络和知识提炼方法，该方法基于 8 种基于叶子的埃塞俄比亚药用植物的 4,026 张图像数据集。来自 ResNet50 教师模型的知识被应用于轻量级 2 层学生模型。针对效率进行优化的学生模型实现了 96.91% 的准确率，并且接近教师模型在未见测试数据上的 98.98% 的准确率。训练建立在优化策略之上，包括过采样、数据增强和学习率调整。为了理解模型的决策，我们使用了 LIME（局部可解释模型无关解释）和 Grad-CAM（梯度加权类激活映射）事后解释技术来突出显示对分类有贡献的有影响的图像区域。
自动驾驶圣何塞
自动驾驶汽车有权以自引入原始汽车以来未见的规模中断。必须开始制定策略来准备我们的城市，并确保他们有足够的能力来处理这种巨大的模态转变。此外，规划人员必须通过实施政策来保持对共享自动驾驶汽车的公平访问并确保其可持续运行，以保持领先地位。就目前而言，在计划自动驾驶汽车方面做出了重大努力的地方政府很少且相距甚远。自动驾驶汽车的破坏性为促进了新的机会，以促进有关交通，城市功能，街道的功能以及所有这些问题如何影响公平，环境，社会凝聚力和幸福，地方经济，地方经济等等的新的“社会范围内对话”（Riggs等人）。将5级全自动车辆集成到我们的城市中，这为以行人为中心的街道提供了独特的机会。本报告旨在预测加利福尼亚州圣何塞自动驾驶汽车兴起的基于政策和设计的需求和挑战，并根据上述需求提供一系列建议。
基于学习基因扰动效应的深度学习预测尚未胜过简单的线性方法
先进的深度学习方法，例如基于变压器的基础模型，有望学习生物学的表示，可以在硅中预测未见实验的结果，例如遗传扰动对人类细胞跨文字的影响。要查看当前模型是否已经达到了这个目标，我们对两个重要的用例中有意地模拟有意模拟的线性模型进行了基准测试：在两个重要用例中有意模拟的线性模型：对于两个基因的组合扰动，只能看到单个单个扰动的数据，我们发现一种简单的添加剂模型超过了基于深度学习的方法。，对于尚未看到的基因的扰动，但可以从生物学相似性或网络环境中“插值”，一个简单的线性模型与基于深度学习的方法一样好。虽然深层神经网络对生物系统的代表和实验结果的词语的承诺是Plausible的，但我们的工作强调了对旨在将转移学习转移到生物学的直接研究工作的批判性基准的需求。
半乳糖损害年轻雄性 Wistar 大鼠的运动能力和小脑信号传导
半乳糖血症是一组先天性半乳糖代谢缺陷，可导致不同的运动症状，如共济失调、震颤和精细运动功能障碍。目的是研究急性半乳糖给药引起的小脑损伤。使用 30 日龄雄性和雌性 Wistar 大鼠。动物被随机分成以下几组：I) 半乳糖组，单次皮下注射半乳糖；II) 对照组，在相同条件下接受载体溶液。给药后 1、3 或 24 小时，对动物进行转棒测试评估。在雄性大鼠中，半乳糖给药 3 小时后运动表现下降。这种影响在雌性大鼠中或在 1 或 24 小时接触半乳糖后未见。在注射半乳糖 3 小时后，雄性大鼠小脑中的乙酰胆碱酯酶和胆碱乙酰转移酶活性未发生改变。我们还发现，雄性大鼠在服用半乳糖 3 小时后，小脑半球的 TH 水平较低，小脑蚓部的 TH 水平较高，而 MAO-A 或
agcl：方面图构建和学习方面情感分类
关于方面情感策略（ALSC）的先前研究强调了建模方面和环境之间的相互关系，但忽略了方面本身作为基本领域知识的关键作用。为此，我们提出了AGCL，这是一种新颖的A Spect G Raph C Onstruction和L Charning方法，旨在为模型提供精心调整的方面信息，以增强其任务认可能力。agcl的关键创新位于方面图构造（AGC）和方面图（AGL）中，其中AGC可以利用内在的方面连接来构建DO-MAINTEAK图形，然后AGL迭代地更新引入的方面图以增强其领域的专业知识，从而使其更适合ALSC任务。因此，此域As-pect图可以用作连接未见方面与可见方面的桥梁，从而增强了模型的概括能力。的三个广泛使用数据集的结果证明了方面信息对ALSC的重要性，并突出了AGL在方面学习中的优越性，超过了最新的基线。代码可从https：//github.com/jian-projects/agcl获得。