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equibot：SIM（3） - 可推广和数据有效学习的Equivariant扩散策略
摘要：构建有效的模仿学习方法，使机器人能够从有限的数据中学习，并且仍然在不同的现实世界环境中概括是一个长期存在的问题。我们提出了Equibot，一种可用于机器人操纵任务学习的强大，有效且可推广的方法。我们的方法结合了SIM（3） - 等级神经网络体系结构与扩散模型。这确保了我们所学的政策对规模，轮换和翻译的变化是不变的，从而增强了它们对看不见的环境的适用性，同时保留了基于扩散的政策学习的好处，例如多种方式和鲁棒性。我们在一组6项模拟任务上显示，我们提出的方法减少了数据要求并改善对新方案的概括。在现实世界中，有10个移动操作任务的10个变体，我们表明我们的方法可以轻松地概括为每项任务中仅5分钟的人类演示的新颖对象和场景。网站：https：//equi-bot.github.io/
对硬性实例对过度拟合的影响...
对抗训练是一种鲁棒性模型来防止对抗攻击的流行方法。但是，它表现出比在干净输入的训练要严重得多的。在这项工作中，我们从培训实例的角度（即训练输入目标对）研究了这种现象。基于训练集中实例相对困难的定量度量，我们分析了该模型在不同难度水平的训练实例上的行为。这使我们证明，对抗训练的概括性能衰减是拟合硬对抗实例的结果。我们从理论上验证了线性和一般非线性模型的观察结果，证明了在硬实例上训练的模型的概括性能要比在简单实例上接受培训的模型要差，并且这种概括差距随着对抗性预算的规模而增加。最后，我们调查了在几种情况下减轻对抗性过度插入的解决方案，包括快速的对抗训练和使用其他数据进行预处理的模型。我们的结果表明，使用训练数据可自动提高模型的鲁棒性。
癌症健康差异（CHD）研究
o表征非裔美国人和高加索患者乳腺癌亚型中独特的假基因表达和免疫浸润。免疫相关事件o开发动物模型，这些模型概括了跨不同人群的免疫反应的广度o表征非裔美国人和高加索患者乳腺癌亚型中独特的假基因表达和免疫浸润。免疫相关事件o开发动物模型，这些模型概括了跨不同人群的免疫反应的广度
sos：带有对象priors的开放世界实例分割的段对象系统
摘要。我们为开放世界实例（OWIS）提出了一种方法，该任务旨在通过从训练过程中的一组有限的带注释的对象类中概括图像中的任意未知的观察。我们的细分对象系统（SOS）明确地解决了最先进系统的概括能力和低精度，这些系统通常会生成背景检测。为此，我们基于基础模型SAM [27]生成了高质量的伪注释。我们彻底研究了各种对象先验，以引起SAM的提示，并明确将基础模型集中在观察上。最强的物体先验是通过自我监督视觉变压器的自我发项图获得的，我们用来促使SAM。最后，SAM的后处理片段用作伪注释来训练标准实例分割系统。我们的方法在可可，LVI和ADE20K数据集上显示出强大的概括能力，并且与最先进的方法相比，精度提高了高达81.6％。源代码可用：https：//github.com/chwilms/sos
8基督教社区发展原则（CCD）
＃2和解：对上帝的人，对人的和解的人是福音的核心。 首先，福音使人们与上帝，然后与其他人建立正确的关系。 这可以在这两个诫命中概括：爱上帝，爱你的邻居。 （MT 22：37-39）这两个都是任何长期变革事工的标志。＃2和解：对上帝的人，对人的和解的人是福音的核心。首先，福音使人们与上帝，然后与其他人建立正确的关系。这可以在这两个诫命中概括：爱上帝，爱你的邻居。（MT 22：37-39）这两个都是任何长期变革事工的标志。
