一种自适应特征地图匹配的改进VSLAM算法

从提高机器人视觉同时定位与地图构建（Visual simultaneous localization and mapping,VSLAM）算法的实时性出发,在VSLAM的视觉里程计中提出一种自适应特征地图配准的算法.首先,针对视觉里程计中特征地图信息冗余、耗费计算资源的问题,划分特征地图子区域并作为结构单元,再根据角点响应强度指标大小提取子区域中少数高效的特征点,以较小规模的特征地图配准各帧：针对自适应地图配准时匹配个数不满足的情况,提出一种区域特征点补充和特征地图扩建的方法,快速实现该情形下当前帧的再次匹配：为了提高视觉里程计中位姿估计的精度,提出一种帧到帧、帧到模型的g2o（General graph optimization）特征地图优化模型,更加有效地更新特征地图的内点和外点.通用数据集的实验表明,所提方法的定位精度误差在厘米级,生成的点云地图清晰、漂移少,相比于其他算法,具有更好的实时性、定位精度以及建图能力.     

中文句子级性别无偏数据集构建及预训练语言模型的性别偏度评估

在自然语言处理领域各项任务中，模型广泛存在性别偏见。然而，当前尚无中文性别偏见评估和消偏的相关数据集，因此无法对中文自然语言处理模型中的性别偏见进行评估。首先，该文根据16对性别称谓词，从一个平面媒体语料库中筛选出性别无偏的句子，构建了一个含有20 000条语句的中文句子级性别无偏数据集SlguSet(Sentence-Level Gender Unbiased Dataset)。随后，该文提出了一个可衡量预训练语言模型性别偏见程度的指标，并对5种流行的预训练语言模型中的性别偏见进行评估。结果表明，中文预训练语言模型中存在不同程度的性别偏见，该文所构建数据集能够很好地对中文预训练语言模型中的性别偏见进行评估。