几次拍摄对象检测（FSOD）仅定位并在图像中分类对象仅给出一些数据样本。最近的FSOD研究趋势显示了公制和元学习技术的采用，这易于灾难性的遗忘和课堂混乱。为了克服基于度量学习的FSOD技术的这些陷阱，我们介绍了引入引导的余弦余量（AGCM），这有助于在对象检测器的分类头中创建更严格和良好的分离类特征群集。我们的新型专注提案融合（APF）模块通过降低共同发生的课程中的阶级差异来最大限度地减少灾难性遗忘。与此同时，拟议的余弦保证金交叉熵损失增加了混淆课程之间的角度裕度，以克服已经学习（基地）和新添加（新）类的课堂混淆的挑战。我们对挑战印度驾驶数据集（IDD）进行了实验，这呈现了一个现实世界类别 - 不平衡的环境，与流行的FSOD基准Pascal-VOC相同。我们的方法优于最先进的（SOTA）在IDD-OS上最多可达6.4个地图点，并且在IDD-10上的2.0次映射点为10次拍摄设置。在Pascal-Voc数据集上，我们优先于现有的SOTA方法，最多可达4.9个地图点。

The fair-ranking problem, which asks to rank a given set of items to maximize utility subject to group fairness constraints, has received attention in the fairness, information retrieval, and machine learning literature. Recent works, however, observe that errors in socially-salient (including protected) attributes of items can significantly undermine fairness guarantees of existing fair-ranking algorithms and raise the problem of mitigating the effect of such errors. We study the fair-ranking problem under a model where socially-salient attributes of items are randomly and independently perturbed. We present a fair-ranking framework that incorporates group fairness requirements along with probabilistic information about perturbations in socially-salient attributes. We provide provable guarantees on the fairness and utility attainable by our framework and show that it is information-theoretically impossible to significantly beat these guarantees. Our framework works for multiple non-disjoint attributes and a general class of fairness constraints that includes proportional and equal representation. Empirically, we observe that, compared to baselines, our algorithm outputs rankings with higher fairness, and has a similar or better fairness-utility trade-off compared to baselines.

在招聘，晋升和大学录取等选择过程中，众所周知，候选人的种族，性别或性取向等社会质量属性的隐性偏见会造成持久的不平等，并减少决策者的总效用。已经提出了诸如鲁尼规则及其概括之类的干预措施，这些干预措施要求决策者至少选择每个受影响组的指定数量的个体，以减轻隐性偏见在选择中的不利影响。最近的工作已经确定，在每个人最多属于一个受影响的群体的情况下，这种较低的约束对于改善总效用可能非常有效。但是，在某些情况下，个人可能属于多个受影响的群体，因此，由于这种交叉性，面临更大的隐含偏见。我们考虑独立绘制的实用程序，并表明在相交的情况下，上述非交流约束只能在没有隐性偏见的情况下恢复可实现的总效用的一部分。另一方面，我们表明，如果一个人在交叉点上包含适当的下限约束，那么在没有隐式偏见的情况下，几乎所有实用程序都可以恢复。因此，相交的约束可以比减少尺寸的非相互作用方法可提供显着优势，以减少不平等。

我们在分类的背景下研究公平，其中在接收器的曲线下的区域（AUC）下的区域测量的性能。当I型（误报）和II型（假阴性）错误都很重要时，通常使用AUC。然而，相同的分类器可以针对不同的保护组具有显着变化的AUC，并且在现实世界中，通常希望减少这种交叉组差异。我们解决如何选择其他功能，以便最大地改善弱势群体的AUC。我们的结果表明，功能的无条件方差不会通知我们关于AUC公平，而是类条件方差。使用此连接，我们基于功能增强（添加功能）来开发一种新颖的方法Fairauc，以减轻可识别组之间的偏差。我们评估综合性和现实世界（Compas）数据集的Fairauc，并发现它对于相对于基准，最大限度地提高了总体AUC并最大限度地减少了组之间的偏见的基准，它显着改善了弱势群体的AUC。

在许多计算机断层扫描（CT）成像应用程序中，重要的是快速收集来自移动或随时间变化的对象的数据。通常假设断层图像是逐步拍摄的，其中物体旋转到每个期望的角度，并且拍摄视图。然而，阶梯和射击采集缓慢并且可以浪费光子，因此在实践中，在收集数据的同时连续旋转物体的情况下进行飞行扫描。然而，这可能导致运动模糊的视图，从而与严重运动伪影进行重建。在本文中，我们介绍了Codex，一个模块化框架，用于联合去模糊和断层切断重建，可以有效地颠倒在扫描中引入的运动模糊。该方法是具有新型非凸贝叶斯重建算法的新型采集方法的协同组合。 Codex通过使用重建算法的已知二进制代码编码采集而作证，然后重转反转。使用良好选择的二进制代码进行编码测量可以提高反转过程的准确性。 Codex重建方法使用乘法器（ADMM）的交替方向方法将逆问题分成迭代解训和重建子问题，使重建实用实现。我们对模拟和实验数据的重建结果显示了我们方法的有效性。

我们在禁用的对手存在下研究公平分类，允许获得$ \ eta $，选择培训样本的任意$ \ eta $ -flaction，并任意扰乱受保护的属性。由于战略误报，恶意演员或归责的错误，受保护属性可能不正确的设定。和现有的方法，使随机或独立假设对错误可能不满足其在这种对抗环境中的保证。我们的主要贡献是在这种对抗的环境中学习公平分类器的优化框架，这些普遍存在的准确性和公平性提供了可证明的保证。我们的框架适用于多个和非二进制保护属性，专为大类线性分数公平度量设计，并且还可以处理除了受保护的属性之外的扰动。我们证明了我们框架的近密性，对自然假设类别的保证：没有算法可以具有明显更好的准确性，并且任何具有更好公平性的算法必须具有较低的准确性。凭经验，我们评估了我们对统计率的统计税务统计税率为一个对手的统计税率产生的分类机。