基于元学习的现有方法通过从（源域）基础类别的培训任务中学到的元知识来预测（目标域）测试任务的新颖类标签。但是，由于范围内可能存在较大的域差异，大多数现有作品可能无法推广到新颖的类别。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的对抗特征增强（AFA）方法，以弥合域间隙，以几乎没有学习。该特征增强旨在通过最大化域差异来模拟分布变化。在对抗训练期间，通过将增强特征（看不见的域）与原始域（可见域）区分开来学习域歧视器，而将域差异最小化以获得最佳特征编码器。所提出的方法是一个插件模块，可以轻松地基于元学习的方式将其集成到现有的几种学习方法中。在九个数据集上进行的广泛实验证明了我们方法对跨域几乎没有射击分类的优越性，与最新技术相比。代码可从https://github.com/youthhoo/afa_for_few_shot_learning获得

尽管通过深度卷积神经网络进行了视频理解的巨大进展，但现有方法学到的特征表示可能偏置到静态视觉线索。为了解决这个问题，我们提出了一种基于自我监督视频表示学习的概率分析来抑制静态视觉提示（SSVC）的新方法。在我们的方法中，首先编码视频帧以通过标准化流程根据标准正常分布获得潜在变量。通过将视频中的静态因子建模为随机变量，每个潜在变量的条件分布变为偏移并缩放正常。然后，选择沿着时间的较大潜伏变量作为静态线索并抑制以生成运动保留的视频。最后，通过运动保存的视频构建了正对，以便对比学习，以减轻对静态线索的表示偏差问题。较少偏置的视频表示可以更广泛地推广到各种下游任务。关于公开的基准测试的广泛实验表明，当仅使用单个RGB模型用于预训练时，所提出的方法优于现有技术。

语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。

大型语言模型可以编码有关世界的大量语义知识。这种知识对于旨在采取自然语言表达的高级，时间扩展的指示的机器人可能非常有用。但是，语言模型的一个重大弱点是，它们缺乏现实世界的经验，这使得很难利用它们在给定的体现中进行决策。例如，要求语言模型描述如何清洁溢出物可能会导致合理的叙述，但是它可能不适用于需要在特定环境中执行此任务的特定代理商（例如机器人）。我们建议通过预处理的技能来提供现实世界的基础，这些技能用于限制模型以提出可行且在上下文上适当的自然语言动作。机器人可以充当语​​言模型的“手和眼睛”，而语言模型可以提供有关任务的高级语义知识。我们展示了如何将低级技能与大语言模型结合在一起，以便语言模型提供有关执行复杂和时间扩展说明的过程的高级知识，而与这些技能相关的价值功能则提供了连接必要的基础了解特定的物理环境。我们在许多现实世界的机器人任务上评估了我们的方法，我们表明了对现实世界接地的需求，并且这种方法能够在移动操纵器上完成长远，抽象的自然语言指令。该项目的网站和视频可以在https://say-can.github.io/上找到。

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

Humans form mental images of 3D scenes to support counterfactual imagination, planning, and motor control. Our abilities to predict the appearance and affordance of the scene from previously unobserved viewpoints aid us in performing manipulation tasks (e.g., 6-DoF kitting) with a level of ease that is currently out of reach for existing robot learning frameworks. In this work, we aim to build artificial systems that can analogously plan actions on top of imagined images. To this end, we introduce Mental Imagery for Robotic Affordances (MIRA), an action reasoning framework that optimizes actions with novel-view synthesis and affordance prediction in the loop. Given a set of 2D RGB images, MIRA builds a consistent 3D scene representation, through which we synthesize novel orthographic views amenable to pixel-wise affordances prediction for action optimization. We illustrate how this optimization process enables us to generalize to unseen out-of-plane rotations for 6-DoF robotic manipulation tasks given a limited number of demonstrations, paving the way toward machines that autonomously learn to understand the world around them for planning actions.

SMPL（SMPL）的参数3D身体模型仅代表最小衣服的人，并且很难扩展到衣服，因为它们具有固定的网格拓扑和分辨率。为了解决这些局限性，最近的工作使用隐式表面或点云来建模衣服。虽然不受拓扑的限制，但这种方法仍然很难为偏离身体的偏离的衣服建模，例如裙子和连衣裙。这是因为他们依靠身体来通过将衣服表面放置为参考形状。不幸的是，当衣服远离身体时，这个过程的定义很差。此外，他们使用线性混合剥皮来摆姿势，并将皮肤重量与下面的身体部位绑在一起。相比之下，我们在没有规范化的情况下对局部坐标空间中的衣服变形进行了建模。我们还放松皮肤重量以使多个身体部位影响表面。具体而言，我们用粗糙的阶段扩展了基于点的方法，该方法用学习的姿势独立的“粗大形状”代替了规范化，该方法可以捕获裙子（如裙子）的粗糙表面几何形状。然后，我们使用一个网络来完善该网络，该网络会渗透到粗糙表示中的线性混合剥皮权重和姿势依赖的位移。该方法适合符合身体并偏离身体的服装。我们通过从示例中学习特定于人的化身，然后展示如何以新的姿势和动作来展示它们的有用性。我们还表明，该方法可以直接从原始扫描中学习缺少数据，从而大大简化了创建逼真的化身的过程。代码可用于研究目的，可在{\ small \ url {https://qianlim.github.io/skirt}}中使用。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

随着COVID-19现在普遍存在，对高危个体的识别至关重要。利用来自宾夕法尼亚州西南部主要医疗保健提供者的数据，我们开发了预测严重Covid-19进展的生存模型。在这项工作中，我们在依赖许多功能的更准确模型和依赖一些与临床医生直觉相一致的功能的模型之间面临一个权衡。使事情变得复杂，许多EHR功能往往较低，从而降低了较小模型的准确性。在这项研究中，我们开发了两组高性能风险评分：（i）由所有可用功能构建的无约束模型；（ii）在训练风险预测因子之前，在培训风险预测因子之前就学习一小部分临床概念的管道。学到的概念提高了相应特征（C-Index 0.858 vs. 0.844）的性能，并在评估样本外（随后的时间段）时证明了（i）的改进。我们的模型表现优于先前的工作（C-Index 0.844-0.872 vs. 0.598-0.810）。

为了利用同一场景的视频框架中的高时间相关性，使用基于块的运动估计和补偿技术从已经编码的参考帧中预测了当前帧。尽管这种方法可以有效利用移动对象的翻译运动，但它容易受到其他类型的仿射运动和对象遮挡/除含量的影响。最近，深度学习已被用来模拟人类姿势的高级结构，以从短视频中的特定动作中进行，然后通过使用生成的对抗网络（GAN）来预测姿势，从而在未来的时间内生成虚拟框架。因此，建模人姿势的高级结构能够通过预测人类的行为并确定其轨迹来利用语义相关性。视频监视应用程序将受益，因为可以通过估算人类姿势轨迹并通过语义相关性产生未来的框架来压缩存储的大监视数据。本文通过从已经编码的框架中对人姿势进行建模并在当前时间使用生成的框架来探讨一种新的视频编码方式。预计所提出的方法可以通过预测包含具有较低残差的移动对象的块来克服传统向后引用框架的局限性。实验结果表明，提出的方法平均可以实现高达2.83 dB PSNR增益和25.93 \％比特率的节省，用于高运动视频序列