我们介绍了时间特征 - 方向线性调制（TFILM）模型的块在线变体，以实现带宽扩展。所提出的架构简化了TFILM的UNET骨干，以减少推理时间，并在瓶颈中采用有效的变压器来缓解性能下降。我们还利用自我监督的预测和数据增强，以提高带宽扩展信号的质量，并降低对下采样方法的灵敏度。VCTK数据集上的实验结果表明，所提出的方法优于侵入性和非侵入性度量的几个最近基线。预先训练和过滤增强也有助于稳定并提高整体性能。

Making histopathology image classifiers robust to a wide range of real-world variability is a challenging task. Here, we describe a candidate deep learning solution for the Mitosis Domain Generalization Challenge 2022 (MIDOG) to address the problem of generalization for mitosis detection in images of hematoxylin-eosin-stained histology slides under high variability (scanner, tissue type and species variability). Our approach consists in training a rotation-invariant deep learning model using aggressive data augmentation with a training set enriched with hard negative examples and automatically selected negative examples from the unlabeled part of the challenge dataset. To optimize the performance of our models, we investigated a hard negative mining regime search procedure that lead us to train our best model using a subset of image patches representing 19.6% of our training partition of the challenge dataset. Our candidate model ensemble achieved a F1-score of .697 on the final test set after automated evaluation on the challenge platform, achieving the third best overall score in the MIDOG 2022 Challenge.

Research has shown that climate change creates warmer temperatures and drier conditions, leading to longer wildfire seasons and increased wildfire risks in the United States. These factors have in turn led to increases in the frequency, extent, and severity of wildfires in recent years. Given the danger posed by wildland fires to people, property, wildlife, and the environment, there is an urgency to provide tools for effective wildfire management. Early detection of wildfires is essential to minimizing potentially catastrophic destruction. In this paper, we present our work on integrating multiple data sources in SmokeyNet, a deep learning model using spatio-temporal information to detect smoke from wildland fires. Camera image data is integrated with weather sensor measurements and processed by SmokeyNet to create a multimodal wildland fire smoke detection system. We present our results comparing performance in terms of both accuracy and time-to-detection for multimodal data vs. a single data source. With a time-to-detection of only a few minutes, SmokeyNet can serve as an automated early notification system, providing a useful tool in the fight against destructive wildfires.

Contrastive learning has been successfully used for retrieval of semantically aligned sentences, but it often requires large batch sizes or careful engineering to work well. In this paper, we instead propose a generative model for learning multilingual text embeddings which can be used to retrieve or score sentence pairs. Our model operates on parallel data in $N$ languages and, through an approximation we introduce, efficiently encourages source separation in this multilingual setting, separating semantic information that is shared between translations from stylistic or language-specific variation. We show careful large-scale comparisons between contrastive and generation-based approaches for learning multilingual text embeddings, a comparison that has not been done to the best of our knowledge despite the popularity of these approaches. We evaluate this method on a suite of tasks including semantic similarity, bitext mining, and cross-lingual question retrieval -- the last of which we introduce in this paper. Overall, our Variational Multilingual Source-Separation Transformer (VMSST) model outperforms both a strong contrastive and generative baseline on these tasks.

We present HetNet (Multi-level \textbf{Het}erogeneous \textbf{Net}work), a highly efficient mirror detection network. Current mirror detection methods focus more on performance than efficiency, limiting the real-time applications (such as drones). Their lack of efficiency is aroused by the common design of adopting homogeneous modules at different levels, which ignores the difference between different levels of features. In contrast, HetNet detects potential mirror regions initially through low-level understandings (\textit{e.g.}, intensity contrasts) and then combines with high-level understandings (contextual discontinuity for instance) to finalize the predictions. To perform accurate yet efficient mirror detection, HetNet follows an effective architecture that obtains specific information at different stages to detect mirrors. We further propose a multi-orientation intensity-based contrasted module (MIC) and a reflection semantic logical module (RSL), equipped on HetNet, to predict potential mirror regions by low-level understandings and analyze semantic logic in scenarios by high-level understandings, respectively. Compared to the state-of-the-art method, HetNet runs 664$\%$ faster and draws an average performance gain of 8.9$\%$ on MAE, 3.1$\%$ on IoU, and 2.0$\%$ on F-measure on two mirror detection benchmarks.

现有的数据驱动和反馈流量控制策略不考虑实时数据测量的异质性。此外，对于缺乏数据效率，传统的加固学习方法（RL）方法通常会缓慢收敛。此外，常规的最佳外围控制方案需要对系统动力学的精确了解，因此对内源性不确定性会很脆弱。为了应对这些挑战，这项工作提出了一种基于不可或缺的增强学习（IRL）的方法来学习宏观交通动态，以进行自适应最佳周边控制。这项工作为运输文献做出了以下主要贡献：（a）开发连续的时间控制，并具有离散增益更新以适应离散时间传感器数据。 （b）为了降低采样复杂性并更有效地使用可用数据，将体验重播（ER）技术引入IRL算法。 （c）所提出的方法以“无模型”方式放松模型校准的要求，该方式可以稳健地进行建模不确定性，并通过数据驱动的RL算法增强实时性能。 （d）通过Lyapunov理论证明了基于IRL的算法和受控交通动力学的稳定性的收敛性。最佳控制定律被参数化，然后通过神经网络（NN）近似，从而缓解计算复杂性。在不需要模型线性化的同时，考虑了状态和输入约束。提出了数值示例和仿真实验，以验证所提出方法的有效性和效率。

玻璃在我们的日常生活中非常普遍。现有的计算机视觉系统忽略了它，因此可能会产生严重的后果，例如，机器人可能会坠入玻璃墙。但是，感知玻璃的存在并不简单。关键的挑战是，任意物体/场景可以出现在玻璃后面。在本文中，我们提出了一个重要的问题，即从单个RGB图像中检测玻璃表面。为了解决这个问题，我们构建了第一个大规模玻璃检测数据集（GDD），并提出了一个名为GDNet-B的新颖玻璃检测网络，该网络通过新颖的大型场探索大型视野中的丰富上下文提示上下文特征集成（LCFI）模块并将高级和低级边界特征与边界特征增强（BFE）模块集成在一起。广泛的实验表明，我们的GDNET-B可以在GDD测试集内外的图像上达到满足玻璃检测结果。我们通过将其应用于其他视觉任务（包括镜像分割和显着对象检测）来进一步验证我们提出的GDNET-B的有效性和概括能力。最后，我们显示了玻璃检测的潜在应用，并讨论了可能的未来研究方向。

接受高等教育对于少数族裔和新兴双语学生至关重要。但是，高等教育机构用来与准学生交流的语言通常太复杂了。具体而言，美国的许多机构发布录取申请指令远远高于典型高中毕业生的平均阅读水平，通常接近13年级或14年级。这导致学生之间不必要的障碍和获得高等教育。这项工作旨在通过简化文本来应对这一挑战。我们介绍PSAT（专业简化的录取文本），这是一个数据集，其中有112条从美国的高等教育机构中随机选择的录取说明。然后，这些文本将被专业地简化，并被各个机构招生办公室的专职员工专家进行了验证和接受。此外，PSAT带有1,883个原始简化句子对的手动对齐。结果是在与现有简化资源不同的高风险流派中评估和微调文本简化系统的首个语料库。

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。

现有的DERANE方法主要集中于单个输入图像。只有单个输入图像，很难准确检测到雨条，去除雨条并恢复无雨图像。与单个2D图像相比，光场图像（LFI）通过通过元素摄像机记录每个事件射线的方向和位置，嵌入了广泛的3D结构和纹理信息，该镜头已成为计算机中的流行设备视觉和图形研究社区。在本文中，我们提出了一个新颖的网络4D-MGP-SRRNET，以从LFI中删除雨条。我们的方法将大雨LFI的所有子视图作为输入。为了充分利用LFI，我们采用4D卷积层来构建拟议的雨牛排清除网络，以同时处理LFI的所有子视图。在拟议的网络中，提出了带有新颖的多尺度自引导高斯工艺（MSGP）模块的雨水检测模型MGPDNET，以检测输入LFI的所有子视图中的雨条。引入了半监督的学习，以通过对虚拟世界LFI和现实世界中的LFI进行多个尺度上的虚拟世界LFI和现实世界中的LFI来准确检测雨季，这是通过计算现实世界中雨水条纹的伪地面真相。然后，所有减去预测的雨条的子视图都将馈送到4D残差模型中，以估计深度图。最后，所有子视图与相应的雨条和从估计的深度图转换的相应雨条和雾图都馈送到基于对抗性复发性神经网络的雨天LFI恢复模型，以逐步消除雨水条纹并恢复无雨的LFI LFI LFI。 。对合成LFI和现实世界LFI进行的广泛的定量和定性评估证明了我们提出的方法的有效性。