我们考虑了源模型的无监督域适应的新问题，而无需访问语义分段的源数据。无监督的域适配旨在使标记为源数据的模型调整到新的未标记目标数据集。现有方法假设源数据在自适应期间与目标数据一起使用。但是，在实际情况下，由于在本工作中的原因，我们只能访问源模型和未标记的目标数据，但不是标记的来源，我们提出了一种自我训练方法从源模型中提取知识。要弥补从源到目标的分发班次，我们首先使用未标记的目标数据更新网络的标准化参数。然后我们采用信心过滤的伪标签，并强制执行某些转换。尽管非常简单直观，但我们的框架能够在我们广泛的实验和消融研究中直接应用于目标数据的源模型来实现显着的性能。事实上，性能只是几个远离最近的最先进的方法，它使用源数据进行适应。我们进一步展示了完全测试时间适应设置的所提出方法的恒定性，在那里我们不需要任何目标培训数据并仅在测试时适应。
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在测试时间适应（TTA）中，给定在某些源数据上培训的模型，目标是使其适应从不同分布的测试实例更好地预测。至关重要的是，TTA假设从目标分布到Finetune源模型，无法访问源数据或甚至从目标分布到任何其他标记/未标记的样本。在这项工作中，我们考虑TTA在更务实的设置中，我们称为SITA（单图像测试时间适应）。这里，在制作每个预测时，该模型只能访问给定的\ emph {单}测试实例，而不是实例的\ emph {批次}。通常在文献中被考虑。这是由逼真的情况激励，其中在按需时尚中需要推断，可能不会被延迟到“批量 - iFY”传入请求或者在没有范围的边缘设备（如移动电话中）发生推断批处理。 SITA的整个适应过程应在推理时间发生时非常快。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的AUGBN，用于仅需要转发传播的SITA设置。该方法可以为分类和分段任务的单个测试实例调整任何特征训练模型。 AUGBN估计仅使用具有标签保存的转换的一个前进通过的给定测试图像的看不见的测试分布的正常化统计。由于AUGBN不涉及任何反向传播，与其他最近的方法相比，它显着更快。据我们所知，这是仅使用单个测试图像解决此硬调整问题的第一个工作。尽管非常简单，但我们的框架能够在我们广泛的实验和消融研究中对目标实例上应用源模型来实现显着的性能增益。
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多个现有基准测试涉及视频中的跟踪和分割对象，例如，视频对象细分（VOS）和多对象跟踪和分割（MOTS）（MOTS），但是由于使用不同的基准标准数据集和指标，它们之间几乎没有相互作用（例如J＆F，J＆F，J＆F，J＆F，地图，smotsa）。结果，已发表的作品通常针对特定的基准，并且不容易相互媲美。我们认为，可以解决多个任务的广义方法的发展需要在这些研究子社区中更大的凝聚力。在本文中，我们旨在通过提出爆发来促进这一点，该数据集包含数千个带有高质量对象掩码的视频，以及一个相关的基准标准，其中包含六个任务，涉及视频中的对象跟踪和细分。使用相同的数据和可比较的指标对所有任务进行评估，这使研究人员能够一致考虑它们，因此更有效地从不同任务的不同方法中汇集了知识。此外，我们为所有任务展示了几个基线，并证明可以将一个任务的方法应用于另一个任务，并具有可量化且可解释的性能差异。数据集注释和评估代码可在以下网址获得：https：//github.com/ali2500/burst-benchmark。
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本文描述了我们对第9届论证挖掘研讨会共同任务的贡献（2022）。我们的方法使用大型语言模型来进行论证质量预测的任务。我们使用GPT-3进行及时的工程，并研究培训范式多任务学习，对比度学习和中任务培训。我们发现混合预测设置优于单个模型。提示GPT-3最适合预测论点有效性，而论证新颖性最好通过使用所有三个训练范式训练的模型来估算。
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生成对抗网络（GAN）是图像合成的艺术状态。在这里，我们提出了DAPI2CK，这是一种基于GAN的新型方法，用于合成细胞角蛋白（CK）在非小细胞肺癌（NSCLC）图像中的免疫荧光（IF）DAPI染色中染色。我们使用合成CK来细分上皮区域，与专家注释相比，该区域与染色CK的分割相同的结果相同。考虑到（MIF）面板（MIF）中的标记数量有限，我们的方法允许另一个标记物替换CK，以解决肿瘤微环境（TME）的复杂性，以促进患者选择免疫疗法。与染色的CK相反，DAPI2CK不会遭受诸如非特异性CK染色或肿瘤CK表达丧失之类的问题。
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在监视视频中检测可疑活动一直是一个长期存在的问题，这可能会导致犯罪的困难。作者提出了一种新颖的方法，用于检测和总结监视视频中正在进行的可疑活动。他们还为UCF-Crime视频数据集创建了地面真相摘要。此外，作者测试了现有的最新算法，以对该数据集的一个子集进行密集的视频字幕，并通过利用视觉功能的人类对象交互模型来为该任务提出模型。他们观察到，这种用于密集字幕的表述可以通过显着的余地实现了早期方法的巨大收益。作者还对数据集和模型进行了消融分析，并报告了他们的发现。
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宏位置是将内存块放在芯片画布上的问题。它可以在序列对上表达为组合优化问题，该表示形式描述了宏的相对位置。解决此问题尤其具有挑战性，因为目标功能评估昂贵。在本文中，我们通过序列对使用贝叶斯优化（BO）开发了一种新颖的方法来宏观放置。 BO是一种机器学习技术，它使用概率的替代模型和一个采集功能，可以平衡探索和开发以有效地优化黑盒目标函数。 BO比强化学习更有效率，因此可以与更现实的目标一起使用。此外，从数据中学习并将算法适应目标函数的能力使BO成为其他黑盒优化方法（例如模拟退火）的吸引人替代方法，该方法依赖于问题依赖性的启发式方法和参数调整。我们在固定外线宏观位置问题上基准了我们的算法，并具有半二级线长度目标，并表现出竞争性能。
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\ textbf {攻击性内容警告}：本文仅包含进攻性语言，仅用于提供阐明这项研究的示例，并且不反映作者的意见。请注意，这些例子是令人反感的，可能会导致您困扰。识别\ textit {仇恨言语}的主观性使其成为一项复杂的任务。 NLP中的不同和不完整的定义也反映了这一点。我们提出\ textit {仇恨言论}标准，以法律和社会科学的观点开发，目的是帮助研究人员创建有关五个方面的更精确的定义和注释指南：（1）目标群体，（2）优势，（3）（3）肇事者特征，（4）否定组参考的类型和（5）潜在后果/效果的类型。可以对定义进行构建，从而涵盖更广泛或更狭窄的现象。因此，可以在指定标准或使其打开的情况下做出有意识的选择。我们认为，目标开发人员的目标和确切的任务应确定\ textit {仇恨言语}的范围的定义。我们从\ url {hatespeechdata.com}概述了英语数据集的属性，该属性可能有助于为特定方案选择最合适的数据集。
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使用生成的对抗神经网络和更精确的周期内，无监督和不配对的域翻译是组织病理学图像的染色翻译的最新技术。然而，它通常遭受循环一致但非结构保存错误的存在。我们为一组方法提出了一种替代方法，该方法依赖于分割一致性，可以保留病理结构。专注于免疫组织化学（IHC）和多重免疫荧光（MIF），我们引入了一种简单而有效的指导方案，作为一种损失函数，以利用污渍翻译和染色隔离的一致性。定性和定量实验显示了提出的方法改善两个域之间翻译的能力。
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可再生能源的快速开发，尤其是太阳能光伏（PV），对于缓解气候变化至关重要。结果，印度设定了雄心勃勃的目标，可以在2030年之前安装500吉瓦的太阳能容量。鉴于预计大量的足迹可以满足可再生能源能源目标，因此对环境价值的土地利用冲突的潜力很高。为了加快太阳能的发展，土地使用计划者将需要访问PV基础设施的最新，准确的地理空间信息。在这项工作中，我们开发了一种露骨的机器学习模型，以使用自由使用的卫星图像绘制印度的公用事业规模的太阳能项目，平均准确性为92％。我们的模型预测得到了人类专家的验证，以获取1363个太阳能光伏农场的数据集。使用此数据集，我们测量了整个印度的太阳足迹，并量化了与PV基础设施发展相关的土地盖修改程度。我们的分析表明，印度超过74％的太阳能发展是建立在具有自然生态系统保护或农业价值的陆生类型上的。
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