在过去的几年中，对针对基于学习的对象探测器的对抗性攻击进行了广泛的研究。提出的大多数攻击都针对模型的完整性（即导致模型做出了错误的预测），而针对模型可用性的对抗性攻击，这是安全关键领域（例如自动驾驶）的关键方面，尚未探索。机器学习研究社区。在本文中，我们提出了一种新颖的攻击，对端到端对象检测管道的决策潜伏期产生负面影响。我们制作了一种通用的对抗扰动（UAP），该扰动（UAP）针对了许多对象检测器管道中的广泛使用的技术 - 非最大抑制（NMS）。我们的实验证明了拟议的UAP通过添加“幻影”对象来增加单个帧的处理时间的能力，该对象在保留原始对象的检测时（允许攻击时间更长的时间内未检测到）。
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The application of natural language processing (NLP) to cancer pathology reports has been focused on detecting cancer cases, largely ignoring precancerous cases. Improving the characterization of precancerous adenomas assists in developing diagnostic tests for early cancer detection and prevention, especially for colorectal cancer (CRC). Here we developed transformer-based deep neural network NLP models to perform the CRC phenotyping, with the goal of extracting precancerous lesion attributes and distinguishing cancer and precancerous cases. We achieved 0.914 macro-F1 scores for classifying patients into negative, non-advanced adenoma, advanced adenoma and CRC. We further improved the performance to 0.923 using an ensemble of classifiers for cancer status classification and lesion size named entity recognition (NER). Our results demonstrated the potential of using NLP to leverage real-world health record data to facilitate the development of diagnostic tests for early cancer prevention.
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在视频分析中，背景模型具有许多应用，例如背景/前景分离，变更检测，异常检测，跟踪等。但是，尽管在静态相机捕获的视频中学习这种模型是一项公认的任务，但在移动相机背景模型（MCBM）的情况下，由于算法和可伸缩性挑战，成功率更加重要。由于相机运动而产生。因此，现有的MCBM在其范围和受支持的摄像头类型的限制中受到限制。这些障碍还阻碍了基于深度学习（DL）的端到端解决方案的这项无监督的任务。此外，现有的MCBM通常会在典型的大型全景图像或以在线方式的域名上建模背景。不幸的是，前者造成了几个问题，包括可扩展性差，而后者则阻止了对摄像机重新审视场景先前看到部分的案例的识别和利用。本文提出了一种称为DEEPMCBM的新方法，该方法消除了上述所有问题并实现最新结果。具体而言，首先，我们确定与一般和DL设置的视频帧联合对齐相关的困难。接下来，我们提出了一种新的联合一致性策略，使我们可以使用具有正则化的空间变压器网，也不是任何形式的专业化（且不差异）的初始化。再加上在不破坏的稳健中央矩（从关节对齐中获得）的自动编码器，这产生了一个无端到端的无端正规化MCBM，该MCBM支持广泛的摄像机运动并优雅地缩放。我们在各种视频上展示了DEEPMCBM的实用程序，包括超出其他方法范围的视频。我们的代码可在https://github.com/bgu-cs-vil/deepmcbm上找到。
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复杂的事件处理（CEP）是一组方法，可以使用复杂和高度描述性模式从大规模数据流中提取有效的知识。许多应用程序，例如在线金融，医疗保健监控和欺诈检测，使用CEP技术来实时捕获关键警报，潜在威胁或重要通知。截至今天，在许多领域，模式是由人类专家手动定义的。但是，所需的模式通常包含令人费解的关系，而人类很难检测到，并且在许多领域中，人类的专业知识都是稀缺的。我们提出了救赎主（基于加固的CEP模式矿工），这是一种新颖的增强和主动学习方法，旨在采矿CEP模式，允许在减少所需人类努力的同时提取知识的扩展。这种方法包括一种新颖的政策梯度方法，用于庞大的多元空间，以及一种结合强化和积极学习以进行CEP规则学习的新方法，同时最大程度地减少培训所需的标签数量。救赎主的目标是使CEP集成在以前无法使用的域中。据我们所知，救赎主是第一个提出事先观察到的新CEP规则的系统，并且是第一种旨在增加专家没有足够信息的领域模式知识的方法。我们对各种数据集的实验表明，救赎主能够扩展模式知识，同时超过了几种用于模式挖掘的最先进的强化学习方法。
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在本文中，我们提出了时间序列分类方法的创新转移学习。我们没有使用UCR存档中的现有数据集作为源数据集，而是生成了15,000,000个合成单变量时间序列数据集，该数据集是使用我们唯一的合成时间序列生成器算法创建的，该数据可以生成具有不同模式和角度和角度和不同序列长度的数据。此外，我们没有像以前的研究一样使用UCR存档提供的分类任务作为源任务，而是使用自己的55个回归任务作为源任务，这比从UCR存档中选择分类任务更好
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传统上，文本聚类方法包含在多文件摘要（MDS）中作为一种用于应对相当大的信息重复的手段。集群被利用以表明信息显着性并避免冗余。这些方法集中在聚类句子上，即使密切相关的句子也通常包含非对齐信息。在这项工作中，我们重新审视聚类方法，将命题分组为更精确的信息对齐。具体而言，我们的方法检测到突出的命题，将它们聚集到释义集群中，并通过融合其命题来为每个集群生成代表性句子。我们的摘要方法在自动胭脂评分和人类偏好中，通过了在DUC 2004和TAC 2011数据集中的先前最先进的MDS方法。
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在机器人和人类运营商之间分享自主权可以促进机器人任务示范的数据收集，以不断改进学习模型。然而，沟通意图的手段和关于未来的原因是人类和机器人之间的差异。我们介绍了辅助Tele-Op，虚拟现实（VR）系统，用于收集展示自主轨迹预测的机器人任务演示，以传达机器人的意图。随着机器人移动，用户可以在需要时切换自主和手动控制。这允许用户通过高成功率和比手动遥操作系统更轻松地收集任务演示。我们的系统由变压器供电，可以为未来提供潜在的状态和行动的窗口 - 几乎没有添加计算时间。密钥识别是，如果用户决定模型预测的操作是不合适的，则可以在变换器序列内的任何位置注入人类意图。在每次步骤中，用户可以（1）无所作为并允许自主操作在观察机器人的未来计划序列时继续，或者（2）接管并暂时规定不同一组动作以使模型返回到轨道上。我们在https://sites.google.com/view/assistive-teleop上托管视频和其他补充材料。
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键形提取已在单文件设置中进行了广泛的研究，并具有大量的方法，数据集和应用程序。相反，尽管具有描述文档集的实用性及其在摘要中的用途，但很少研究多文档键形键盘提取。此外，对于多文件键孔提取，不存在先前的数据集，从而阻碍了任务的进度。多文本处理的最新进展使该任务成为追求的更具吸引力的挑战。为了刺激这种追求，我们在这里介绍了该任务的第一个数据集MK-DUC-01，它可以用作新的基准测试，并在我们的数据上测试多个键形提取基线。此外，我们还提供了对任务的简短但全面的文献回顾。
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我们展示了单轨道路问题。在这个问题中，两个代理在一条道路的相对位置时面对每个代理，这一次只能有一个试剂通过。我们专注于一个代理人是人类的情景，而另一个是一种自主代的代理人。我们在一个简单的网格域中与人类对象进行实验，这模拟了单轨道路问题。我们表明，当数据有限时，建立准确的人类模型是非常具有挑战性的，并且基于该数据的加强学习代理在实践中表现不佳。但是，我们表明，试图最大限度地提高人力效用和自己的实用程序的线性组合的代理，达到了高分，并且显着优于其他基线，包括试图仅最大化其自身的实用性的代理。
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