鉴于我们不断增加的在线形象和信息摄入，现实的虚假视频是传播有害错误信息的潜在工具。本文提出了一种基于多模式学习的方法，用于检测真实和虚假视频。该方法结合了来自三种模式的信息 - 音频，视频和生理学。我们通过将视频与生理学的信息增加或通过新颖地学习这两种方式与所提出的图形卷积网络体系结构的融合来研究两种结合视频和生理方式的策略。两种结合两种方式的策略都取决于一种新方法来生成生理信号的视觉表示。然后，对真实视频和虚假视频的检测是基于音频和修改视频方式之间的差异。在两个基准数据集上评估了所提出的方法，与以前的方法相比，结果显示检测性能显着增加。

极端分类（XC）试图用最大的标签集中标记标签的子集标记数据点。通过使用稀疏，手工制作的功能的XC方法优越，用密集，学习的数据来进行深度XC，以数据点和标签的形式吸引了很多关注。负挖掘技术已成为所有深XC方法的关键组成部分，使它们可以扩展到数百万个标签。然而，尽管最近进步，但培训具有大型编码器体系结构（例如变形金刚）的深入XC模型仍然具有挑战性。本文确定，流行负面挖掘技术的内存通常迫使小型批量尺寸保持小且缓慢的训练。作为回应，本文介绍了Ngame，这是一种轻巧的迷你批次创建技术，可证明可证明准确的内部负面样品。这使得与现有负面采样技术相比，具有更大的迷你批次培训，提供更快的收敛性和更高的精度。发现Ngame的准确性比各种基准数据集的最先进方法要高16％，以进行极端分类，并且在回答搜索引擎查询以响应用户网页时检索搜索引擎查询更准确3％显示个性化广告。在流行搜索引擎的实时A/B测试中，Ngame在点击率率中的收益最高可达23％。

Biomedical knowledge graphs (KG) are heterogenous networks consisting of biological entities as nodes and relations between them as edges. These entities and relations are extracted from millions of research papers and unified in a single resource. The goal of biomedical multi-hop question-answering over knowledge graph (KGQA) is to help biologist and scientist to get valuable insights by asking questions in natural language. Relevant answers can be found by first understanding the question and then querying the KG for right set of nodes and relationships to arrive at an answer. To model the question, language models such as RoBERTa and BioBERT are used to understand context from natural language question. One of the challenges in KGQA is missing links in the KG. Knowledge graph embeddings (KGE) help to overcome this problem by encoding nodes and edges in a dense and more efficient way. In this paper, we use a publicly available KG called Hetionet which is an integrative network of biomedical knowledge assembled from 29 different databases of genes, compounds, diseases, and more. We have enriched this KG dataset by creating a multi-hop biomedical question-answering dataset in natural language for testing the biomedical multi-hop question-answering system and this dataset will be made available to the research community. The major contribution of this research is an integrated system that combines language models with KG embeddings to give highly relevant answers to free-form questions asked by biologists in an intuitive interface. Biomedical multi-hop question-answering system is tested on this data and results are highly encouraging.

在本文中，我们提出了一种算法，以在动态场景的两对图像之间插值。尽管在过去的几年中，在框架插值方面取得了重大进展，但当前的方法无法处理具有亮度和照明变化的图像，即使很快将图像捕获也很常见。我们建议通过利用现有的光流方法来解决这个问题，这些方法对照明的变化非常健壮。具体而言，使用使用现有预训练的流动网络估算的双向流，我们预测了从中间帧到两个输入图像的流。为此，我们建议将双向流编码为由超网络提供动力的基于坐标的网络，以获得跨时间的连续表示流。一旦获得了估计的流，我们就会在现有的混合网络中使用它们来获得最终的中间帧。通过广泛的实验，我们证明我们的方法能够比最新的框架插值算法产生明显更好的结果。