The security of artificial intelligence (AI) is an important research area towards safe, reliable, and trustworthy AI systems. To accelerate the research on AI security, the Artificial Intelligence Security Competition (AISC) was organized by the Zhongguancun Laboratory, China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team, Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University, and RealAI as part of the Zhongguancun International Frontier Technology Innovation Competition (https://www.zgc-aisc.com/en). The competition consists of three tracks, including Deepfake Security Competition, Autonomous Driving Security Competition, and Face Recognition Security Competition. This report will introduce the competition rules of these three tracks and the solutions of top-ranking teams in each track.

Image super-resolution is a common task on mobile and IoT devices, where one often needs to upscale and enhance low-resolution images and video frames. While numerous solutions have been proposed for this problem in the past, they are usually not compatible with low-power mobile NPUs having many computational and memory constraints. In this Mobile AI challenge, we address this problem and propose the participants to design an efficient quantized image super-resolution solution that can demonstrate a real-time performance on mobile NPUs. The participants were provided with the DIV2K dataset and trained INT8 models to do a high-quality 3X image upscaling. The runtime of all models was evaluated on the Synaptics VS680 Smart Home board with a dedicated edge NPU capable of accelerating quantized neural networks. All proposed solutions are fully compatible with the above NPU, demonstrating an up to 60 FPS rate when reconstructing Full HD resolution images. A detailed description of all models developed in the challenge is provided in this paper.

Network traffic classification is the basis of many network security applications and has attracted enough attention in the field of cyberspace security. Existing network traffic classification based on convolutional neural networks (CNNs) often emphasizes local patterns of traffic data while ignoring global information associations. In this paper, we propose a MLP-Mixer based multi-view multi-label neural network for network traffic classification. Compared with the existing CNN-based methods, our method adopts the MLP-Mixer structure, which is more in line with the structure of the packet than the conventional convolution operation. In our method, the packet is divided into the packet header and the packet body, together with the flow features of the packet as input from different views. We utilize a multi-label setting to learn different scenarios simultaneously to improve the classification performance by exploiting the correlations between different scenarios. Taking advantage of the above characteristics, we propose an end-to-end network traffic classification method. We conduct experiments on three public datasets, and the experimental results show that our method can achieve superior performance.

早期退出是提高深网推理效率的有效范例。通过构建具有不同资源需求的分类器（出口），此类网络可以在早期出口处输出简单的样本，从而消除了执行更深层的需求。尽管现有作品主要关注多EXIT网络的建筑设计，但此类模型的培训策略在很大程度上没有探索。当前的最新模型在培训期间对所有样品进行了相同的处理。但是，在测试过程中的早期外观行为被忽略了，从而导致训练和测试之间存在差距。在本文中，我们建议通过样品加权来弥合这一差距。从直觉上讲，简单的样品通常在推理期间在网络早期退出，应该为培训早期分类器提供更多贡献。但是，晚期分类器应强调硬样品的培训（主要是从更深层退出）。我们的工作建议采用一个体重预测网络，以加重每个出口处不同训练样本的损失。这个重量预测网络和骨干模型在具有新的优化目标的元学习框架下共同优化。通过将推断期间的适应性行为带入训练阶段，我们表明拟议的加权机制始终提高分类准确性和推理效率之间的权衡。代码可在https://github.com/leaplabthu/l2w-den上找到。

作为自动驾驶系统的核心部分，运动计划已受到学术界和行业的广泛关注。但是，由于非体力学动力学，尤其是在存在非结构化的环境和动态障碍的情况下，没有能够有效的轨迹计划解决方案能够为空间周期关节优化。为了弥合差距，我们提出了一种多功能和实时轨迹优化方法，该方法可以在任意约束下使用完整的车辆模型生成高质量的可行轨迹。通过利用类似汽车的机器人的差异平坦性能，我们使用平坦的输出来分析所有可行性约束，以简化轨迹计划问题。此外，通过全尺寸多边形实现避免障碍物，以产生较少的保守轨迹，并具有安全保证，尤其是在紧密约束的空间中。我们通过最先进的方法介绍了全面的基准测试，这证明了所提出的方法在效率和轨迹质量方面的重要性。现实世界实验验证了我们算法的实用性。我们将发布我们的代码作为开源软件包，目的是参考研究社区。

变压器跟踪器最近取得了令人印象深刻的进步，注意力机制起着重要作用。但是，注意机制的独立相关计算可能导致嘈杂和模棱两可的注意力重量，从而抑制了进一步的性能改善。为了解决这个问题，我们提出了注意力（AIA）模块，该模块通过在所有相关向量之间寻求共识来增强适当的相关性并抑制错误的相关性。我们的AIA模块可以很容易地应用于自我注意解区和交叉注意区块，以促进特征聚集和信息传播以进行视觉跟踪。此外，我们通过引入有效的功能重复使用和目标背景嵌入来充分利用时间参考，提出了一个流线型的变压器跟踪框架，称为AIATRACK。实验表明，我们的跟踪器以实时速度运行时在六个跟踪基准测试中实现最先进的性能。

在单个全景图像对3D房间布局的估计中，全局线框可以通过全局线框进行紧密描述。基于此观察，我们提出了一种替代方法，通过对可学习的霍夫变换块中的远程几何模式进行建模，以估算3D空间中的壁。我们将图像特征从库emap瓷砖转换为曼哈顿世界的霍夫空间，并将该功能直接映射到几何输出。卷积层不仅学习了局部梯度式的线特征，而且还利用全局信息成功预测具有简单网络结构的遮挡墙。与以前的大多数工作不同，预测是在每个Cubemap瓷砖上单独执行的，然后组装以获取布局估计。实验结果表明，我们在预测准确性和性能方面获得了可比的结果。代码可在https://github.com/starrah/dmh-net上找到。

随着电子商务行业的繁荣，将各种方式（例如愿景和语言）用于描述产品项目。了解这种多样化的数据是一个巨大的挑战，尤其是通过有用的图像区域提取文本序列中的属性值对。尽管以前的一系列作品已致力于这项任务，但很少有人研究障碍，阻碍了进一步的进一步改进：1）上流单模式预处理的参数不足，而无需在下游多人中进行适当的合理微调。 - 模式任务。 2）要选择图像的描述性部分，不管先验的信息应通过更强的编码器将与语言相关的信息编码为常见的语言嵌入空间，从而广泛应用了简单的晚期融合。 3）由于产品之间的多样性，它们的属性集往往差异很大，但是当前的方法以不必要的最大范围预测，并带来更多潜在的假阳性。为了解决这些问题，我们在本文中提出了一种新颖的方法，可以通过统一学习方案和动态范围最小化提高多模式电子商务属性的价值提取：1）首先，统一方案旨在共同培训多模式任务带有预审计的单模式参数。 2）其次，提出了一种文本引导的信息范围最小化方法，以将每种模态的描述性部分自适应地编码为具有强大审慎的语言模型的相同空间。 3）此外，提出了一种原型引导的属性范围最小化方法，以首先确定当前产品的适当属性集，然后选择原型以指导所选属性的预测。关于流行的多模式电子商务基准的实验表明，我们的方法比其他最新技术的方法更出色。

在线轨迹规划师可以使四型二次计算机在未知的混乱环境中安全，平稳地导航。但是，调整参数具有挑战性，因为现代计划者已经变得过于复杂，无法在数学上建模并预测他们与非结构化环境的互动。这项工作通过提出一个计划者参数适应框架，将人类从循环中脱颖而出，该框架将目标提出为两个互补类别并将其异步优化。使用贝叶斯优化（Bayesopt）和粒子群优化（PSO）评估和没有轨迹执行的目标进行了评估。通过结合两种目标，加速了黑盒优化的总收敛速率，而可以提高优化参数的尺寸。基准比较证明了其优于其他策略的表现。随着障碍物密度变化的测试验证了其实时环境的适应，这对于先前的手动调整很难。具有不同无人机平台，环境和计划人员的现实世界飞行显示了拟议的框架的可扩展性和有效性。

随着相机和激光雷达传感器捕获用于自主驾驶的互补信息，已经做出了巨大的努力，通过多模式数据融合来开发语义分割算法。但是，基于融合的方法需要配对的数据，即具有严格的点对像素映射的激光点云和相机图像，因为培训和推理的输入都严重阻碍了在实际情况下的应用。因此，在这项工作中，我们建议通过充分利用具有丰富外观的2D图像来提高对点云上的代表性学习的2D先验辅助语义分割（2DPass），以增强对点云的表示。实际上，通过利用辅助模态融合和多尺度融合到单个知识蒸馏（MSFSKD），2DAPS从多模式数据中获取更丰富的语义和结构信息，然后在线蒸馏到纯3D网络。结果，配备了2DAPS，我们的基线仅使用点云输入显示出显着的改进。具体而言，它在两个大规模的基准（即Semantickitti和Nuscenes）上实现了最先进的方法，其中包括TOP-1的semantickitti的单扫描和多次扫描竞赛。