传统上，基于标度律维模型已被用于参数对流换热岩类地行星像地球，火星，水星和金星的内部，以解决二维或三维高保真前插的计算瓶颈。然而，这些在物理它们可以建模（例如深度取决于材料特性），并预测只平均量的量的限制，例如平均温度地幔。我们最近发现，前馈神经网络（FNN），使用了大量的二维模拟可以克服这个限制和可靠地预测整个1D横向平均温度分布的演变，及时为复杂的模型训练。我们现在扩展该方法以预测的完整2D温度字段，它包含在对流结构如热羽状和冷downwellings的形式的信息。使用的地幔热演化的10,525二维模拟数据集火星般的星球，我们表明，深度学习技术能够产生可靠的参数代理人（即代理人即预测仅基于参数状态变量，如温度）底层偏微分方程。我们首先使用卷积自动编码由142倍以压缩温度场，然后使用FNN和长短期存储器网络（LSTM）来预测所述压缩字段。平均起来，FNN预测是99.30％，并且LSTM预测是准确相对于看不见模拟99.22％。在LSTM和FNN预测显示，尽管较低的绝对平均相对精度，LSTMs捕捉血流动力学优于FNNS适当的正交分解（POD）。当求和，从FNN预测和从LSTM预测量至96.51％，相对97.66％到原始模拟的系数，分别与POD系数。
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在本文中，我们介绍了计算机视觉研讨会上的女性 - WICV 2022，与路易斯安那州新奥尔良的混合CVPR 2022一起组织。它为计算机视觉社区中的少数（女性）群体提供了声音，并着重于提高这些研究人员在学术界和工业中的可见性。 WICV认为，这样的事件可以在降低计算机视觉领域的性别失衡方面发挥重要作用。 WICV每年都会组织a）a）从少数群体的研究人员之间合作的机会，b）指导女性初级研究人员，c）向演示者提供财政支持，以克服货币负担，D）榜样的大量选择，他们可以在职业生涯开始时，是年轻研究人员的例子。在本文中，我们介绍了有关研讨会计划的报告，过去几年的趋势，关于WICV 2022讲习班的演示者，与会者和赞助的统计摘要。
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在深层网络和人工智能复兴的十年中，我们提出了一个理论框架，该框架阐明了一般智力的更大范围内的深层网络。我们介绍了两个基本原则，即简短和自持矛盾，我们认为这是智力，人为或自然的兴起的基石。尽管这两个原则具有丰富的古典根源，但我们认为可以以完全可衡量和可计算的方式重新说明它们。更具体地说，这两个原理导致了有效，有效的计算框架，即压缩闭环转录，该框架统一并解释了现代深层网络和许多人工智能实践的演变。尽管我们主要以视觉数据的建模为例，但我们认为这两个原则将统一对自主智能系统的广泛家庭的理解，并为理解大脑提供了一个框架。
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聊天机器人在商业和科学环境中越来越普遍。他们帮助客户抱怨产品或服务或支持他们找到最佳旅行交易。其他机器人提供心理健康支持或帮助预订医疗预约。本文认为，可以洞悉用户的语言意识形态及其融洽的期望，可用于告知受众群体的语言和互动模式，并确保公平地访问机器人提供的服务。该论点的基础是三种数据的基础：与聊天机器人相互交互，促进健康约会预订，用户对其交互的内省评论以及用户的定性调查评论在与预订机器人交战后。最后，我将定义对话式AI的受众设计，并讨论如何以用户为中心的聊天机器人互动和社会语言知识的理论方法（例如融洽的理论管理）来支持受众设计。
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MRI扫描时间减少通常通过并行成像方法实现，通常基于逆图像空间（A.K.A.K空间）的均匀下采样和具有多个接收器线圈的同时信号接收。 Grappa方法通过跨越所有线圈的相邻获取信号的线性组合来插入缺失的k空间信号，并且可以通过k空间中的卷积来描述。最近，介绍了一种称为RAKI的更广泛的方法。 Raki是一种深入学习方法，将Grappa推广到附加的卷积层，在此期间应用非线性激活功能。这使得卷积神经网络能够实现缺失信号的非线性估计。与Grappa类似，Raki中的卷积核心使用从自动校准信号（ACS）获得的特定训练样本进行培训。 Raki与Grappa相比提供了卓越的重建质量，然而，由于其未知参数的数量增加，通常需要更多的AC。为了克服这一限制，本研究调查了训练数据对标准2D成像重建质量的影响，特别关注其金额和对比信息。此外，评估迭代k空间插值方法（araki），包括通过初始的格拉普重建训练数据增强，并通过迭代培训改进卷积滤波器。仅使用18,20和25个ACS线（8％），通过抑制在加速度因子R = 4和r = 5时发生的残余人工制品，并且与Grappa相比，通过定量质量指标加下划线，产生强烈的噪声抑制。与相约束的组合进一步改善。此外，在预扫描校准的情况下，伊拉克基显示比GRAPPA和RAKI更好的性能，并且在训练和缺乏采样的数据之间强烈不同的对比度。
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语义分割模型需要大量的手工标记培训数据，这是昂贵且耗时的生产。为此目的，我们提供了一种标签融合框架，其能够以无监督的方式改进视频序列的语义像素标签。我们利用环境的3D网格表示，并使不同帧的预测融合到使用语义网格纹理的一致表示。使用原始内在和外部摄像机参数渲染语义网格产生一组改进的语义分段图像。由于我们优化的CUDA实施，我们能够以不确定性意识的方式利用以C $课程超过$ C $ -dimensional概率分布。我们在Scannet DataSet上评估我们的方法，在那里我们从52.05美元到58.25美元的$ 52.05 \％$ 52.05 \％$ 58.25 \％$ 58.25 \％$ 58.25 \％$ 58.25 \％$ 58.25 \％$ 58.25 \％$ 58.25 \％$ 58.25 \％的注释。我们在线发布我们框架的源代码，以促进该区域的未来研究（\ url {https://github.com/fferflo/semantic-meshes}）。据我们所知，这是基于具有语义纹理的网格的网格的第一个公开的标签融合框架。
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在过去十年中，已经开发出新的深度学习（DL）算法，工作负载和硬件来解决各种问题。尽管工作量和硬件生态系统的进步，DL系统的编程方法是停滞不前的。 DL工作负载从DL库中的高度优化，特定于平台和不灵活的内核，或者在新颖的操作员的情况下，通过具有强大性能的DL框架基元建立参考实现。这项工作介绍了Tensor加工基元（TPP），一个编程抽象，用于高效的DL工作负载的高效，便携式实现。 TPPS定义了一组紧凑而多才多艺的2D张镜操作员（或虚拟张量ISA），随后可以用作构建块，以在高维张量上构建复杂的运算符。 TPP规范是平台 - 不可行的，因此通过TPPS表示的代码是便携式的，而TPP实现是高度优化的，并且特定于平台。我们展示了我们使用独立内核和端到端DL＆HPC工作负载完全通过TPPS表达的方法的效力和生存性，这在多个平台上优于最先进的实现。
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