风能供应的可变性可能会给将风力发电纳入网格系统带来重大挑战。因此，风力预测（WPF）已被广泛认为是风能整合和操作中最关键的问题之一。在过去的几十年中，关于风能预测问题的研究爆炸了。然而，如何很好地处理WPF问题仍然具有挑战性，因为始终要求高预测准确性以确保电网稳定性和供应的安全性。我们提出了独特的空间动态风能预测数据集：SDWPF，其中包括风力涡轮机的空间分布以及动态上下文因素。鉴于，大多数现有数据集只有少量的风力涡轮机，而无需以细粒度的时间尺度了解风力涡轮机的位置和上下文信息。相比之下，SDWPF提供了半年多的风力涡轮机的风能数据，其相对位置和内部地位。我们使用此数据集启动BAIDU KDD杯2022来检查当前WPF解决方案的极限。该数据集在https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/152/0/datasets上发布。

随着深度学习的发展，单图像超分辨率（SISR）取得了重大突破。最近，已经提出了基于全局特征交互的SISR网络性能的方法。但是，需要动态地忽略对上下文的响应的神经元的功能。为了解决这个问题，我们提出了一个轻巧的交叉障碍性推理网络（CFIN），这是一个由卷积神经网络（CNN）和变压器组成的混合网络。具体而言，一种新型的交叉磁场导向变压器（CFGT）旨在通过使用调制卷积内核与局部代表性语义信息结合来自适应修改网络权重。此外，提出了基于CNN的跨尺度信息聚合模块（CIAM），以使模型更好地专注于潜在的实用信息并提高变压器阶段的效率。广泛的实验表明，我们提出的CFIN是一种轻巧有效的SISR模型，可以在计算成本和模型性能之间达到良好的平衡。

在本文中，我们通过深度学习研究了高光谱（HS）图像空间超分辨率的问题。特别是，我们专注于如何有效有效地嵌入HS图像的高维空间光谱信息。具体而言，与采用经验设计的网络模块的现有方法相反，我们将HS嵌入为一组精心定义的HS嵌入事件的后验分布的近似聚合。然后，我们将所提出的特征嵌入方案纳入源符合的超级分辨率框架中，该框架具有物理性开采，从而产生了轻质的PDE-NET，其中高分辨率（HR）HS图像是从输入低 - 低 - 之间的残差迭代完善的。分辨率（LR）HS图像和伪LR-HS图像通过概率启发的HS嵌入从重建的HR-HS图像中退化。在三个常见基准数据集上进行的广泛实验表明，PDE-NET比最先进的方法实现了卓越的性能。此外，这种网络的概率特征可以提供网络输出的认知不确定性，当用于其他基于HS图像的应用程序时，这可能会带来其他好处。该代码将在https://github.com/jinnh/pde-net上公开获得。

图像取证是一个上升的话题，因为值得信赖的多媒体内容对于现代社会至关重要。像其他与视觉相关的应用一样，法医分析在很大程度上依赖于适当的图像表示。尽管很重要，但目前对这种表示的理论理解仍然有限，其关键作用的忽视程度不同。对于这个差距，我们试图从理论，实施和应用的角度研究以法医为导向的图像表示作为一个独特的问题。我们的工作始于基本原则的抽象，法医的表示应该满足，尤其是揭示了鲁棒性，可解释性和覆盖范围的关键性。在理论层面上，我们为取证的新表示框架提出了一个称为密​​集不变表示（dir）的新表示框架，该框架的特征是具有数学保证的稳定描述。在实现级别上，讨论了DIR的离散计算问题，并设计相应的准确和快速解决方案具有通用性质和恒定的复杂性。我们在密集域模式检测和匹配实验上演示了上述论点，从而提供了与最新描述符的比较结果。此外，在应用程序级别上，提出的DIR最初是在被动和主动取证中探索的，即复制移动伪造的检测和感知散列，在满足此类法医任务的要求方面表现出了好处。

已知深度学习模型容易受到针对恶意目的设计的对抗性例子的影响，并且对人类感知系统是无法察觉的。自动编码器仅在良性示例上接受训练时，已广泛用于（自我监管的）对抗检测，基于以下假设，即对抗性示例会产生较大的重建误差。但是，由于其训练中缺乏对抗性示例和自动编码器的过于强大的概括能力，因此在实践中，这种假设并不总是成立的。为了减轻这个问题，我们探索如何在自动编码器结构下使用分离的标签/语义特征检测对抗性示例。具体而言，我们提出了基于删除表示的重建（DRR）。在DRR中，我们对正确配对的标签/语义功能和错误配对的标签/语义功能进行训练，以重建良性和反描述。这模仿了对抗性示例的行为，并可以降低自动编码器的不必要的概括能力。我们将我们的方法与不同的对抗性攻击和不同受害者模型下的最先进的自我监督检测方法进行了比较，并且在各种指标（ROC曲线下的区域，真实的正率和真实的负率）中表现出更好的性能）对于大多数攻击设置。尽管DRR最初是为视觉任务设计的，但我们证明它也可以轻松扩展到自然语言任务。值得注意的是，与其他基于自动编码器的检测器不同，我们的方法可以为自适应对手提供抗性。

图像表示是计算机视觉和模式识别中的一个重要主题。它在一系列应用中扮演了了解视觉内容的基本作用。据报道，基于矩的图像表示在满足其由于其有益的数学特性而满足语义描述的核心条件，特别是几何不变性和独立性。本文介绍了对图像表示的正交矩的全面调查，涵盖了快速/准确计算，鲁棒性/不变性优化，定义扩展和应用程序的最新进步。我们还为各种广泛使用的正交瞬间创建一个软件包，并在同一基地中评估此类方法。提出的理论分析，软件实施和评估结果可以支持社区，特别是在开发新颖的技术和促进现实世界的应用方面。

基于深度学习（DL）的高光谱图像（HSIS）去噪方法直接学习观察到的嘈杂图像和底层清洁图像之间的非线性映射。他们通常不考虑HSIS的物理特征，因此使他们缺乏了解他们的去噪机制的关键。为了解决这个问题，我们为HSI去噪提出了一种新颖的模型指导可解释网络。具体而言，完全考虑HSI的空间冗余，光谱低秩和光谱空间特性，我们首先建立基于子空间的多维稀疏模型。该模型首先将观察到的HSIS投入到低维正交子空间，然后表示具有多维字典的投影图像。之后，该模型展开到名为SMDS-Net的端到端网络中，其基本模块与模型的去噪程序无缝连接。这使得SMDS-Net传达清晰的物理意义，即学习HSIS的低级别和稀疏性。最后，通过端到端培训获得包括词典和阈值处理的所有关键变量。广泛的实验和综合分析证实了我们对最先进的HSI去噪方法的方法的去噪能力和可解释性。

We study the hidden-action principal-agent problem in an online setting. In each round, the principal posts a contract that specifies the payment to the agent based on each outcome. The agent then makes a strategic choice of action that maximizes her own utility, but the action is not directly observable by the principal. The principal observes the outcome and receives utility from the agent's choice of action. Based on past observations, the principal dynamically adjusts the contracts with the goal of maximizing her utility. We introduce an online learning algorithm and provide an upper bound on its Stackelberg regret. We show that when the contract space is $[0,1]^m$, the Stackelberg regret is upper bounded by $\widetilde O(\sqrt{m} \cdot T^{1-C/m})$, and lower bounded by $\Omega(T^{1-1/(m+2)})$. This result shows that exponential-in-$m$ samples are both sufficient and necessary to learn a near-optimal contract, resolving an open problem on the hardness of online contract design. When contracts are restricted to some subset $\mathcal{F} \subset [0,1]^m$, we define an intrinsic dimension of $\mathcal{F}$ that depends on the covering number of the spherical code in the space and bound the regret in terms of this intrinsic dimension. When $\mathcal{F}$ is the family of linear contracts, the Stackelberg regret grows exactly as $\Theta(T^{2/3})$. The contract design problem is challenging because the utility function is discontinuous. Bounding the discretization error in this setting has been an open problem. In this paper, we identify a limited set of directions in which the utility function is continuous, allowing us to design a new discretization method and bound its error. This approach enables the first upper bound with no restrictions on the contract and action space.

在由家用电器，电动汽车和太阳能电池板等各种设备组成的分散家庭能源系统中，最终用户可以更深入地研究该系统的细节，并进一步实现能源可持续性，如果向它们提供了有关电能消耗的数据和设备粒度的生产。但是，该领域中的许多数据库都是从其他域中孤立的，包括仅与能源有关的信息。这可能会导致每个设备能源使用的信息损失（\ textit {例如{例如}天气）。同时，许多这些数据集已在计算建模技术（例如机器学习模型）中广泛使用。尽管这种计算方法仅通过仅专注于数据集的局部视图来实现极高的准确性和性能，但不能保证模型可靠性，因为当考虑到信息遗漏时，此类模型非常容易受到数据输入波动的影响。本文通过在家庭能源系统的基础上检查语义Web方法来解决智能能源系统领域的数据隔离问题。我们提供了一种基于本体的方法，用于在系统中的设备级分辨率下管理分散数据。结果，与每个设备相关的数据的范围可以在整个网络中以可互操作的方式轻松扩展，并且只要根据W3C标准组织数据，就可以从网络中获得其他信息，例如天气。 。

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。