Learning good representation of giga-pixel level whole slide pathology images (WSI) for downstream tasks is critical. Previous studies employ multiple instance learning (MIL) to represent WSIs as bags of sampled patches because, for most occasions, only slide-level labels are available, and only a tiny region of the WSI is disease-positive area. However, WSI representation learning still remains an open problem due to: (1) patch sampling on a higher resolution may be incapable of depicting microenvironment information such as the relative position between the tumor cells and surrounding tissues, while patches at lower resolution lose the fine-grained detail; (2) extracting patches from giant WSI results in large bag size, which tremendously increases the computational cost. To solve the problems, this paper proposes a hierarchical-based multimodal transformer framework that learns a hierarchical mapping between pathology images and corresponding genes. Precisely, we randomly extract instant-level patch features from WSIs with different magnification. Then a co-attention mapping between imaging and genomics is learned to uncover the pairwise interaction and reduce the space complexity of imaging features. Such early fusion makes it computationally feasible to use MIL Transformer for the survival prediction task. Our architecture requires fewer GPU resources compared with benchmark methods while maintaining better WSI representation ability. We evaluate our approach on five cancer types from the Cancer Genome Atlas database and achieved an average c-index of $0.673$, outperforming the state-of-the-art multimodality methods.

我们提出和分析产品细分新闻供应商问题，该问题概括了一系列可腐烂项目的细分销售现象。产品细分新闻册问题是新闻企业问题的新变体，反映出卖方通过在不确定的子项目需求的背景下确定整个项目的库存来最大化利润。我们通过假设随机需求的平均值和协方差矩阵来得出封闭形式的稳健订购决定，但不能提供分布。但是，在最糟糕的需求情况下总是在解决方案保守主义方面始终保持权衡的强大方法。因此，传统的健壮方案提供了不令人满意的。在本文中，我们整合了强大而深厚的增强学习（DRL）技术，并提出了一种新的范式，称为强大的学习，以提高强大的政策的吸引力。值得注意的是，我们将强大的决定作为人类领域的知识做出，并通过设计完整的人机协作经验，规范决策和正则化回报，将其实施到DRL的培训过程中。仿真结果证实，我们的方法有效地提高了稳健的性能，并可以推广到需要强大但不保守的解决方案的各种问题。同时，较少的培训情节，提高训练稳定性以及行为的解释性可能有机会促进运营实践中DRL算法的部署。此外，RLDQN解决1000维需求方案的成功尝试表明，该算法为通过人机协作解决了复杂的操作问题提供了一条途径，并可能具有解决其他复杂的运营管理问题的潜在意义。

人类难以区分谣言的真假，但目前的深度学习模型可以超越人类，并在许多谣言数据集中实现优异的准确性。在本文中，我们调查了似乎表现得很好的深度学习模型是否实际上学会检测谣言。我们通过在五个现实世界数据集中的微调BERT的模型和评估所有测试集中评估基于BERT的模型来评估其泛化能力的概念性示例。实验结果表明，其他看不见的数据集上模型的泛化能力是不令人满意的，甚至无法检测到甚至常见意义谣言。此外，我们通过实验发现，当谣言数据集具有严重数据陷阱时，模型采取快捷方式并学习荒谬的知识。这意味着基于特定规则对谣言文本的简单修改将导致模型预测不一致。为了更现实地评估谣言检测模型，我们提出了一种称为配对测试（BAIRT）的新评估方法，这需要模型同时正确地预测一对测试样本。此外，我们提出了关于如何更好地创建谣言数据集并在本文末尾进行谣言检测模型的建议。

随着社交媒体的发展，社交沟通已经改变。尽管这有助于人们的沟通和信息访问，但它也提供了传播谣言的理想平台。在正常或关键的情况下，谣言会影响人们的判断力，甚至危害社会保障。但是，自然语言是高维且稀疏的，并且在社交媒体上可以以数百种方式表达同样的谣言。因此，质疑当前谣言检测模型的鲁棒性和概括。我们提出了一个小说\ textbf {h} ierarchical \ textbf {a} dversarial \ textbf {t}降雨法，用于\ textbf {r} umor \ textbf {d} etection（hat eTection（hat4rd）在社交媒体上。具体而言，HAT4RD基于梯度上升，通过将对抗性扰动添加到后级别和事件级别模块的嵌入层以欺骗检测器。同时，检测器使用随机梯度下降来最大程度地减少对抗性风险，以学习更健壮的模型。通过这种方式，增强了后级和事件级的样本空间，我们已经在各种对抗性攻击下验证了模型的鲁棒性。此外，视觉实验表明，所提出的模型会漂移到具有扁平损失景观的区域，从而更好地概括。我们对来自两个常用的社交平台（Twitter和Weibo）的三个公共谣言数据集评估了我们的方法。实验结果表明，我们的模型比最先进的方法获得了更好的结果。

电磁源成像（ESI）需要解决高度不良的反问题。为了寻求独特的解决方案，传统的ESI方法施加了各种形式的先验，这些方法可能无法准确反映实际的源属性，这可能会阻碍其广泛的应用。为了克服这一局限性，在本文中，提出了一种新的数据合成的时空卷积编码器网络方法，称为dst-cednet。 DST-CEDNET将ESI作为机器学习问题重新铸造，其中歧视性学习和潜在空间表示形式集成到卷积编码器decoder网络（CEDNET）中，以从测量的电脑摄影/磁脑摄影学（E/MEG）信号中学习强大的映射，大脑活动。特别是，通过纳入有关动态大脑活动的先验知识，设计了一种新型的数据合成策略来生成大规模样本，以有效训练Cednet。这与传统的ESI方法相反，在传统的ESI方法中，通常通过主要旨在用于数学便利的约束来实施先前的信息。广泛的数值实验以及对真实MEG和癫痫脑电图数据集的分析表明，DST-Cednet在多种源配置下稳健估计源信号的多种最新ESI方法的表现。

Large pretrained language models can easily produce toxic or biased content, which is prohibitive for practical use. In order to detect such toxic generations, existing methods rely on templates, real-world data extraction, crowdsourcing workers, or automatic generation to construct adversarial contexts that are likely to induce toxic generations. However, what type of context is more likely to induce unsafe responses is still under-explored. In this paper, we identify that context toxicity and context category (e.g., \textit{profanity}, \textit{insult}, \textit{drugs}, etc.) are two important factors to cause safety issues in response generation. Hence, we propose a method called \emph{reverse generation} to construct adversarial contexts conditioned on a given response, with the flexibility to control category, toxicity level, and inductivity of the generated contexts. Via reverse generation, we augment the existing BAD dataset and construct a new dataset BAD+ which contains more than 120K diverse and highly inductive contexts in 12 categories. We test three popular pretrained dialogue models (Blender, DialoGPT, and Plato2) and find that BAD+ can largely expose their safety problems. Furthermore, we show that BAD+ can greatly enhance the safety of generation and reveal the key factors of safety improvement. Our code and dataset is available at \url{https://github.com/thu-coai/Reverse_Generation}.

With the drive to create a decentralized digital economy, Web 3.0 has become a cornerstone of digital transformation, developed on the basis of computing-force networking, distributed data storage, and blockchain. With the rapid realization of quantum devices, Web 3.0 is being developed in parallel with the deployment of quantum cloud computing and quantum Internet. In this regard, quantum computing first disrupts the original cryptographic systems that protect data security while reshaping modern cryptography with the advantages of quantum computing and communication. Therefore, in this paper, we introduce a quantum blockchain-driven Web 3.0 framework that provides information-theoretic security for decentralized data transferring and payment transactions. First, we present the framework of quantum blockchain-driven Web 3.0 with future-proof security during the transmission of data and transaction information. Next, we discuss the potential applications and challenges of implementing quantum blockchain in Web 3.0. Finally, we describe a use case for quantum non-fungible tokens (NFTs) and propose a quantum deep learning-based optimal auction for NFT trading to maximize the achievable revenue for sufficient liquidity in Web 3.0. In this way, the proposed framework can achieve proven security and sustainability for the next-generation decentralized digital society.

近年来，在应用预训练的语言模型（例如Bert）上，取得了巨大进展，以获取信息检索（IR）任务。在网页中通常使用的超链接已被利用用于设计预训练目标。例如，超链接的锚文本已用于模拟查询，从而构建了巨大的查询文档对以进行预训练。但是，作为跨越两个网页的桥梁，尚未完全探索超链接的潜力。在这项工作中，我们专注于建模通过超链接连接的两个文档之间的关系，并为临时检索设计一个新的预训练目标。具体而言，我们将文档之间的关系分为四组：无链接，单向链接，对称链接和最相关的对称链接。通过比较从相邻组采样的两个文档，该模型可以逐渐提高其捕获匹配信号的能力。我们提出了一个渐进的超链接预测（{php}）框架，以探索预训练中超链接的利用。对两个大规模临时检索数据集和六个提问数据集的实验结果证明了其优于现有的预训练方法。

广义文本表示是许多自然语言理解任务的基础。要充分利用不同的语料库，不可避免地需要了解它们之间的相关性。但是，许多方法忽略了相关性，并直接用于所有任务的单通道模型（粗糙的范式），这缺乏足够的理性和解释。此外，一些现有的作品通过针迹技能块（一个精细的范式）学习下游任务，这可能会导致其冗余和噪音，从而导致非理性。在这项工作中，我们首先通过三种不同的观点分析任务相关性，即数据属性，手动设计和基于模型的相关性，基于相似的任务被分组在一起。然后，我们提出了一个用粗到细范式的层次结构框架，其最底层共享了所有任务，中层级别分为不同的组，以及分配给每个任务的顶级级别。这使我们的模型可以从所有任务中学习基本的语言属性，提高相关任务的性能，并减少不相关任务的负面影响。我们在五个自然语言理解任务的13个基准数据集上进行的实验证明了我们方法的优势。

作为一个与现实世界互动的虚拟世界，元媒体封装了我们对下一代互联网的期望，同时带来了新的关键绩效指标（KPIS）。常规的超级可靠和低延迟通信（URLLC）可以满足绝大多数客观服务KPI，但是很难为用户提供个性化的荟萃服务体验。由于提高经验质量（QOE）可以被视为当务之急的KPI，因此URLLC朝向下一代URLLC（XURLLC），以支持基于图形技术的荟萃分析。通过将更多资源分配给用户更感兴趣的虚拟对象，可以实现更高的QoE。在本文中，我们研究了元服务提供商（MSP）和网络基础架构提供商（INP）之间的相互作用，以部署Metaverse Xurllc服务。提供了最佳合同设计框架。具体而言，将最大化的MSP的实用程序定义为元用户的QOE的函数，同时确保INP的激励措施。为了建模Metaverse Xurllc服务的Qoe，我们提出了一个名为Meta Immersion的新颖指标，该指标既包含了客观网络KPI和元用户的主观感觉。使用用户对象注意级别（UOAL）数据集，我们开发并验证了注意力吸引人的渲染能力分配方案以改善QOE。结果表明，与常规的URLLC相比，Xurllc平均提高了20.1％的QoE改善。当总资源有限时，QoE改进的比例较高，例如40％。