糖尿病性视网膜病（DR）已成为工人衰老人视力障碍的主要原因之一，在全球范围内是一个严重的问题。但是，大多数作品都忽略了标签的序数信息。在这个项目中，我们提出了一种新型设计MTCSNN，这是一种多任务临床暹罗神经网络，用于糖尿病性视网膜病变严重性预测任务。该项目的新颖性是在标签之间利用序数信息并添加新的回归任务，这可以帮助模型学习更多的歧视性特征，以嵌入细粒度的分类任务。我们对视视视视视视视视视reinamnist进行了全面的实验，将MTCSNN与Resnet-18、34、50等其他模型进行了比较。我们的结果表明，MTCSNN的表现优于测试数据集中的AUC和准确性。

尽管固定环境中的单一机构政策优化最近在增强学习社区中引起了很多研究的关注，但是当在潜在竞争性的环境中有多个代理商在玩耍时，从理论上讲，少得多。我们通过提出和分析具有结构化但未知过渡的零和Markov游戏的新的虚拟游戏策略优化算法来向前迈进。我们考虑两类的过渡结构：分类的独立过渡和单个控制器过渡。对于这两种情况，我们都证明了紧密的$ \ widetilde {\ Mathcal {o}}（\ sqrt {k}）$遗憾的范围在$ k $ eviepodes之后，在两种代理竞争的游戏场景中。每个代理人的遗憾是针对潜在的对抗对手的衡量，他们在观察完整的政策序列后可以在事后选择一个最佳政策。我们的算法在非平稳环境中同时进行政策优化的范围下，具有上置信度结合（UCB）的乐观和虚拟游戏的结合。当两个玩家都采用所提出的算法时，他们的总体最优差距为$ \ widetilde {\ Mathcal {o}}（\ sqrt {k}）$。

基于A/B测试的政策评估引起了人们对数字营销的极大兴趣，但是在乘车平台（例如Uber和Didi）中的这种评估主要是由于其时间和/或空间依赖性实验的复杂结构而被很好地研究。 。本文的目的是在乘车平台中的政策评估中进行，目的是在平台的政策和换回设计下的感兴趣结果之间建立因果关系。我们提出了一个基于时间变化系数决策过程（VCDP）模型的新型潜在结果框架，以捕获时间依赖性实验中的动态治疗效果。我们通过将其分解为直接效应总和（DE）和间接效应（IE）来进一步表征平均治疗效应。我们为DE和IE制定了估计和推理程序。此外，我们提出了一个时空VCDP来处理时空依赖性实验。对于这两个VCDP模型，我们都建立了估计和推理程序的统计特性（例如弱收敛和渐近力）。我们进行广泛的模拟，以研究拟议估计和推理程序的有限样本性能。我们研究了VCDP模型如何帮助改善DIDI中各种派遣和处置政策的政策评估。

图形神经网络（GNN）由于从图形结构数据中学习表示能力而引起了很多关注。尽管GNN在许多域中成功地应用了，但GNN的优化程度较低，并且在节点分类的性能很大程度上受到了长尾节点学位分布的影响。本文着重于通过归一化提高GNN的性能。详细说明，通过研究图中的节点度的长尾巴分布，我们提出了一种新颖的GNN归一化方法，该方法称为RESNORM（\ textbf {res}将长尾巴分布纳入正常分布，通过\ textbf {norm} alization）。 RESNOR的$比例$操作重塑节点标准偏差（NSTD）分布，以提高尾部节点的准确性（\ textit {i}。\ textit {e}。，低度节点）。我们提供了理论解释和经验证据，以理解上述$ scale $的机制。除了长期的分销问题外，过度光滑也是困扰社区的基本问题。为此，我们分析了标准偏移的行为，并证明了标准移位是重量矩阵上的预处理，从而增加了过度平滑的风险。考虑到过度光滑的问题，我们为Resnorm设计了一个$ Shift $操作，以低成本的方式模拟了特定于学位的参数策略。广泛的实验验证了重新分类对几个节点分类基准数据集的有效性。

随机梯度下降（SGD）是现代机器学习（ML）系统的基石。尽管具有其计算效率，但SGD仍需要随机数据访问，这些数据访问在依赖块可调地理的二级存储的系统中实现效率低下，例如HDD和SSD，例如TensorFlow/Pytorch和DB ML系统，而不是大文件。为了解决这种阻抗不匹配，已经提出了各种数据改组策略，以平衡SGD的收敛速率（有利于随机性）及其I/O性能（有利于顺序访问）。在本文中，我们首先对现有数据改组策略进行系统的实证研究，该研究表明，所有现有策略都有改进的空间 - 它们都在I/O性能或融合率方面受苦。考虑到这一点，我们提出了一种简单但新颖的分层数据改组策略Corgipile。与现有的策略相比，Corgipile避免了完整的数据洗牌，同时保持SGD的可比收敛速度，就好像执行了完整的混音一样。我们对Corgipile的融合行为提供了非平凡的理论分析。我们通过在新的CorgipileDataSet API中设计新的平行/分布式洗牌操作员来进一步将Corgipile整合到Pytorch中。我们还通过介绍具有优化的三个新的物理运营商，将Corgipile集成到PostgreSQL中。我们的实验结果表明，Corgipile可以与全面的SGD达到可比的收敛速率，以实现深度学习和广义线性模型。对于ImageNet数据集的深度学习模型，Corgipile比带有完整数据洗牌的Pytorch快1.5倍。对于具有线性模型的INDB ML，在HDD和SSD上，Corgipile的Corgipile比两个最先进的IN-DB ML系统（Apache Madlib和Bismarck）快1.6 x-12.8倍。

在本文中，我们介绍了有关典型乘车共享系统中决策优化问题的强化学习方法的全面，深入的调查。涵盖了有关乘车匹配，车辆重新定位，乘车，路由和动态定价主题的论文。在过去的几年中，大多数文献都出现了，并且要继续解决一些核心挑战：模型复杂性，代理协调和多个杠杆的联合优化。因此，我们还引入了流行的数据集和开放式仿真环境，以促进进一步的研发。随后，我们讨论了有关该重要领域的强化学习研究的许多挑战和机会。

A / B测试或在线实验是一种标准的业务策略，可以在制药，技术和传统行业中与旧产品进行比较。在双面市场平台（例如优步）的在线实验中出现了主要挑战，其中只有一个单位接受一系列处理随着时间的推移。在这些实验中，给定时间的治疗会影响当前结果以及未来的结果。本文的目的是引入用于在这些实验中携带A / B测试的加强学习框架，同时表征长期治疗效果。我们所提出的测试程序允许顺序监控和在线更新。它通常适用于不同行业的各种治疗设计。此外，我们系统地研究了我们测试程序的理论特性（例如，尺寸和功率）。最后，我们将框架应用于模拟数据和从技术公司获得的真实数据示例，以说明其在目前的实践中的优势。我们的测试的Python实现是在https://github.com/callmespring/causalrl上找到的。

Dataset distillation has emerged as a prominent technique to improve data efficiency when training machine learning models. It encapsulates the knowledge from a large dataset into a smaller synthetic dataset. A model trained on this smaller distilled dataset can attain comparable performance to a model trained on the original training dataset. However, the existing dataset distillation techniques mainly aim at achieving the best trade-off between resource usage efficiency and model utility. The security risks stemming from them have not been explored. This study performs the first backdoor attack against the models trained on the data distilled by dataset distillation models in the image domain. Concretely, we inject triggers into the synthetic data during the distillation procedure rather than during the model training stage, where all previous attacks are performed. We propose two types of backdoor attacks, namely NAIVEATTACK and DOORPING. NAIVEATTACK simply adds triggers to the raw data at the initial distillation phase, while DOORPING iteratively updates the triggers during the entire distillation procedure. We conduct extensive evaluations on multiple datasets, architectures, and dataset distillation techniques. Empirical evaluation shows that NAIVEATTACK achieves decent attack success rate (ASR) scores in some cases, while DOORPING reaches higher ASR scores (close to 1.0) in all cases. Furthermore, we conduct a comprehensive ablation study to analyze the factors that may affect the attack performance. Finally, we evaluate multiple defense mechanisms against our backdoor attacks and show that our attacks can practically circumvent these defense mechanisms.

Blind image quality assessment (BIQA) remains challenging due to the diversity of distortion and image content variation, which complicate the distortion patterns crossing different scales and aggravate the difficulty of the regression problem for BIQA. However, existing BIQA methods often fail to consider multi-scale distortion patterns and image content, and little research has been done on learning strategies to make the regression model produce better performance. In this paper, we propose a simple yet effective Progressive Multi-Task Image Quality Assessment (PMT-IQA) model, which contains a multi-scale feature extraction module (MS) and a progressive multi-task learning module (PMT), to help the model learn complex distortion patterns and better optimize the regression issue to align with the law of human learning process from easy to hard. To verify the effectiveness of the proposed PMT-IQA model, we conduct experiments on four widely used public datasets, and the experimental results indicate that the performance of PMT-IQA is superior to the comparison approaches, and both MS and PMT modules improve the model's performance.

The development of social media user stance detection and bot detection methods rely heavily on large-scale and high-quality benchmarks. However, in addition to low annotation quality, existing benchmarks generally have incomplete user relationships, suppressing graph-based account detection research. To address these issues, we propose a Multi-Relational Graph-Based Twitter Account Detection Benchmark (MGTAB), the first standardized graph-based benchmark for account detection. To our knowledge, MGTAB was built based on the largest original data in the field, with over 1.55 million users and 130 million tweets. MGTAB contains 10,199 expert-annotated users and 7 types of relationships, ensuring high-quality annotation and diversified relations. In MGTAB, we extracted the 20 user property features with the greatest information gain and user tweet features as the user features. In addition, we performed a thorough evaluation of MGTAB and other public datasets. Our experiments found that graph-based approaches are generally more effective than feature-based approaches and perform better when introducing multiple relations. By analyzing experiment results, we identify effective approaches for account detection and provide potential future research directions in this field. Our benchmark and standardized evaluation procedures are freely available at: https://github.com/GraphDetec/MGTAB.