Open Information Extraction (OpenIE) facilitates the open-domain discovery of textual facts. However, the prevailing solutions evaluate OpenIE models on in-domain test sets aside from the training corpus, which certainly violates the initial task principle of domain-independence. In this paper, we propose to advance OpenIE towards a more realistic scenario: generalizing over unseen target domains with different data distributions from the source training domains, termed Generalized OpenIE. For this purpose, we first introduce GLOBE, a large-scale human-annotated multi-domain OpenIE benchmark, to examine the robustness of recent OpenIE models to domain shifts, and the relative performance degradation of up to 70% implies the challenges of generalized OpenIE. Then, we propose DragonIE, which explores a minimalist graph expression of textual fact: directed acyclic graph, to improve the OpenIE generalization. Extensive experiments demonstrate that DragonIE beats the previous methods in both in-domain and out-of-domain settings by as much as 6.0% in F1 score absolutely, but there is still ample room for improvement.

即使面对分布（OOD）样本，也必须信任机器学习方法在现实世界环境中做出适当的决定。当前的许多方法只是旨在检测OOD示例并在给出未识别的输入时提醒用户。但是，当OOD样本与训练数据显着重叠时，二进制异常检测是无法解释或解释的，并且很少向用户提供信息。我们提出了一个新的OOD检测模型，随着输入变得更加模棱两可，在不同水平的粒度水平上进行预测，模型预测变得更加粗糙，更保守。考虑一个遇到未知鸟类和汽车的动物分类器。两种情况都是OOD，但是如果分类器认识到其对特定物种的不确定性太大并预测鸟类而不是将其视为OOD，则用户获得了更多信息。此外，我们在层次结构的每个级别上诊断了分类器的性能，以改善模型预测的解释性和解释性。我们证明了分层分类器对细粒和粗粒的OOD任务的有效性。

卷积神经网络（CNN）已经实现了医学图像细分的最先进性能，但需要大量的手动注释进行培训。半监督学习（SSL）方法有望减少注释的要求，但是当数据集大小和注释图像的数量较小时，它们的性能仍然受到限制。利用具有类似解剖结构的现有注释数据集来协助培训，这有可能改善模型的性能。然而，由于目标结构的外观不同甚至成像方式，跨解剖结构域的转移进一步挑战。为了解决这个问题，我们提出了跨解剖结构域适应（CS-CADA）的对比度半监督学习，该学习适应一个模型以在目标结构域中细分相似的结构，这仅需要通过利用一组现有现有的现有的目标域中的限制注释源域中相似结构的注释图像。我们使用特定领域的批归归量表（DSBN）来单独地标准化两个解剖域的特征图，并提出跨域对比度学习策略，以鼓励提取域不变特征。它们被整合到一个自我兼容的均值老师（SE-MT）框架中，以利用具有预测一致性约束的未标记的目标域图像。广泛的实验表明，我们的CS-CADA能够解决具有挑战性的跨解剖结构域移位问题，从而在视网膜血管图像和心脏MR图像的帮助下，在X射线图像中准确分割冠状动脉，并借助底底图像，分别仅给定目标域中的少量注释。

由于文件传达了丰富的人类知识，并且通常存在于企业中，因此建筑文档的对话系统已经越来越兴趣。其中，如何理解和从文档中检索信息是一个具有挑战性的研究问题。先前的工作忽略了文档的视觉属性，并将其视为纯文本，从而导致不完整的方式。在本文中，我们提出了一个布局感知文档级信息提取数据集，以促进从视觉上丰富文档（VRD）中提取结构和语义知识的研究，以在对话系统中产生准确的响应。 Lie包含来自4,061页的产品和官方文件的三个提取任务的62K注释，成为我们最大的知识，成为最大的基于VRD的信息提取数据集。我们还开发了扩展基于令牌的语言模型的基准方法，以考虑像人类这样的布局功能。经验结果表明，布局对于基于VRD的提取至关重要，系统演示还验证了提取的知识可以帮助找到用户关心的答案。

神经隐式功能最近显示了来自多个视图的表面重建的有希望的结果。但是，当重建无限或复杂的场景时，当前的方法仍然遭受过度复杂性和稳健性不佳。在本文中，我们介绍了RegSDF，这表明适当的点云监督和几何正规化足以产生高质量和健壮的重建结果。具体而言，RegSDF将额外的定向点云作为输入，并优化了可区分渲染框架内的签名距离字段和表面灯场。我们还介绍了这两个关键的正规化。第一个是在给定嘈杂和不完整输入的整个距离字段中平稳扩散签名距离值的Hessian正则化。第二个是最小的表面正则化，可紧凑并推断缺失的几何形状。大量实验是在DTU，BlendenDMV以及储罐和寺庙数据集上进行的。与最近的神经表面重建方法相比，RegSDF即使对于具有复杂拓扑和非结构化摄像头轨迹的开放场景，RegSDF也能够重建表面。

开放信息提取（OpenIE）促进了独立于域的大型语料库的关系事实的发现。该技术很好地适合许多开放世界的自然语言理解场景，例如自动知识基础构建，开放域问答和明确的推理。由于深度学习技术的快速发展，已经提出了许多神经开放式体系结构并取得了可观的性能。在这项调查中，我们提供了有关状态神经开放模型的广泛概述，其关键设计决策，优势和劣势。然后，我们讨论当前解决方案的局限性以及OpenIE问题本身的开放问题。最后，我们列出了最近的趋势，这些趋势可以帮助扩大其范围和适用性，从而为Openie的未来研究设定了有希望的方向。据我们所知，本文是有关此特定主题的第一篇评论。

为DNNS提供超出分销（OOD）检测对于他们在开放世界中的安全可靠运行至关重要。尽管最近的进展，但目前的作品通常会考虑ood问题中的粗粒度，这不能近似许多实际粒度的任务，其中在分布（ID）数据和OOD数据之间可以预期高粒度（例如，识别野生鸟类分类系统的新型鸟类。在这项工作中，我们首先仔细构建四种大型细粒度测试环境，其中现有方法显示出困难。我们发现当前的方法，包括在DNN培训期间包含大型/多样化异常值的方法，在宽面积上具有较差的覆盖范围，其中良好的谷物样品定位。然后，我们提出了混合异常曝光（MixoE），其通过混合ID数据和培训异常值来实现覆盖的OOD区域，并通过线性衰减将预测置信度线性衰减为从ID到OOD的输入转换来规范模型行为。广泛的实验和分析证明了Mixoe改善细粒环境中的检测的有效性。

While deep learning has recently achieved great success on multi-view stereo (MVS), limited training data makes the trained model hard to be generalized to unseen scenarios. Compared with other computer vision tasks, it is rather difficult to collect a large-scale MVS dataset as it requires expensive active scanners and labor-intensive process to obtain ground truth 3D structures. In this paper, we introduce BlendedMVS, a novel large-scale dataset, to provide sufficient training ground truth for learning-based MVS. To create the dataset, we apply a 3D reconstruction pipeline to recover high-quality textured meshes from images of well-selected scenes. Then, we render these mesh models to color images and depth maps. To introduce the ambient lighting information during training, the rendered color images are further blended with the input images to generate the training input. Our dataset contains over 17k high-resolution images covering a variety of scenes, including cities, architectures, sculptures and small objects. Extensive experiments demonstrate that BlendedMVS endows the trained model with significantly better generalization ability compared with other MVS datasets. The dataset and pretrained models are available at https: //github.com/YoYo000/BlendedMVS.

异常检测任务在AI安全中起着至关重要的作用。处理这项任务存在巨大的挑战。观察结果表明，深度神经网络分类器通常倾向于以高信心将分布（OOD）输入分为分配类别。现有的工作试图通过在培训期间向分类器暴露于分类器时明确对分类器施加不确定性来解决问题。在本文中，我们提出了一种替代概率范式，该范式实际上对OOD检测任务既有用，又可行。特别是，我们在培训过程中施加了近距离和离群数据之间的统计独立性，以确保inlier数据在培训期间向深度估计器显示有关OOD数据的信息很少。具体而言，我们通过Hilbert-Schmidt独立标准（HSIC）估算了Inlier和离群数据之间的统计依赖性，并在培训期间对此类度量进行了惩罚。我们还将方法与推理期间的新型统计测试相关联，加上我们的原则动机。经验结果表明，我们的方法对各种基准测试的OOD检测是有效且可靠的。与SOTA模型相比，我们的方法在FPR95，AUROC和AUPR指标方面取得了重大改进。代码可用：\ url {https://github.com/jylins/hone}。

在临床实践中，由于存储成本和隐私限制，通常需要进行分割网络在多个站点而不是合并集的顺序数据流上不断学习。但是，在持续学习过程中，现有方法通常在以前的网站上的网络记忆性或看不见的站点上的概括性中受到限制。本文旨在解决同步记忆性和概括性（SMG）的挑战性问题，并使用新颖的SMG学习框架同时提高以前和看不见的地点的性能。首先，我们提出一个同步梯度对准（SGA）目标，\ emph {不仅}通过对先前站点（称为重播缓冲区）的小型示例进行协调优化，从而促进网络的记忆力，\ emph {but emph {又增强了}的增强。通过促进模拟域移位下的现场不变性来概括。其次，为了简化SGA目标的优化，我们设计了一种双META算法，该算法将SGA目标近似为双元目标，以优化，而无需昂贵的计算开销。第三，为了有效的排练，我们全面考虑了重播缓冲区，以考虑额外的地点多样性以降低冗余。从六个机构中依次获得的前列腺MRI数据实验表明，我们的方法可以同时获得更高的记忆性和对最先进方法的可推广性。代码可在https://github.com/jingyzhang/smg-learning上找到。