最近，寻找交通状态表示的基本属性比交通信号控制（TSC）的复杂算法更为重要。跑步和排队的车辆考虑到决定是否改变当前阶段;（2）新颖的设计交通运输表示与高级MP的有效压力和有效运行的车辆，即高级交通状态（ATS）;（3）通过与当前RL方法的ats组合并生成两个RL算法，“Advanced-Mplight”和“Advanced-Colight”，开发基于RL的算法模板Advanced-Xlight。多个现实世界数据集的综合实验表明：（1）高级MP优于基线方法，可为部署有效可靠;（2）先进的热门和高级雕塑可以实现新的最先进。我们的代码在github上发布。

由于传统方法无法适应动态交通条件，因此增强学习（RL）吸引了更多地关注，帮助解决交通信号控制（TSC）问题。然而，考虑到它们在计算资源方面既不具有比传统方法更具成本效益，都不会部署基于RL的方法，这提出了一个关键的研究问题：如何用较少的训练构建自适应控制器，减少TSC基于RL的方法的复杂性？为了解决这个问题，在本文中，我们（1）创新地将交通流量表示指定为交通网络中的车辆队列的简单但有效的压力，即有效的压力（EP）; （2）构建流量信号设置协议，包括TSC的阶段，信号相位数和EP; （3）设计基于传统最大压力（MP）方法的TSC方法，即使用EP捕获交通状态的高效最大压力（高效-MP）; （4）开发一般的基于RL的TSC算法模板：EP下有效的Xlight（效率Xlight）。通过对TSC的交通信号设置的多个实际数据集的全面实验，我们证明了与基于传统和RL的建模互补的压力，以设计更好的TSC方法。我们的代码在github上发布。

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.

As natural language processing (NLP) for gender bias becomes a significant interdisciplinary topic, the prevalent data-driven techniques such as large-scale language models suffer from data inadequacy and biased corpus, especially for languages with insufficient resources such as Chinese. To this end, we propose a Chinese cOrpus foR Gender bIas Probing and Mitigation CORGI-PM, which contains 32.9k sentences with high-quality labels derived by following an annotation scheme specifically developed for gender bias in the Chinese context. Moreover, we address three challenges for automatic textual gender bias mitigation, which requires the models to detect, classify, and mitigate textual gender bias. We also conduct experiments with state-of-the-art language models to provide baselines. To our best knowledge, CORGI-PM is the first sentence-level Chinese corpus for gender bias probing and mitigation.

完成知识三胞胎的任务具有广泛的下游应用程序。结构和语义信息在知识图完成中起着重要作用。与以前依靠知识图的结构或语义的方法不同，我们建议将语义共同嵌入知识三胞胎的自然语言描述及其结构信息。我们的方法通过对概率结构化损失进行微调预训练的语言模型来嵌入完成任务的知识图，其中语言模型的正向通过捕获语义和损失重建结构。我们对各种知识图基准的广泛实验证明了我们方法的最新性能。我们还表明，由于语义的更好使用，我们的方法可以显着提高低资源制度的性能。代码和数据集可在https://github.com/pkusjh/lass上找到。

多年来，Yolo系列一直是有效对象检测的事实上的行业级别标准。尤洛社区（Yolo Community）绝大多数繁荣，以丰富其在众多硬件平台和丰富场景中的使用。在这份技术报告中，我们努力将其限制推向新的水平，以坚定不移的行业应用心态前进。考虑到对真实环境中速度和准确性的多种要求，我们广泛研究了行业或学术界的最新对象检测进步。具体而言，我们从最近的网络设计，培训策略，测试技术，量化和优化方法中大量吸收了思想。最重要的是，我们整合了思想和实践，以在各种规模上建立一套可供部署的网络，以适应多元化的用例。在Yolo作者的慷慨许可下，我们将其命名为Yolov6。我们还向用户和贡献者表示热烈欢迎，以进一步增强。为了了解性能，我们的Yolov6-N在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1234 fps的吞吐量在可可数据集上击中35.9％的AP。 Yolov6-S在495 fps处的43.5％AP罢工，在相同规模〜（Yolov5-S，Yolox-S和Ppyoloe-S）上超过其他主流探测器。我们的量化版本的Yolov6-S甚至在869 fps中带来了新的43.3％AP。此外，与其他推理速度相似的检测器相比，Yolov6-m/L的精度性能（即49.5％/52.3％）更好。我们仔细进行了实验以验证每个组件的有效性。我们的代码可在https://github.com/meituan/yolov6上提供。

在计算机断层扫描成像的实际应用中，投影数据可以在有限角度范围内获取，并由于扫描条件的限制而被噪声损坏。嘈杂的不完全投影数据导致反问题的不良性。在这项工作中，我们从理论上验证了低分辨率重建问题的数值稳定性比高分辨率问题更好。在接下来的内容中，提出了一个新型的低分辨率图像先验的CT重建模型，以利用低分辨率图像来提高重建质量。更具体地说，我们在下采样的投影数据上建立了低分辨率重建问题，并将重建的低分辨率图像作为原始限量角CT问题的先验知识。我们通过交替的方向方法与卷积神经网络近似的所有子问题解决了约束最小化问题。数值实验表明，我们的双分辨率网络在嘈杂的有限角度重建问题上的变异方法和流行的基于学习的重建方法都优于变异方法。

我们考虑将订单和机架分配给多个站点的问题，并在机器人辅助Kiva仓库中的每个站测序它们的互连处理流程。涉及问题的各种决定，它与实时紧密相关，必须实时解决，以便易于治疗。但是，利用订单分配与采摘站调度之间的协同作用效益采摘效率。我们开发了一个完整的数学模型，考虑到协同作用，以尽量减少机架访问总数。为了解决这个难以解决的问题，我们开发了一种基于模拟退火和动态规划的高效算法。计算研究表明，在解决方案质量方面，所提出的方法优于实践中使用的规则的策略。此外，结果表明，忽略订单分配政策会导致真实世界大小的实例相当最优的差距。