In recent years, the exponential proliferation of smart devices with their intelligent applications poses severe challenges on conventional cellular networks. Such challenges can be potentially overcome by integrating communication, computing, caching, and control (i4C) technologies. In this survey, we first give a snapshot of different aspects of the i4C, comprising background, motivation, leading technological enablers, potential applications, and use cases. Next, we describe different models of communication, computing, caching, and control (4C) to lay the foundation of the integration approach. We review current state-of-the-art research efforts related to the i4C, focusing on recent trends of both conventional and artificial intelligence (AI)-based integration approaches. We also highlight the need for intelligence in resources integration. Then, we discuss integration of sensing and communication (ISAC) and classify the integration approaches into various classes. Finally, we propose open challenges and present future research directions for beyond 5G networks, such as 6G.

We study the problem of semantic segmentation calibration. For image classification, lots of existing solutions are proposed to alleviate model miscalibration of confidence. However, to date, confidence calibration research on semantic segmentation is still limited. We provide a systematic study on the calibration of semantic segmentation models and propose a simple yet effective approach. First, we find that model capacity, crop size, multi-scale testing, and prediction correctness have impact on calibration. Among them, prediction correctness, especially misprediction, is more important to miscalibration due to over-confidence. Next, we propose a simple, unifying, and effective approach, namely selective scaling, by separating correct/incorrect prediction for scaling and more focusing on misprediction logit smoothing. Then, we study popular existing calibration methods and compare them with selective scaling on semantic segmentation calibration. We conduct extensive experiments with a variety of benchmarks on both in-domain and domain-shift calibration, and show that selective scaling consistently outperforms other methods.

最近，由于社交媒体数字取证中的安全性和隐私问题，DeepFake引起了广泛的公众关注。随着互联网上广泛传播的深层视频变得越来越现实，传统的检测技术未能区分真实和假货。大多数现有的深度学习方法主要集中于使用卷积神经网络作为骨干的局部特征和面部图像中的关系。但是，本地特征和关系不足以用于模型培训，无法学习足够的一般信息以进行深层检测。因此，现有的DeepFake检测方法已达到瓶颈，以进一步改善检测性能。为了解决这个问题，我们提出了一个深度卷积变压器，以在本地和全球范围内纳入决定性图像。具体而言，我们应用卷积池和重新注意事项来丰富提取的特征并增强功效。此外，我们在模型训练中采用了几乎没有讨论的图像关键框架来改进性能，并可视化由视频压缩引起的密钥和正常图像帧之间的特征数量差距。我们最终通过在几个DeepFake基准数据集上进行了广泛的实验来说明可传递性。所提出的解决方案在内部和跨数据库实验上始终优于几个最先进的基线。

关于多模式情感分析的现有研究在很大程度上依赖文本方式，不可避免地会引起文本单词和情感标签之间的虚假相关性。这极大地阻碍了模型的概括能力。为了解决这个问题，我们定义了分发（OOD）多模式分析的任务。该任务旨在估计和减轻文本方式对强大概括的不良影响。为此，我们接受了因果推断，该因果通过因果图检查了因果关系。从图中，我们发现虚假相关性归因于文本模式对模型预测的直接影响，而间接相关性通过考虑多模式语义来更可靠。受此启发的启发，我们设计了一个模型不足的反事实框架，用于多模式情感分析，该框架通过额外的文本模型捕获文本模式的直接效果，并通过多模型估算间接模型。在推断期间，我们首先通过反事实推断估算直接效应，然后从所有模式的总效应中减去它以获得可靠预测的间接效应。广泛的实验显示了我们提出的框架的卓越有效性和概括能力。

由于低成本的惯性传感器误差积累，行人死的估算是一项具有挑战性的任务。最近的研究表明，深度学习方法可以在处理此问题时获得令人印象深刻的性能。在这封信中，我们使用基于深度学习的速度估计方法提出了惯性的进程。基于RES2NET模块和两个卷积块注意模块的深神经网络被利用，以恢复智能手机的水平速度矢量与原始惯性数据之间的潜在连接。我们的网络仅使用百分之五十的公共惯性探子仪数据集（RONIN）数据进行培训。然后，在Ronin测试数据集和另一个公共惯性探针数据集（OXIOD）上进行了验证。与传统的阶梯长度和基于标题的基于系统的算法相比，我们的方法将绝对翻译误差（ATE）降低了76％-86％。此外，与最先进的深度学习方法（Ronin）相比，我们的方法将其ATE提高了6％-31.4％。

由于滥用了深层，检测伪造视频是非常可取的。现有的检测方法有助于探索DeepFake视频中的特定工件，并且非常适合某些数据。但是，这些人工制品的不断增长的技术一直在挑战传统的深泡探测器的鲁棒性。结果，这些方法的普遍性的发展已达到阻塞。为了解决这个问题，鉴于经验结果是，深层视频中经常在声音和面部背后的身份不匹配，并且声音和面孔在某种程度上具有同质性，在本文中，我们建议从未开发的语音中执行深层检测 - 面对匹配视图。为此，设计了一种语音匹配方法来测量这两个方法的匹配度。然而，对特定的深泡数据集进行培训使模型过于拟合深层算法的某些特征。相反，我们提倡一种迅速适应未开发的伪造方法的方法，然后进行预训练，然后进行微调范式。具体而言，我们首先在通用音频视频数据集上预先培训该模型，然后在下游深板数据上进行微调。我们对三个广泛利用的DeepFake数据集进行了广泛的实验-DFDC，Fakeavceleb和DeepFaketimit。与其他最先进的竞争对手相比，我们的方法获得了显着的性能增长。还值得注意的是，我们的方法在有限的DeepFake数据上进行了微调时已经取得了竞争性结果。

最近，数据驱动的惯性导航方法已经证明了它们使用训练有素的神经网络的能力，以获得来自惯性测量单元（IMU）测量的精确位置估计。在本文中，我们提出了一种用于惯性导航〜（CTIN）的基于鲁棒的基于变压器的网络，以准确地预测速度和轨迹。为此，我们首先通过本地和全局多头自我注意力增强基于Reset的编码器，以捕获来自IMU测量的空间上下文信息。然后，我们通过在变压器解码器中利用多针头注意，使用时间知识来熔化这些空间表示。最后，利用不确定性减少的多任务学习，以提高速度和轨迹的学习效率和预测准确性。通过广泛的实验在各种惯性数据集中〜（例如，ridi，oxiod，ronin，偶像和我们自己的），CTIN非常坚固，优于最先进的模型。

隐式反馈的无处不是建立推荐系统不可或缺的反馈。但是，它实际上并没有反映用户的实际满意度。例如，在电子商务中，一大部分点击不转化为购买，许多购买结束了否定审查。因此，考虑隐性反馈中的不可避免的噪声是重要的。但是，建议的一点工作已经考虑了隐性反馈的嘈杂性。在这项工作中，我们探讨了向建议学习的识别隐含反馈的中心主题，包括培训和推论。通过观察正常推荐培训的过程，我们发现嘈杂的反馈通常在早期阶段中具有大的损失值。灵感来自这一观察，我们提出了一种新的培训策略，称为自适应去噪培训（ADT），其自适应地修剪了两个范式的嘈杂相互作用（即截断损失和重新减免）。此外，我们考虑额外的反馈（例如，评级）作为辅助信号，提出三种策略，将额外的反馈纳入ADT：FineTuning，预热训练和碰撞推断。我们在广泛使用的二进制交叉熵丢失上实例化了两个范式，并在三个代表推荐模型上测试它们。在三个基准测试中的广泛实验表明ADT在不使用额外反馈的情况下显着提高了正常培训的建议质量。此外，提出的三种策略用于使用额外反馈的主要原因是增强ADT的去噪能力。

我们研究保护用户的数据（本工作中的图像）免受学习者在培训神经网络中的未经授权使用。当用户的数据只是学习者完整培训集的一小部分时，这尤其具有挑战性。我们重新审视现代深度学习环境下的传统水印，以应对挑战。我们表明，当用户水印使用专门的线性颜色转换对图像进行图像时，神经网络分类器将印有签名，以便第三方仲裁器可以通过从神经手机签名中从神经签名中验证潜在的未经授权的用户使用。网络。我们还讨论了哪些水印特性和签名空间使仲裁员的验证令人信服。据我们所知，这项工作是第一个保护单个用户数据所有权免受培训神经网络中未经授权使用的方法。

本文关注的是将许多预训练的深神经网络（DNN）（称为检查点）排名，以将学习转移到下游任务。由于广泛使用了DNN，我们可能很容易从各种来源收集数百个检查站。他们中的哪个将最好的人转移到我们感兴趣的下游任务？为了彻底回答这个问题，我们建立了一个神经检查点排名基准（Neucrab），并研究一些直观的排名措施。这些措施是通用的，适用于不同输出类型的检查点，而无需知道如何对哪个数据集进行检查。它们还产生了低计算成本，使它们实际上有意义。我们的结果表明，检查点提取的特征的线性可分离性是可传递性的强烈指标。我们还达到了一种新的排名NLEEP，这在实验中带来了最佳性能。