Accurate airway extraction from computed tomography (CT) images is a critical step for planning navigation bronchoscopy and quantitative assessment of airway-related chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The existing methods are challenging to sufficiently segment the airway, especially the high-generation airway, with the constraint of the limited label and cannot meet the clinical use in COPD. We propose a novel two-stage 3D contextual transformer-based U-Net for airway segmentation using CT images. The method consists of two stages, performing initial and refined airway segmentation. The two-stage model shares the same subnetwork with different airway masks as input. Contextual transformer block is performed both in the encoder and decoder path of the subnetwork to finish high-quality airway segmentation effectively. In the first stage, the total airway mask and CT images are provided to the subnetwork, and the intrapulmonary airway mask and corresponding CT scans to the subnetwork in the second stage. Then the predictions of the two-stage method are merged as the final prediction. Extensive experiments were performed on in-house and multiple public datasets. Quantitative and qualitative analysis demonstrate that our proposed method extracted much more branches and lengths of the tree while accomplishing state-of-the-art airway segmentation performance. The code is available at https://github.com/zhaozsq/airway_segmentation.

对话场景是语音处理技术最重要，最具挑战性的场景之一，因为对话中的人们以随意的方式相互反应。在对话中检测每个人的语音活动对于下游任务，例如自然语言处理，机器翻译等。人们指的是“何时说话”作为说话者诊断（SD）的检测技术。传统上，诊断错误率（DER）长期以来一直用作SD系统的标准评估度量。但是，der没有给简短的对话短语提供足够的重视，这在语义层面上很重要。此外，在语音社区中，仍然无法使用精心准确的手动测试数据集，适合评估对话性SD技术。在本文中，我们设计和描述了对话式短语扬声器诊断（CSSD）任务，该任务包括培训和测试数据集，评估指标和基线。在数据集方面，尽管先前开源的180小时对话魔术Data-RAMC数据集，但我们还准备了一个20小时的对话演讲测试数据集，并精心验证了CSSD任务的时间戳注释。在度量方面，我们设计了新的对话der（CDER）评估度量，该评估度量计算出语音级别的SD准确性。在基线方面，我们采用了一种常用的方法：变异贝叶斯HMM X-vector系统，作为CSSD任务的基线。我们的评估指标可在https://github.com/speechclub/cder_metric上公开获得。

大规模的视觉预训练在各种下游任务中都表现出了令人印象深刻的进步。现有方法主要是通过图像和文本的全局表示形式的相似性或对图像和文本特征上的高级交叉模式关注来对跨模式对齐进行建模。但是，由于只有全局图像文本对齐信息，因此他们无法明确学习视觉区域和文本短语之间的细粒语义对齐。在本文中，我们介绍了Loupe，这是一种精细的语义一致性视觉语言预训练框架，该框架从新颖的游戏理论互动的角度学习了细粒度的语义对齐。为了有效地计算游戏理论相互作用，我们进一步提出了一种不确定性感知的神经Shapley交互学习模块。实验表明，Loupe在图像文本检索基准测试中实现了最新的。如果没有任何对象级的人类注释和微调，Loupe就可以在对象检测和视觉接地方面实现竞争性能。更重要的是，Loupe从大规模的原始图像文本对学习细粒语义的新方向。

了解人类情绪是智能机器人提供更好的人类机器人相互作用的关键能力。现有作品仅限于修剪视频级别的情感分类，无法找到与情感相对应的时间窗口。在本文中，我们介绍了一项新任务，称为视频中的时间情感本地化（TEL），该任务旨在检测人类的情感并将其相应的时间边界定位在带有校准字幕的未修剪视频中。与时间动作本地化相比，TEL提出了三个独特的挑战：1）情绪的时间动态极为多样； 2）情绪提示都嵌入了外观和复杂的情节中； 3）细粒度的时间注释是复杂且劳动密集型的。为了应对前两个挑战，我们提出了一个新颖的扩张上下文集成网络，该网络与粗细的两流体系结构。粗流通过建模多粒性时间上下文来捕获各种时间动力学。细流通过推理从粗流的多晶格时间上下文之间的依赖性来实现复杂的理解，并将它们自适应地集成到细粒度的视频段特征中。为了应对第三个挑战，我们引入了跨模式共识学习范式，该范式利用了对齐视频和字幕之间的固有语义共识，以实现弱监督的学习。我们为新的测试集提供了3,000个手动注释的时间边界，因此可以对TEL问题进行未来的研究进行定量评估。广泛的实验显示了我们方法对时间情绪定位的有效性。这项工作的存储库位于https://github.com/yyjmjc/temporal-emotion-localization-in-videos。

传感器节点（SNS）的部署总是在无线传感器网络（WSN）的系统性能中起决定性作用。在这项工作中，我们提出了一种实用异构WSN的最佳部署方法，该方法可以深入了解可靠性和部署成本之间的权衡。具体而言，这项工作旨在提供SNS的最佳部署，以最大程度地提高覆盖率和连接学位，同时最大程度地减少整体部署成本。此外，这项工作充分考虑了SNS的异质性（即差异化的传感范围和部署成本）和三维（3-D）部署方案。这是一个多目标优化问题，非凸，多模态和NP-HARD。为了解决它，我们开发了一种新型的基于群体的多目标优化算法，称为竞争性多目标海洋掠食者算法（CMOMPA），其性能通过与十种其他多个多目标优化的全面比较实验验证算法。计算结果表明，在收敛性和准确性方面，CMOMPA优于他人，并且在多模式多目标优化问题上表现出卓越的性能。还进行了足够的模拟来评估基于CMOMPA的最佳SNS部署方法的有效性。结果表明，优化的部署可以平衡部署成本，感知可靠性和网络可靠性之间的权衡平衡。源代码可在https://github.com/inet-wzu/cmompa上找到。

本文研究了一种新型的预训练技术，该技术具有未配对的语音数据Segend2C，用于基于编码器的自动语音识别（ASR）。在一个多任务学习框架内，我们使用声音单元（即伪代码）介绍了编码器 - 编码器网络的两个预训练任务，这些任务来自离线聚类模型。一种是通过在编码器输出中通过掩盖语言建模来预测伪代码，例如Hubert模型，而另一个使解码器学会学会重建伪代码自动加工，而不是生成文本脚本。通过这种方式，解码器学会了在学习生成正确的文本之前先用代码重建原始语音信息。在Librispeech语料库上进行的综合实验表明，在没有解码器预训练的情况下，提出的Speek2C可以相对将单词错误率（WER）降低19.2％，并且在最先进的WAV2VEC 2.0和HUBERT上的表现显着优于微调子集为10h和100h。我们在https://github.com/microsoft/speecht5/tree/main/main/speech2c上发布代码和模型。

这项工作提出了一个名为TEG的自我监督的学习框架，探讨学习视频表示中的时间粒度。在TEG中，我们从视频中抽出一个长剪辑，以及在长夹内部的短夹。然后我们提取密集的时间嵌入品。培训目标由两部分组成：一个细粒度的时间学习目的，以最大化短夹和长剪辑中的相应时间嵌入之间的相似性，以及持续的时间学习目标，以将两个剪辑的全局嵌入在一起。我们的研究揭示了时间粒度与三个主要发现的影响。 1）不同的视频任务可能需要不同时间粒度的特征。 2）有趣的是，广泛认为需要时间感知的一些任务实际上可以通过时间持久的功能来解决。 3）TEG的灵活性对8个视频基准测试产生最先进的结果，在大多数情况下优于监督预训练。

缺乏标记数据是关系提取的主要障碍。通过将未标记的样本作为额外培训数据注释，已经证明，半监督联系提取（SSRE）已被证明是一个有希望的方法。沿着这条线几乎所有先前的研究采用多种模型来使注释通过从这些模型中获取交叉路口集的预测结果来更加可靠。然而，差异集包含有关未标记数据的丰富信息，并通过事先研究忽略了忽视。在本文中，我们建议不仅从共识中学习，而且还要学习SSRE中不同模型之间的分歧。为此，我们开发了一种简单且一般的多教师蒸馏（MTD）框架，可以轻松集成到任何现有的SSRE方法中。具体来说，我们首先让教师对应多个模型，并在SSRE方法中选择最后一次迭代的交叉点集中的样本，以便像往常一样增加标记的数据。然后，我们将类分布转移为差异设置为软标签以指导学生。我们最后使用训练有素的学生模型进行预测。两个公共数据集上的实验结果表明，我们的框架显着促进了基础SSRE方法的性能，具有相当低的计算成本。

随着近年来AI技术的快速发展，柔软传感区域的深层学习模型有很多研究。然而，该模型已经变得更加复杂，但数据集保持有限：研究人员用数百个数据样本拟合百万参数模型，这不足以行使其模型的有效性，因此在工业中实施时通常无法执行应用程序。为解决这一持久的问题，我们正在为公众提供大规模的高维时间序列制造传感器数据。我们展示了这些数据集上软感应变压器模型建模工业大数据的挑战和有效性。使用变压器，因为，它在自然语言处理中表现出优于最先进的技术，从直接应用到计算机视觉时也表现良好，而不引入图像特定的感应偏差。我们观察句子结构与传感器读数的相似性，并以自然语言中的句子类似的方式处理多变量传感器读数。高维时间序列数据被格式化成相同的嵌入式句子，并馈入变压器模型。结果表明，基于自动编码器和长短期存储器（LSTM）模型，变压器模型优于软感测场中的基准模型。据我们所知，我们是学术界或工业的第一支球队，以利用大规模数值软感测数据基准原始变压器模型的性能。

分割是图像处理的基本操作。卷积操作遭受有限的接收领域，而全球建模是对分段任务的基础。在本文中，我们将图形卷积应用于分割任务，并提出改进的\ Texit {Laplacian}。与现有方法不同，我们的\ Textit {Laplacian}是数据相关的，我们介绍了两个注意力对角线矩阵来学习更好的顶点关系。另外，在执行基于图形的信息传播时，它利用了区域和边界信息。具体地，我们通过学习图表表示的关于不同类的边界意识区域 - 明智相关的模型和原因，其能够操纵沿着物体边界的空间增强的各个区域的长距离语义推理。我们的模型非常适合获得全局语义区域信息，同时也可以同时容纳局部空间边界特征。两种挑战数据集的实验表明，我们的方法优于最先进的方法在结肠镜检查中的息肉中的息肉和光盘和光学杯中的光盘和光学杯在彩色眼底图像上的分割。