在过去几年中，深度卷积神经网络在低光图像增强中取得了令人印象深刻的成功。深度学习方法大多通过堆叠网络结构并加深网络深度来提高特征提取的能力。在单个时导致更多的运行时间成本为了减少推理时间，在完全提取本地特征和全局特征的同时，我们通过SGN定期，我们提出了基于广泛的自我引导网络（Absgn）的现实世界低灯图像增强。策略是一种广泛的策略处理不同曝光的噪音。所提出的网络被许多主流基准验证.Aditional实验结果表明，所提出的网络优于最先进的低光图像增强解决方案。

Although recent deep learning methods, especially generative models, have shown good performance in fast magnetic resonance imaging, there is still much room for improvement in high-dimensional generation. Considering that internal dimensions in score-based generative models have a critical impact on estimating the gradient of the data distribution, we present a new idea, low-rank tensor assisted k-space generative model (LR-KGM), for parallel imaging reconstruction. This means that we transform original prior information into high-dimensional prior information for learning. More specifically, the multi-channel data is constructed into a large Hankel matrix and the matrix is subsequently folded into tensor for prior learning. In the testing phase, the low-rank rotation strategy is utilized to impose low-rank constraints on tensor output of the generative network. Furthermore, we alternately use traditional generative iterations and low-rank high-dimensional tensor iterations for reconstruction. Experimental comparisons with the state-of-the-arts demonstrated that the proposed LR-KGM method achieved better performance.

The recently developed discrete diffusion models perform extraordinarily well in the text-to-image task, showing significant promise for handling the multi-modality signals. In this work, we harness these traits and present a unified multimodal generation model that can conduct both the "modality translation" and "multi-modality generation" tasks using a single model, performing text-based, image-based, and even vision-language simultaneous generation. Specifically, we unify the discrete diffusion process for multimodal signals by proposing a unified transition matrix. Moreover, we design a mutual attention module with fused embedding layer and a unified objective function to emphasise the inter-modal linkages, which are vital for multi-modality generation. Extensive experiments indicate that our proposed method can perform comparably to the state-of-the-art solutions in various generation tasks.

Point cloud completion, as the upstream procedure of 3D recognition and segmentation, has become an essential part of many tasks such as navigation and scene understanding. While various point cloud completion models have demonstrated their powerful capabilities, their robustness against adversarial attacks, which have been proven to be fatally malicious towards deep neural networks, remains unknown. In addition, existing attack approaches towards point cloud classifiers cannot be applied to the completion models due to different output forms and attack purposes. In order to evaluate the robustness of the completion models, we propose PointCA, the first adversarial attack against 3D point cloud completion models. PointCA can generate adversarial point clouds that maintain high similarity with the original ones, while being completed as another object with totally different semantic information. Specifically, we minimize the representation discrepancy between the adversarial example and the target point set to jointly explore the adversarial point clouds in the geometry space and the feature space. Furthermore, to launch a stealthier attack, we innovatively employ the neighbourhood density information to tailor the perturbation constraint, leading to geometry-aware and distribution-adaptive modifications for each point. Extensive experiments against different premier point cloud completion networks show that PointCA can cause a performance degradation from 77.9% to 16.7%, with the structure chamfer distance kept below 0.01. We conclude that existing completion models are severely vulnerable to adversarial examples, and state-of-the-art defenses for point cloud classification will be partially invalid when applied to incomplete and uneven point cloud data.

这项工作研究了一个由机器人辅助的人群疏散问题，我们控制了一小群机器人，以指导大量的人群到安全地点。挑战在于如何建模人类机器人的相互作用和设计机器人控制以间接控制人口，从而超过了机器人。为了应对挑战，我们将人群视为连续体，并将疏散目标提出，以推动人群密度到目标位置。我们提出了一个新型的均值模型，该模型由一个微观方程组成，该系列明确模拟了人类运动如何由机器人局部指导和相关的宏观方程，该方程描述了如何由所有机器人产生的人群密度控制的人群密度。 。然后，我们为机器人设计密度反馈控制器，以动态调整其状态，以使生成的导航速度字段将人群密度驱动到目标密度。证明了拟议控制器的稳定性保证。包括基于代理的模拟来评估所提出的疏散算法。

可重新配置的智能表面（RIS）可以显着增强TERA-HERTZ大量多输入多输出（MIMO）通信系统的服务覆盖范围。但是，获得有限的飞行员和反馈信号开销的准确高维通道状态信息（CSI）具有挑战性，从而严重降低了常规空间分裂多次访问的性能。为了提高针对CSI缺陷的鲁棒性，本文提出了针对RIS辅助TERA-HERTZ多用户MIMO系统的基于深度学习的（DL）基于速率的多访问（RSMA）方案。具体而言，我们首先提出了基于DL的混合数据模型驱动的RSMA预编码方案，包括RIS的被动预编码以及模拟主动编码和基本站（BS）的RSMA数字活动预码。为了实现RIS的被动预码，我们提出了一个基于变压器的数据驱动的RIS反射网络（RRN）。至于BS的模拟主动编码，我们提出了一个基于匹配器的模拟预编码方案，因为BS和RIS采用了Los-Mimo天线阵列结构。至于BS的RSMA数字活动预码，我们提出了一个低复杂性近似加权的最小均方误差（AWMMSE）数字编码方案。此外，为了更好地编码性能以及较低的计算复杂性，模型驱动的深层展开的主动编码网络（DFAPN）也是通过将所提出的AWMMSE方案与DL相结合的。然后，为了在BS处获得准确的CSI，以实现提高光谱效率的RSMA预编码方案，我们提出了一个CSI采集网络（CAN），具有低飞行员和反馈信号开销，下行链接飞行员的传输，CSI在此处使用CSI的CSI反馈。 （UES）和BS处的CSI重建被建模为基于变压器的端到端神经网络。

详细的肺气道分割是支撑周围肺癌病变的支撑室干预和治疗的临床重要任务。卷积神经网络（CNN）是医学图像分析的有前途的工具，但对于出现不平衡功能分布的情况，案件的性能较差，这对于气道数据是正确的，因为气管和主要支气管在大部分voxels中占主导支气管和远端节段支气管仅占用一小部分。在本文中，我们提出了一个可区分的拓扑保存距离变换（DTPDT）框架，以提高气道分割的性能。首先提出了拓扑保存的替代（TPS）学习策略，以均衡课堂分布的培训进度。此外，卷积距离变换（CDT）旨在识别具有提高灵敏度的破裂现象，从而最大程度地减少了预测和地面真实之间距离图的变化。提出的方法已通过公开可用的参考气道细分数据集进行验证。

原型零件网络（Protopnet）引起了广泛的关注，并增加了许多随访研究，因为它的自我解释特性可解释人工智能（XAI）。但是，当直接在视觉变压器（VIT）骨架上应用原始网络时，学到的原型存在“分心”问题：它们具有相对较高的可能性，即被背景激活，并且对前景的关注较少。建模长期依赖性的强大能力使得基于变压器的Protopnet难以专注于原型部分，从而严重损害了其固有的解释性。本文提出了原型零件变压器（ProtoPformer），以适当有效地应用基于原型的方法，并使用VIT进行可解释的图像识别。提出的方法介绍了根据VIT的建筑特征捕获和突出目标的代表性整体和部分特征的全局和局部原型。采用了全球原型，以提供对象的全球视图，以指导本地原型集中在前景上，同时消除背景的影响。之后，明确监督局部原型，以专注于它们各自的原型视觉部分，从而提高整体可解释性。广泛的实验表明，我们提出的全球和本地原型可以相互纠正并共同做出最终决策，这些决策分别忠实，透明地从整体和地方的角度缔合过程。此外，ProtoPformer始终取得优于基于原型的原型基线（SOTA）的卓越性能和可视化结果。我们的代码已在https://github.com/zju-vipa/protopformer上发布。

典型的深神经网络（DNN）后门攻击基于输入中嵌入的触发因素。现有的不可察觉的触发因素在计算上昂贵或攻击成功率低。在本文中，我们提出了一个新的后门触发器，该扳机易于生成，不可察觉和高效。新的触发器是一个均匀生成的三维（3D）二进制图案，可以水平和/或垂直重复和镜像，并将其超级贴在三通道图像上，以训练后式DNN模型。新型触发器分散在整个图像中，对单个像素产生微弱的扰动，但共同拥有强大的识别模式来训练和激活DNN的后门。我们还通过分析表明，随着图像的分辨率提高，触发因素越来越有效。实验是使用MNIST，CIFAR-10和BTSR数据集上的RESNET-18和MLP模型进行的。在无遗象的方面，新触发的表现优于现有的触发器，例如Badnet，Trojaned NN和隐藏的后门。新的触发因素达到了几乎100％的攻击成功率，仅将分类准确性降低了不到0.7％-2.4％，并使最新的防御技术无效。

磁共振成像是临床诊断的重要工具。但是，它遭受了漫长的收购时间。深度学习的利用，尤其是深层生成模型，在磁共振成像中提供了积极的加速和更好的重建。然而，学习数据分布作为先验知识并从有限数据中重建图像仍然具有挑战性。在这项工作中，我们提出了一种新颖的Hankel-K空间生成模型（HKGM），该模型可以从一个k-空间数据的训练集中生成样品。在先前的学习阶段，我们首先从k空间数据构建一个大的Hankel矩阵，然后从大型Hankel矩阵中提取多个结构化的K空间贴片，以捕获不同斑块之间的内部分布。从Hankel矩阵中提取斑块使生成模型可以从冗余和低级别的数据空间中学习。在迭代重建阶段，可以观察到所需的解决方案遵守学识渊博的先验知识。通过将其作为生成模型的输入来更新中间重建解决方案。然后，通过对测量数据对其Hankel矩阵和数据一致性组合施加低排名的惩罚来替代地进行操作。实验结果证实，单个K空间数据中斑块的内部统计数据具有足够的信息来学习强大的生成模型并提供最新的重建。