This paper details our participation in the Challenges and Applications of Automated Extraction of Socio-political Events from Text (CASE) workshop @ EMNLP 2022, where we take part in Subtask 1 of Shared Task 3. We approach the given task of event causality detection by proposing a self-training pipeline that follows a teacher-student classifier method. More specifically, we initially train a teacher model on the true, original task data, and use that teacher model to self-label data to be used in the training of a separate student model for the final task prediction. We test how restricting the number of positive or negative self-labeled examples in the self-training process affects classification performance. Our final results show that using self-training produces a comprehensive performance improvement across all models and self-labeled training sets tested within the task of event causality sequence classification. On top of that, we find that self-training performance did not diminish even when restricting either positive/negative examples used in training. Our code is be publicly available at https://github.com/Gzhang-umich/1CademyTeamOfCASE.

神经辐射场（NERF）已成功用于场景表示。最近的工作还使用基于NERF的环境表示形式开发了机器人导航和操纵系统。由于对象定位是许多机器人应用的基础，因此进一步释放了机器人系统中NERF的潜力，我们研究了NERF场景中的对象定位。我们提出了一个基于变压器的框架NERF-LOC，以在NERF场景中提取3D边界对象框。 Nerf-Loc将预先训练的NERF模型和相机视图作为输入，并产生标记为3D边界对象的框作为输出。具体来说，我们设计了一对平行的变压器编码器分支，即粗流和细流，以编码目标对象的上下文和详细信息。然后将编码的功能与注意层融合在一起，以减轻准确对象定位的歧义。我们已经将我们的方法与基于传统变压器的方法进行了比较，我们的方法可以实现更好的性能。此外，我们还提出了第一个基于NERF样品的对象定位基准Nerflocbench。

我们提出了一个名为Star-GNN的视频特征表示学习框架，该框架在多尺度晶格功能图上应用了可插入的图形神经网络组件。 Star-GNN的本质是利用时间动力学和空间内容以及帧中不同尺度区域之间的视觉连接。它对带有晶格特征图的视频进行建模，其中节点代表不同粒度的区域，其加权边缘代表空间和时间链接。上下文节点通过图形神经网络同时汇总，并具有训练有检索三重损失的参数。在实验中，我们表明Star-GNN有效地在视频框架序列上实现了动态注意机制，从而强调了视频中动态和语义丰富的内容，并且对噪声和冗余是强大的。经验结果表明，STAR-GNN可实现基于内容的视频检索的最新性能。

经过对人体跟踪系统引起的隐私问题的调查，我们提出了一种黑盒对抗攻击方法，该方法对最先进的人类检测模型，称为Invisibilitee。该方法学习了可打印的对抗图案，适用于T恤，这些T恤在人体跟踪系统前的物理世界中抓起佩戴者。我们设计了一种角度不足的学习方案，该方案利用了时尚数据集的分割和几何扭曲过程，因此生成的对抗模式可有效从所有摄像机角度和看不见的黑盒检测模型欺骗人检测器。数字环境和物理环境中的经验结果表明，随着Invisibilitee的启用，人体跟踪系统检测佩戴者的能力显着下降。

希望启用能够自动组装的机器人。对物体部件的结构理解在这项任务中起着至关重要的作用，但仍未探索。在本文中，我们专注于从一组零件几何形状组中设置家具组件的设置，这实质上是一个六型零件姿势估计问题。我们提出了一个基于多层变压器的框架，该框架涉及零件之间的几何和关系推理，以迭代地更新零件。我们仔细设计了一个独特的实例编码，以解决几何相似零件之间的歧义，以便可以区分所有零件。除了从头开始组装外，我们还将我们的框架扩展到一个名为“进程零件组件”的新任务。类似于家具维护，它要求机器人继续使用未完成的产品，并将其余部分组装成适当的位置。我们的方法在公共Partnet数据集上的多个指标中的最新指标比当前的最新指标取得了10％以上。广泛的实验和定量比较证明了所提出的框架的有效性。

最近，图形神经网络（GNN）通过利用图形结构和节点特征的知识来表现出图表表示的显着性能。但是，他们中的大多数都有两个主要限制。首先，GNN可以通过堆叠更多的层来学习高阶结构信息，但由于过度光滑的问题，无法处理较大的深度。其次，由于昂贵的计算成本和高内存使用情况，在大图上应用这些方法并不容易。在本文中，我们提出了节点自适应特征平滑（NAFS），这是一种简单的非参数方法，该方法构建了没有参数学习的节点表示。 NAFS首先通过特征平滑提取每个节点及其不同啤酒花的邻居的特征，然后自适应地结合了平滑的特征。此外，通过不同的平滑策略提取的平滑特征的合奏可以进一步增强构建的节点表示形式。我们在两个不同的应用程序方案上对四个基准数据集进行实验：节点群集和链接预测。值得注意的是，具有功能合奏的NAFS优于这些任务上最先进的GNN，并减轻上述大多数基于学习的GNN对应物的两个限制。

基于最新的激光痛的3D对象检测方法依赖于监督学习和大型标记数据集。但是，注释LiDAR数据是资源消耗的，仅取决于监督的学习限制了训练有素的模型的适用性。自我监督的培训策略可以通过学习下游3D视觉任务的通用点云主链模型来减轻这些问题。在此背景下，我们显示了自我监督的多帧流程表示与单帧3D检测假设之间的关系。我们的主要贡献利用了流动和运动表示，并将自我保护的主链与有监督的3D检测头结合在一起。首先，自我监督的场景流估计模型通过循环一致性进行了训练。然后，该模型的点云编码器用作单帧3D对象检测头模型的骨干。第二个3D对象检测模型学会利用运动表示来区分表现出不同运动模式的动态对象。 Kitti和Nuscenes基准的实验表明，提出的自我监管的预训练可显着提高3D检测性能。 https://github.com/emecercelik/ssl-3d-detection.git

多文件摘要（MDS）是信息聚合的有效工具，它从与主题相关文档集群生成信息和简洁的摘要。我们的调查是，首先，系统地概述了最近的基于深度学习的MDS模型。我们提出了一种新的分类学，总结神经网络的设计策略，并进行全面的最先进的概要。我们突出了在现有文献中很少讨论的各种客观函数之间的差异。最后，我们提出了与这个新的和令人兴奋的领域有关的几个方向。

Feature selection helps reduce data acquisition costs in ML, but the standard approach is to train models with static feature subsets. Here, we consider the dynamic feature selection (DFS) problem where a model sequentially queries features based on the presently available information. DFS is often addressed with reinforcement learning (RL), but we explore a simpler approach of greedily selecting features based on their conditional mutual information. This method is theoretically appealing but requires oracle access to the data distribution, so we develop a learning approach based on amortized optimization. The proposed method is shown to recover the greedy policy when trained to optimality and outperforms numerous existing feature selection methods in our experiments, thus validating it as a simple but powerful approach for this problem.

Relation Extraction (RE) has been extended to cross-document scenarios because many relations are not simply described in a single document. This inevitably brings the challenge of efficient open-space evidence retrieval to support the inference of cross-document relations, along with the challenge of multi-hop reasoning on top of entities and evidence scattered in an open set of documents. To combat these challenges, we propose Mr.CoD, a multi-hop evidence retrieval method based on evidence path mining and ranking with adapted dense retrievers. We explore multiple variants of retrievers to show evidence retrieval is an essential part in cross-document RE. Experiments on CodRED show that evidence retrieval with Mr.Cod effectively acquires cross-document evidence that essentially supports open-setting cross-document RE. Additionally, we show that Mr.CoD facilitates evidence retrieval and boosts end-to-end RE performance with effective multi-hop reasoning in both closed and open settings of RE.