The emergence of low-cost, small form factor and light-weight solid-state LiDAR sensors have brought new opportunities for autonomous unmanned aerial vehicles (UAVs) by advancing navigation safety and computation efficiency. Yet the successful developments of LiDAR-based UAVs must rely on extensive simulations. Existing simulators can hardly perform simulations of real-world environments due to the requirements of dense mesh maps that are difficult to obtain. In this paper, we develop a point-realistic simulator of real-world scenes for LiDAR-based UAVs. The key idea is the underlying point rendering method, where we construct a depth image directly from the point cloud map and interpolate it to obtain realistic LiDAR point measurements. Our developed simulator is able to run on a light-weight computing platform and supports the simulation of LiDARs with different resolution and scanning patterns, dynamic obstacles, and multi-UAV systems. Developed in the ROS framework, the simulator can easily communicate with other key modules of an autonomous robot, such as perception, state estimation, planning, and control. Finally, the simulator provides 10 high-resolution point cloud maps of various real-world environments, including forests of different densities, historic building, office, parking garage, and various complex indoor environments. These realistic maps provide diverse testing scenarios for an autonomous UAV. Evaluation results show that the developed simulator achieves superior performance in terms of time and memory consumption against Gazebo and that the simulated UAV flights highly match the actual one in real-world environments. We believe such a point-realistic and light-weight simulator is crucial to bridge the gap between UAV simulation and experiments and will significantly facilitate the research of LiDAR-based autonomous UAVs in the future.

Fact verification has attracted a lot of research attention recently, e.g., in journalism, marketing, and policymaking, as misinformation and disinformation online can sway one's opinion and affect one's actions. While fact-checking is a hard task in general, in many cases, false statements can be easily debunked based on analytics over tables with reliable information. Hence, table-based fact verification has recently emerged as an important and growing research area. Yet, progress has been limited due to the lack of datasets that can be used to pre-train language models (LMs) to be aware of common table operations, such as aggregating a column or comparing tuples. To bridge this gap, in this paper we introduce PASTA, a novel state-of-the-art framework for table-based fact verification via pre-training with synthesized sentence-table cloze questions. In particular, we design six types of common sentence-table cloze tasks, including Filter, Aggregation, Superlative, Comparative, Ordinal, and Unique, based on which we synthesize a large corpus consisting of 1.2 million sentence-table pairs from WikiTables. PASTA uses a recent pre-trained LM, DeBERTaV3, and further pretrains it on our corpus. Our experimental results show that PASTA achieves new state-of-the-art performance on two table-based fact verification benchmarks: TabFact and SEM-TAB-FACTS. In particular, on the complex set of TabFact, which contains multiple operations, PASTA largely outperforms the previous state of the art by 4.7 points (85.6% vs. 80.9%), and the gap between PASTA and human performance on the small TabFact test set is narrowed to just 1.5 points (90.6% vs. 92.1%).

顺序面部图像编辑中存在三个问题：不连续的编辑，不一致的编辑和不可逆转的编辑。不连续的编辑是当前的编辑无法保留先前编辑的属性。不一致的编辑是交换属性编辑订单不能产生相同的结果。不可逆转的编辑意味着在面部图像上操作是不可逆的，尤其是在顺序的面部图像编辑中。在这项工作中，我们提出了三个概念和相应的定义：编辑连续性，一致性和可逆性。然后，我们提出了一个新型模型，以实现编辑连续性，一致性和可逆性的目标。定义了足够的标准以确定模型是否是连续，一致和可逆的。广泛的定性和定量实验结果验证了我们提出的模型，并表明连续，一致和可逆的编辑模型具有更灵活的编辑功能，同时保留面部身份。此外，我们认为我们提出的定义和模型将在多媒体处理中具有广泛而有希望的应用。代码和数据可在https://github.com/mickoluan/ccr上找到。

气道分割对于检查，诊断和预后的肺部疾病至关重要，而其手动描述则不当。为了减轻这种耗时且潜在的主观手动程序，研究人员提出了从计算机断层扫描（CT）图像自动分割气道的方法。但是，一些小型气道分支（例如，支气管和终末支气管）显着加剧了通过机器学习模型的自动分割难度。特别是，气道分支中体素值和严重的数据失衡的方差使计算模块容易导致不连续和假阴性预测。注意机制表明了分割复杂结构的能力，而模糊逻辑可以减少特征表示的不确定性。因此，由模糊注意力层给出的深度注意力网络和模糊理论的整合应该是升级的解决方案。本文提出了一种有效的气道分割方法，包括一个新型的模糊注意力神经网络和全面的损失函数，以增强气道分割的空间连续性。深层模糊集由特征图中的一组体素和可学习的高斯成员功能制定。与现有的注意机制不同，所提出的特异性模糊注意力解决了不同渠道中异质特征的问题。此外，提出了一种新的评估指标来评估气道结构的连续性和完整性。该方法的效率已通过在包括精确的09和LIDC数据集在内的开放数据集上进行测试，以及我们的内部Covid-19和纤维化肺病数据集证明了这一建议的效率。

组织分割是病理检查的主要主机，而手动描述则过于繁重。为了协助这一耗时和主观的手动步骤，研究人员已经设计了自动在病理图像中分割结构的方法。最近，自动化机器和基于深度学习的方法主导了组织分割研究。但是，大多数基于机器和深度学习的方法都是使用大量培训样本进行监督和开发的，其中PixelWise注释很昂贵，有时无法获得。本文通过将端到端的深层混合模型与有限的指标集成以获取准确的语义组织分割，从而引入了一种新颖的无监督学习范式。该约束旨在在计算优化函数期间集中深层混合模型的组成部分。这样做，可以大大减少当前无监督学习方法中常见的多余或空的班级问题。通过对公共和内部数据集的验证，拟议的深度约束高斯网络在组织细分方面取得了更好的性能（Wilcoxon签名级测试）更好的性能（平均骰子得分分别为0.737和0.735），具有改善与其他现有的无监督分割方法相比。此外，该方法与完全监督的U-NET相比，提出的方法具有相似的性能（P值> 0.05）。

人类生理学中的各种结构遵循特异性形态，通常在非常细的尺度上表达复杂性。这种结构的例子是胸前气道，视网膜血管和肝血管。可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到可以观察到空间排列的磁共振成像（MRI），计算机断层扫描（CT），光学相干断层扫描（OCT）等医学成像模式（MRI），计算机断层扫描（CT），可以观察到空间排列的大量2D和3D图像的集合。这些结构在医学成像中的分割非常重要，因为对结构的分析提供了对疾病诊断，治疗计划和预后的见解。放射科医生手动标记广泛的数据通常是耗时且容易出错的。结果，在过去的二十年中，自动化或半自动化的计算模型已成为医学成像的流行研究领域，迄今为止，许多计算模型已经开发出来。在这项调查中，我们旨在对当前公开可用的数据集，细分算法和评估指标进行全面审查。此外，讨论了当前的挑战和未来的研究方向。

近年来，有监督的深度学习取得了巨大的成功，从大量完全标记的数据中，对预测模型进行了培训。但是，实际上，标记这样的大数据可能非常昂贵，甚至出于隐私原因甚至可能是不可能的。因此，在本文中，我们旨在学习一个无需任何类标签的准确分类器。更具体地说，我们考虑了多组未标记的数据及其类先验的情况，即每个类别的比例。在此问题设置下，我们首先得出了对分类风险的无偏估计量，可以从给定未标记的集合中估算，并理论上分析了学习分类器的概括误差。然后，我们发现获得的分类器往往会导致过度拟合，因为其经验风险在训练过程中呈负面。为了防止过度拟合，我们进一步提出了一个部分风险正规化，该风险正规化在某些级别上保持了未标记的数据集和类方面的部分风险。实验表明，我们的方法有效地减轻了过度拟合和优于从多个未标记集中学习的最先进方法。

背景：心肌灌注SPECT（MPS）对左心室（LV）功能的评估依赖于准确的心肌分割。本文的目的是开发和验证一种新的方法，该方法将深度学习与形状先验结合在一起，以精确提取LV心肌以自动测量LV功能参数。方法：开发了与形状变形模块集成三维（3D）V-NET的分割体系结构。使用动态编程（DP）算法生成的形状先验，然后在模型训练期间限制并指导模型输出，以快速收敛和改善性能。分层的5倍交叉验证用于训练和验证我们的模型。结果：我们提出的方法的结果与地面真理的结果一致。我们提出的模型的骰子相似性系数（DSC）为0.9573（0.0244），0.9821（0.0137）和0.9903（0.0041），Hausdorff距离（HD）6.7529（2.7334）（2.7334）mm，7.2507（3.2507（3.1952）MMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMMM MM，和7.6122 3.0134）MM分别提取心内膜，心肌和心外膜。结论：我们提出的方法在提取LV心肌轮廓和评估LV功能方面具有很高的精度。

异构信息网络（HIN）捕获各种实体之间的复杂关系，并已广泛用于提高各种数据挖掘任务的有效性，例如在推荐系统中。许多现有的文欣推荐算法利用手工制作的元路径来提取来自网络的语义信息。这些算法依赖于广泛的域知识，可以选择最佳的元路径集。对于HIN与众多节点和链路类型高度复杂的应用程序，手工制作方法的方法太繁琐，并且容易出错。为了解决这个问题，我们提出了基于加强学习的元路径选择（RMS）框架，以选择有效的元路径，并将它们包含在现有的基于元路径的推荐中。为了识别高质量的元路径，RMS列举了基于加强学习（RL）的策略网络（代理），从而从下游推荐任务的性能获取奖励。我们设计一个基于HIN的推荐模型，HREC，有效地使用元路径信息。我们将HREC与RMS进行了整合并导出了我们的推荐解决方案，RMS-HREC，它自动使用有效的元路径。实验对实时数据集表明，我们的算法通过自动捕获重要元路径，可以显着提高推荐模型的性能。

知识增强的预训练预审语言模型（Keplms）是预先接受的模型，具有从知识图中注入的关系三元组，以提高语言理解能力。为了保证有效的知识注入，之前的研究将模型与知识编码器集成，以表示从知识图表中检索的知识。知识检索和编码的操作带来了重要的计算负担，限制了在需要高推理速度的现实应用程序中使用这些模型。在本文中，我们提出了一种名为DKPLM的新型KEPLM，其在预训练，微调和推理阶段进行了预先训练的语言模型的知识注射过程，这有助于KEPLMS在现实世界场景中的应用。具体而言，我们首先检测知识感知的长尾实体作为知识注射的目标，增强了Keplms的语义理解能力，避免注入冗余信息。长尾实体的嵌入式被相关知识三元组形成的“伪令牌表示”取代。我们进一步设计了用于预培训的关系知识解码任务，以强制模型通过关系三重重建来真正了解注入的知识。实验表明，我们的模型在零拍摄知识探测任务和多种知识意识语言理解任务中显着优于其他KEPLS。我们进一步表明，由于分解机制，DKPLM具有比其他竞争模型更高的推理速度。