虽然神经网络在平均病例的性能方面对分类任务的成功显着，但它们通常无法在某些数据组上表现良好。这样的组信息可能是昂贵的;因此，即使在培训数据不可用的组标签不可用，较稳健性和公平的最新作品也提出了改善最差组性能的方法。然而，这些方法通常在培训时间使用集团信息的表现不佳。在这项工作中，我们假设没有组标签的较大数据集一起访问少量组标签。我们提出了一个简单的两步框架，利用这个部分组信息来提高最差组性能：训练模型以预测训练数据的丢失组标签，然后在强大的优化目标中使用这些预测的组标签。从理论上讲，我们在最差的组性能方面为我们的方法提供泛化界限，展示了泛化误差如何相对于培训点总数和具有组标签的培训点的数量。凭经验，我们的方法优于不使用群组信息的基线表达，即使只有1-33％的积分都有组标签。我们提供消融研究，以支持我们框架的稳健性和可扩展性。
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光学成像通常用于行业和学术界的科学和技术应用。在图像传感中，通过数字化图像的计算分析来执行一个测量，例如对象的位置。新兴的图像感应范例通过设计光学组件来执行不进行成像而是编码，从而打破了数据收集和分析之间的描述。通过将图像光学地编码为适合有效分析后的压缩，低维的潜在空间，这些图像传感器可以以更少的像素和更少的光子来工作，从而可以允许更高的直通量，较低的延迟操作。光学神经网络（ONNS）提供了一个平台，用于处理模拟，光学域中的数据。然而，基于ONN的传感器仅限于线性处理，但是非线性是深度的先决条件，而多层NNS在许多任务上的表现都大大优于浅色。在这里，我们使用商业图像增强器作为平行光电子，光学到光学非线性激活函数，实现用于图像传感的多层预处理器。我们证明，非线性ONN前处理器可以达到高达800：1的压缩率，同时仍然可以在几个代表性的计算机视觉任务中高精度，包括机器视觉基准测试，流程度图像分类以及对对象中对象的识别，场景。在所有情况下，我们都会发现ONN的非线性和深度使其能够胜过纯线性ONN编码器。尽管我们的实验专门用于ONN传感器的光线图像，但替代ONN平台应促进一系列ONN传感器。这些ONN传感器可能通过在空间，时间和/或光谱尺寸中预处处理的光学信息来超越常规传感器，并可能具有相干和量子质量，所有这些都在光学域中。
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缩写和收缩通常在不同领域的文本中发现。例如，医生的笔记包含许多可以根据他们的选择个性化的收缩。现有的拼写校正模型不适合处理扩展，因为单词中的字符减少了很多。在这项工作中，我们提出了一个基于BERT的模型ABB-Bert，该模型涉及包含缩写和收缩的模棱两可的语言。ABB-BERT可以从数千种选项中排名，并设计用于规模。它经过Wikipedia文本的培训，该算法允许它通过很少的计算进行微调，以获得域或人的更好性能。我们将公开发布培训数据集，以缩写从Wikipedia衍生出的缩写和收缩。
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