本文的目的是几次拍摄对象检测（FSOD） - 仅为新类别扩展对象探测器的任务仅给出了一些培训实例。我们介绍了一种简单的伪标签方法来源从训练集提供高质量的伪注释，因为每个新类别，大大增加培训实例的数量和减少类别的不平衡;我们的方法找到了先前未标记的实例。 NA \“IVELY培训使用模型预测产生了次优性能;我们提出了两种提高伪标签过程的精度的新方法：首先，我们引入了一种验证技术，以删除候选人检测，不正确的类标签;第二，我们训练一个专门的模型，可以纠正差的质量边界箱。在这两种新颖步骤之后，我们获得了一大集的高质量伪注释，允许我们的最终探测器培训结束到底。另外，我们展示了我们的方法维护基础类性能，以及FSOD中简单增强的实用性。在Pascal VOC和MS-Coco基准测试的同时，我们的方法与所有射击镜头的现有方法相比，实现了最先进的或第二个最佳性能。

预期观众对某些文本的反应是社会的几个方面不可或缺的，包括政治，研究和商业行业。情感分析（SA）是一种有用的自然语言处理（NLP）技术，它利用词汇/统计和深度学习方法来确定不同尺寸的文本是否表现出正面，负面或中立的情绪。但是，目前缺乏工具来分析独立文本的组并从整体中提取主要情感。因此，当前的论文提出了一种新型算法，称为多层推文分析仪（MLTA），该算法使用多层网络（MLN）以图形方式对社交媒体文本进行了图形方式，以便更好地编码跨越独立的推文集的关系。与其他表示方法相比，图结构能够捕获复杂生态系统中有意义的关系。最先进的图形神经网络（GNN）用于从Tweet-MLN中提取信息，并根据提取的图形特征进行预测。结果表明，与标准的正面，负或中性相比，MLTA不仅可以从更大的可能情绪中预测，从而提供了更准确的情感，还允许对Twitter数据进行准确的组级预测。

我们提出了一种基于新型的深神经网络（DNN）近似结构，以学习测量的估计值。我们详细介绍了能够培训DNN的算法。 DNN估计器仅在通过通信网络收到的情况下使用测量值。测量值是通过网络作为数据包传达的，以估算器未知的速率传达。数据包可能会掉落，需要重新传播。当他们穿越网络路径时，他们可能会遭受等待延误。估计的工作通常假设对测量系统的动态模型的了解，这可能在实践中无法使用。 DNN估计器不假设动态系统模型或通信网络的知识。它不需要其他作品经常使用的测量历史记录。在线性和非线性动态系统的模拟中，DNN估计器的平均估计误差明显小于常用时变的卡尔曼滤波器和无气体的卡尔曼滤波器的平均估计误差明显小。 DNN不必为不同的通信网络设置单独培训。由于测量源和估计器之间不完美的时间同步而导致的网络延迟估计估计的错误是可靠的。最后但并非最不重要的一点是，我们的模拟阐明了导致估计误差较低的更新速率。

我们开发了一种从2D RGB图像生成3D手网格的旋转等级模型。这保证了当手的输入图像旋转时，所生成的网格经历相应的旋转。此外，这消除了经常通过无旋转标准天例的方法产生的网格中的不希望的变形。通过构建旋转等级模型，通过考虑问题的对称性，我们减少了对非常大的数据集训练的需求，以实现良好的网格重建。编码器在$ \ mathbb {z} ^ {2} $上定义的图像，并将这些映射到组$ c_ {8} $上定义的潜在函数。我们介绍了一种新颖的向量映射函数来将以$ c_ {8} $定义的函数映射到组$ \ mathrm {so}（2）$上定义的潜在点云空间。此外，我们介绍了一种3D投影函数，它从$ \ mathrm {so}（2）$潜空间中学习3D功能。最后，我们使用$ \ mathrm {so}（3）$ arifariant解码器，以确保旋转标准。我们的旋转设备模型优于现实世界数据集的最先进方法，我们证明它可以准确地捕获在输入手的旋转下产生的网格中的形状和姿势。

成对图像和文本的大型数据集越来越受到愿景和愿景和语言任务的通用表示。此类数据集已通过查询搜索引擎或收集HTML Alt-Text构建 - 由于Web数据是嘈杂的，因此它们需要复杂的过滤管道来维护质量。我们探索备用数据源以收集具有最小滤波的高质量数据。我们介绍Redcaps - 从Reddit收集的12M图像文本对的大规模数据集。来自Reddit的图像和标题描绘并描述了各种各样的物体和场景。我们从手动策划的FuSoddits集中收集数据，这为粗略图像标签提供给粗略图像标签，并允许我们转向数据集组合而不标记单个实例。我们展示Redcaps培训的标题模型产生了人类优选的丰富和各种标题，并学习转移到许多下游任务的视觉表现。

我们提出CPT：卷积点变压器 - 一种用于处理3D点云数据的非结构化性质的新型深度学习架构。 CPT是对现有关注的卷曲神经网络以及以前的3D点云处理变压器的改进。由于其在创建基于新颖的基于注意力的点集合嵌入通过制作用于处理动态局部点设定的邻域的卷积投影层的嵌入来实现这一壮举。结果点设置嵌入对输入点的排列是强大的。我们的小说CPT块在网络结构中通过动态图计算获得的本地邻居构建。它是完全可差异的，可以像卷积层一样堆叠，以学习点的全局属性。我们评估我们的模型在ModelNet40，ShapEnet​​部分分割和S3DIS 3D室内场景语义分割数据集等标准基准数据集上，以显示我们的模型可以用作各种点云处理任务的有效骨干，与现有状态相比 - 艺术方法。

从公共机器学习（ML）模型中泄漏数据是一个越来越重要的领域，因为ML的商业和政府应用可以利用多个数据源，可能包括用户和客户的敏感数据。我们对几个方面的当代进步进行了全面的调查，涵盖了非自愿数据泄漏，这对ML模型很自然，潜在的恶毒泄漏是由隐私攻击引起的，以及目前可用的防御机制。我们专注于推理时间泄漏，这是公开可用模型的最可能场景。我们首先在不同的数据，任务和模型体系结构的背景下讨论什么是泄漏。然后，我们提出了跨非自愿和恶意泄漏的分类法，可用的防御措施，然后进行当前可用的评估指标和应用。我们以杰出的挑战和开放性的问题结束，概述了一些有希望的未来研究方向。

Contrastive learning applied to self-supervised representation learning has seen a resurgence in recent years, leading to state of the art performance in the unsupervised training of deep image models. Modern batch contrastive approaches subsume or significantly outperform traditional contrastive losses such as triplet, max-margin and the N-pairs loss. In this work, we extend the self-supervised batch contrastive approach to the fully-supervised setting, allowing us to effectively leverage label information. Clusters of points belonging to the same class are pulled together in embedding space, while simultaneously pushing apart clusters of samples from different classes. We analyze two possible versions of the supervised contrastive (SupCon) loss, identifying the best-performing formulation of the loss. On ResNet-200, we achieve top-1 accuracy of 81.4% on the Ima-geNet dataset, which is 0.8% above the best number reported for this architecture. We show consistent outperformance over cross-entropy on other datasets and two ResNet variants. The loss shows benefits for robustness to natural corruptions, and is more stable to hyperparameter settings such as optimizers and data augmentations. Our loss function is simple to implement and reference TensorFlow code is released at https://t.ly/supcon 1 .