消费者和生产商参与需求响应计划的智能电网有所增加，从而降低了电力系统的投资和运营成本。同样，随着可再生能源的出现，电力市场变得越来越复杂和不可预测。为了有效地实施需求响应计划，预测电力的未来价格对于电力市场的生产商至关重要。电价非常波动，在各种因素的影响下发生变化，例如温度，风速，降雨，商业和日常活动的强度等。因此，将影响因素视为因变量可以提高预测的准确性。在本文中，根据门控复发单元提出了电价预测模型。电负荷消耗被认为是该模型中的输入变量。电价中的噪音严重降低了分析的效率和有效性。因此，将自适应降噪的减少器集成到模型中以减少降噪。然后，SAE用于从售电价中提取功能。最后，馈入GRU以训练预测变量。实际数据集上的结果表明，所提出的方法可以在预测电价方面有效地执行。

Graph convolutional neural networks have shown significant potential in natural and histopathology images. However, their use has only been studied in a single magnification or multi-magnification with late fusion. In order to leverage the multi-magnification information and early fusion with graph convolutional networks, we handle different embedding spaces at each magnification by introducing the Multi-Scale Relational Graph Convolutional Network (MS-RGCN) as a multiple instance learning method. We model histopathology image patches and their relation with neighboring patches and patches at other scales (i.e., magnifications) as a graph. To pass the information between different magnification embedding spaces, we define separate message-passing neural networks based on the node and edge type. We experiment on prostate cancer histopathology images to predict the grade groups based on the extracted features from patches. We also compare our MS-RGCN with multiple state-of-the-art methods with evaluations on both source and held-out datasets. Our method outperforms the state-of-the-art on both datasets and especially on the classification of grade groups 2 and 3, which are significant for clinical decisions for patient management. Through an ablation study, we test and show the value of the pertinent design features of the MS-RGCN.

The data used to train deep neural network (DNN) models in applications such as healthcare and finance typically contain sensitive information. A DNN model may suffer from overfitting. Overfitted models have been shown to be susceptible to query-based attacks such as membership inference attacks (MIAs). MIAs aim to determine whether a sample belongs to the dataset used to train a classifier (members) or not (nonmembers). Recently, a new class of label based MIAs (LAB MIAs) was proposed, where an adversary was only required to have knowledge of predicted labels of samples. Developing a defense against an adversary carrying out a LAB MIA on DNN models that cannot be retrained remains an open problem. We present LDL, a light weight defense against LAB MIAs. LDL works by constructing a high-dimensional sphere around queried samples such that the model decision is unchanged for (noisy) variants of the sample within the sphere. This sphere of label-invariance creates ambiguity and prevents a querying adversary from correctly determining whether a sample is a member or a nonmember. We analytically characterize the success rate of an adversary carrying out a LAB MIA when LDL is deployed, and show that the formulation is consistent with experimental observations. We evaluate LDL on seven datasets -- CIFAR-10, CIFAR-100, GTSRB, Face, Purchase, Location, and Texas -- with varying sizes of training data. All of these datasets have been used by SOTA LAB MIAs. Our experiments demonstrate that LDL reduces the success rate of an adversary carrying out a LAB MIA in each case. We empirically compare LDL with defenses against LAB MIAs that require retraining of DNN models, and show that LDL performs favorably despite not needing to retrain the DNNs.

We present a retrospective on the state of Embodied AI research. Our analysis focuses on 13 challenges presented at the Embodied AI Workshop at CVPR. These challenges are grouped into three themes: (1) visual navigation, (2) rearrangement, and (3) embodied vision-and-language. We discuss the dominant datasets within each theme, evaluation metrics for the challenges, and the performance of state-of-the-art models. We highlight commonalities between top approaches to the challenges and identify potential future directions for Embodied AI research.

随着计算机视觉应用程序的最新增长，尚未探索它们的公平和公正性问题。有大量证据表明，训练数据中存在的偏差反映在模型中，甚至放大。图像数据集的许多以前的方法偏见，包括基于增强数据集的模型，在计算上实现的计算昂贵。在这项研究中，我们提出了一个快速有效的模型，以通过重建并最大程度地减少预期变量之间的统计依赖性来消除图像数据集。我们的体系结构包括重建图像的U-NET，并结合了预先训练的分类器，该分类器会惩罚目标属性和受保护属性之间的统计依赖性。我们在Celeba数据集上评估了我们提出的模型，将结果与最先进的偏见方法进行比较，并证明该模型实现了有希望的公平性 - 精确性组合。

物理知识的神经网络（PINNS）最近由于解决前进和反向问题的能力而受到了很多关注。为了训练与PINN相关的深层神经网络，通常会使用不同损失项的加权总和构建总损耗函数，然后尝试将其最小化。这种方法通常会成为解决刚性方程式的问题，因为它不能考虑自适应增量。许多研究报告说，PINN的性能不佳及其在模拟僵硬的普通差分条件（ODE）条件下模拟僵硬的化学活动问题方面的挑战。研究表明，刚度是PINN在模拟刚性动力学系统中失败的主要原因。在这里，我们通过提出减少损失函数的弱形式来解决这个问题，这导致了新的PINN结构（进一步称为还原Pinn），该结构利用降低的集成方法来使Pinn能够求解僵硬的化学动力学。所提出的还原细菌可以应用于涉及僵硬动力学的各种反应扩散系统。为此，我们将初始价值问题（IVP）转换为它们的等效积分形式，并使用物理知识的神经网络求解所得的积分方程。在我们派生的基于积分的优化过程中，只有一个术语，而没有明确合并与普通微分方程（ODE）和初始条件（ICS）相关的损失项。为了说明减少细菌的功能，我们用它来模拟多个僵硬/轻度的二阶频率。我们表明，还原的Pinn可准确捕获刚性标量颂歌的溶液。我们还针对线性ODES的硬质系统验证了还原的Pinn。

野外的机器学习模型已被证明在训练过程中容易受到特洛伊木马攻击的影响。尽管已经提出了许多检测机制，但已证明强大的适应性攻击者对他们有效。在本文中，我们旨在回答考虑一个聪明和适应性对手的问题：（i）强大的攻击者将木马所需的最小实例数量是多少？ （ii）这样的攻击者是否有可能绕过强大的检测机制？我们提供了这种模型中发生的对抗和检测机制之间的对抗能力和战略相互作用的分析表征。我们根据输入数据集的分数来表征对手的能力，该输入数据集的分数可以嵌入特洛伊木马触发器。我们表明，损耗函数具有一个集中结构，该结构导致设计有效的算法，以确定这一部分，并在最优性方面可证明的界限。我们提出了一种子模型特洛伊算法，以确定样品的最小分数，以注入特洛伊木马触发器。为了逃避对木马模型的检测，我们将对手和特洛伊木马检测机制之间的战略相互作用建模为两人游戏。我们表明，对手以概率赢得了游戏，从而绕开了检测。我们通过证明特洛伊木马模型和干净模型的输出概率分布在遵循Min-Max（MM）Trojan算法时相同。我们对MNIST，CIFAR-10和EUROSAT数据集进行了广泛的评估。结果表明，（i）使用subsodular trojan算法，对手需要将特洛伊木马扳机嵌入很少的样品中，以在Trojan和干净的样品上获得高精度，以及（ii）MM Trojan算法会产生训练有素的经训练的Trojan以概率1逃避检测的模型。

联邦学习的出现在维持隐私的同时，促进了机器学习模型之间的大规模数据交换。尽管历史悠久，但联邦学习正在迅速发展，以使更广泛的使用更加实用。该领域中最重要的进步之一是将转移学习纳入联邦学习，这克服了主要联合学习的基本限制，尤其是在安全方面。本章从安全的角度进行了有关联合和转移学习的交集的全面调查。这项研究的主要目标是发现可能损害使用联合和转移学习的系统的隐私和性能的潜在脆弱性和防御机制。

我们提出了Unified-io，该模型执行了跨越经典计算机视觉任务的各种AI任务，包括姿势估计，对象检测，深度估计和图像生成，视觉和语言任务，例如区域字幕和引用表达理解，并引用表达理解，进行自然语言处理任务，例如回答和释义。由于与每个任务有关的异质输入和输出，包括RGB图像，每个像素映射，二进制掩码，边界框和语言，开发一个统一模型引起了独特的挑战。我们通过将每个受支持的输入和输出均匀地均匀地统一到一系列离散的词汇令牌来实现这一统一。在所有任务中，这种共同的表示使我们能够在视觉和语言字段中的80多个不同数据集上培训单个基于变压器的体系结构。 Unified-io是第一个能够在砂砾基准上执行所有7个任务的模型，并在NYUV2-DEPTH，Imagenet，VQA2.0，OK-VQA，SWIG，SWIG，VIZWIZ，BOOLQ，BOOLQ和SCITAIL，带有NYUV2-DEPTH，Imagenet，VQA2.0，诸如NYUV2-DEPTH，ImageNet，vqa2.0等16个不同的基准中产生强大的结果。没有任务或基准特定的微调。 unified-io的演示可在https://unified-io.allenai.org上获得。

当今的最先进的视觉导航代理通常由大型深度学习模型端到端组成。这样的模型几乎没有关于学习的技能或对环境所采取的代理商的行为几乎没有解释性。尽管过去的作品探索了解释深度学习模型，但很少关注解释体现的AI系统，这通常涉及对环境结构，目标特征和行动的结果进行推理。在本文中，我们介绍了用于点目标和对象目标导航剂的具体代理（ISEE）的可解释性系统。我们使用ISEE来探测这些试剂产生的动态表示，以了解有关代理和环境的信息。我们在使用ISEE的情况下展示了有关导航剂的有趣见解，包括能够编码可到达位置的能力（避免障碍），目标的可见性，最初产卵位置的进展以及当我们掩盖关键关键时对代理行为的巨大影响个别神经元。该代码可在以下网址找到：https：//github.com/allenai/isee