跳过连接是编码器网络中的基本单元，能够改善神经网络的特征宣传。但是，大多数带有跳过连接的方法仅连接了编码器和解码器中相同分辨率的连接功能，这忽略了编码器中的信息损失，而图层的进度更深。为了利用编码器较浅层中特征的信息损失，我们提出了一个完整的跳过连接网络（FSCN），以实现单眼深度估计任务。此外，要更接近跳过连接中的功能，我们提出了一个自适应串联模块（ACM）。此外，我们对FSCN和FSCN的室内和室内数据集（即Kitti Dataste和NYU DEPTH DATASET）进行了广泛的实验。

微小的机器学习（Tinyml）是严格限制的资源和功率的AI工作负载，是一个重要而挑战性的话题。该简介首先提出了一个极其微小的主链，用于为各种视觉任务构建高效率CNN模型。然后，专门设计的神经协调员（NCP）与MCU互连以构建一个超低功率Tinyml系统，该系统将所有功能和权重存储在芯片上，并完全消除芯片内存储器访问中的延迟和功耗。此外，进一步提出了一个特定的指令集，以实现敏捷开发和快速部署。广泛的实验表明，基于我们的模型，NCP和指令集的提议的Tinyml系统可产生相当大的精确性，并在30FPS以实现对象检测和识别时实现了创纪录的160MW的超低功率。演示视频可在\ url {https://www.youtube.com/watch?v=mizpxtj-9ey}上获得。

大型未标记语料库上的预训练的变压器语言模型已产生了最新的最先进的结果，从而导致了自然语言处理，有机分子设计和蛋白质序列的产生。但是，尚未应用这种模型来学习无机材料的组成模式。在这里，我们使用在ICSD，OQMD中存放的材料和材料项目数据库中扩展的公式培训了七种现代变压器模型（GPT，GPT-2，GPT-2，GPT-NEO，GPT-NEO，GPT-J，BLMM，BART和ROBERTA） 。六个不同的数据集，具有/输出非电荷 - 中性或平衡的电负性样品用于对性能进行基准测试，并发现现代变压器模型的产生偏见，以生成材料组成的生成设计。我们的广泛实验表明，基于因果语言模型的材料变形金刚可以产生高达97.54 \％的化学有效材料组合物，即充电中性，而91.40 \％的电负性平衡，与基线相比，它的富集高6倍以上伪随机抽样算法。这些模型还表现出了很高的新颖性，并且它们在新材料发现中的潜力已经证明了它们的能力恢复了留出的材料。我们还发现，可以通过使用精选的训练集（例如高带盖材料）训练模型来量身定制生成的样品的性能。我们的实验还表明，不同模型在生成样品的属性方面都有自己的喜好，并且其运行时间复杂性差异很大。我们已经应用了材料变压器模型来发现一套使用DFT计算验证的新材料。

This paper describes the PASH participation in TREC 2021 Deep Learning Track. In the recall stage, we adopt a scheme combining sparse and dense retrieval method. In the multi-stage ranking phase, point-wise and pair-wise ranking strategies are used one after another based on model continual pre-trained on general knowledge and document-level data. Compared to TREC 2020 Deep Learning Track, we have additionally introduced the generative model T5 to further enhance the performance.

深度估计在现有的基于学习的多视图立体声方法中解决了作为回归或分类问题。虽然这两种表示最近展示了它们的优异性能，但它们仍然具有明显的缺点，例如，由于间接学习成本量，回归方法往往会过度装备，并且由于其离散预测而不能直接推断出精确深度的分类方法。在本文中，我们提出了一种新的代表性，称为统一，统一回归和分类的优势。它可以直接限制等级的成本量，但也实现了像回归方法的子像素深度预测。为了挖掘统一的潜力，我们设计了一个名为统一焦点损失的新损失函数，这更加统一，合理地打击样本不平衡的挑战。结合这两个负担的模块，我们提出了一个粗略的框架，我们称之为UNIMVSNet。首先在DTU和坦克和寺庙和寺庙基准测试的结果验证了我们的模型不仅执行最佳，还具有最佳的概括能力。

不同于单图像超分辨率（SISR）任务，视频超分辨率（VSR）任务的键是在帧中充分利用互补信息来重建高分辨率序列。由于来自不同帧的图像具有不同的运动和场景，因此精确地对准多个帧并有效地融合不同的帧，这始终是VSR任务的关键研究工作。为了利用邻近框架的丰富互补信息，在本文中，我们提出了一种多级VSR深度架构，称为PP-MSVSR，局部融合模块，辅助损耗和重新对准模块，以逐步改进增强率。具体地，为了加强特征传播中帧的特征的融合，在阶段-1中设计了局部融合模块，以在特征传播之前执行局部特征融合。此外，我们在阶段-2中引入辅助损耗，使得通过传播模块获得的特征储备更多相关的信息连接到HR空间，并在阶段-3中引入重新对准模块以充分利用该特征信息前一阶段。广泛的实验证实，PP-MSVSR实现了VID4数据集的有希望的性能，其实现了28.13dB的PSNR，仅具有1.45米的参数。并且PP-MSVSR-L具有相当大的参数的REDS4数据集上的所有状态。代码和模型将在Paddlegan \脚注{https://github.com/paddlepaddle/paddlegan。}。

建模语义信息对于场景文本识别有用。在这项工作中，我们建议与视觉语义变压器（VST）共同模拟语义和视觉信息。 VST首先从具有变压器模块和主视觉语义对齐模块中的视觉特征映射明确地提取主语义信息。然后将语义信息与视觉特征映射（被视为序列）连接以形成伪多域序列，该伪多域序列组合视觉和语义信息，随后将其馈入基于变压器的交互模块，以便能够在视觉和视觉之间学习相互作用语义特征。以这种方式，可以通过语义信息和反之亦然可以增强视觉特征。可视特征的增强版本通过辅助视觉 - 语义对准模块进一步解码，其与主要一个共享权重。最后，通过获得最终文本预测的第三变压器模块共同处理解码的视觉特征和增强的语义特征。在包括常规/不规则文本识别数据集的七个公共基准测试中的实验验证了我们所提出的模型，在七个基准中的四个基准中达到最先进的效果。

目前，现有的最先进的3D对象检测器位于两阶段范例中。这些方法通常包括两个步骤：1）利用区域提案网络以自下而上的方式提出少数高质量的提案。 2）调整拟议区域的语义特征的大小和汇集，以总结Roi-Wise表示进一步改进。注意，步骤2中的这些ROI-WISE表示在馈送到遵循检测标题之后，在步骤2中的循环表示作为不相关的条目。然而，我们观察由步骤1所产生的这些提案，以某种方式从地面真理偏移，在局部邻居中兴起潜在的概率。在该提案在很大程度上用于由于坐标偏移而导致其边界信息的情况下出现挑战，而现有网络缺乏相应的信息补偿机制。在本文中，我们向点云进行了3D对象检测的$ BADET $。具体地，而不是以先前的工作独立地将每个提议进行独立地改进每个提议，我们将每个提议代表作为在给定的截止阈值内的图形构造的节点，局部邻域图形式的提案，具有明确利用的对象的边界相关性。此外，我们设计了轻量级区域特征聚合模块，以充分利用Voxel-Wise，Pixel-Wise和Point-Wise特征，具有扩展的接收领域，以实现更多信息ROI-WISE表示。我们在广泛使用的基提数据集中验证了坏人，并且具有高度挑战的Nuscenes数据集。截至4月17日，2021年，我们的坏账在基蒂3D检测排行榜上实现了Par表演，并在Kitti Bev检测排行榜上排名在$ 1 ^ {st} $ in $ superge $难度。源代码可在https://github.com/rui-qian/badet中获得。

We aim to bridge the gap between our common-sense few-sample human learning and large-data machine learning. We derive a theory of human-like few-shot learning from von-Neuman-Landauer's principle. modelling human learning is difficult as how people learn varies from one to another. Under commonly accepted definitions, we prove that all human or animal few-shot learning, and major models including Free Energy Principle and Bayesian Program Learning that model such learning, approximate our theory, under Church-Turing thesis. We find that deep generative model like variational autoencoder (VAE) can be used to approximate our theory and perform significantly better than baseline models including deep neural networks, for image recognition, low resource language processing, and character recognition.

Interview has been regarded as one of the most crucial step for recruitment. To fully prepare for the interview with the recruiters, job seekers usually practice with mock interviews between each other. However, such a mock interview with peers is generally far away from the real interview experience: the mock interviewers are not guaranteed to be professional and are not likely to behave like a real interviewer. Due to the rapid growth of online recruitment in recent years, recruiters tend to have online interviews, which makes it possible to collect real interview data from real interviewers. In this paper, we propose a novel application named EZInterviewer, which aims to learn from the online interview data and provides mock interview services to the job seekers. The task is challenging in two ways: (1) the interview data are now available but still of low-resource; (2) to generate meaningful and relevant interview dialogs requires thorough understanding of both resumes and job descriptions. To address the low-resource challenge, EZInterviewer is trained on a very small set of interview dialogs. The key idea is to reduce the number of parameters that rely on interview dialogs by disentangling the knowledge selector and dialog generator so that most parameters can be trained with ungrounded dialogs as well as the resume data that are not low-resource. Evaluation results on a real-world job interview dialog dataset indicate that we achieve promising results to generate mock interviews. With the help of EZInterviewer, we hope to make mock interview practice become easier for job seekers.