The NASA Astrophysics Data System (ADS) is an essential tool for researchers that allows them to explore the astronomy and astrophysics scientific literature, but it has yet to exploit recent advances in natural language processing. At ADASS 2021, we introduced astroBERT, a machine learning language model tailored to the text used in astronomy papers in ADS. In this work we: - announce the first public release of the astroBERT language model; - show how astroBERT improves over existing public language models on astrophysics specific tasks; - and detail how ADS plans to harness the unique structure of scientific papers, the citation graph and citation context, to further improve astroBERT.

用于探索美国国家航空航天局的搜索工具（广告）可以相当丰富和赋予（例如，类似和趋势的运营商），但研究人员尚未允许完全杠杆语义搜索。例如，对“普朗克任务的结果”查询应该能够区分普朗克（人，任务，常量，机构和更多）的所有各种含义，而无需从用户进一步澄清。在广告中，我们正在将现代机器学习和自然语言处理技术应用于我们最近的天文出版物的数据集，以培训Astrobert，这是一种基于Google研究的深刻语境语言模型。使用AstrBert，我们的目标是丰富广告数据集并提高其可发现性，特别是我们正在开发自己的命名实体识别工具。我们在这里展示我们初步的结果和经验教训。

Deepfakes are computationally-created entities that falsely represent reality. They can take image, video, and audio modalities, and pose a threat to many areas of systems and societies, comprising a topic of interest to various aspects of cybersecurity and cybersafety. In 2020 a workshop consulting AI experts from academia, policing, government, the private sector, and state security agencies ranked deepfakes as the most serious AI threat. These experts noted that since fake material can propagate through many uncontrolled routes, changes in citizen behaviour may be the only effective defence. This study aims to assess human ability to identify image deepfakes of human faces (StyleGAN2:FFHQ) from nondeepfake images (FFHQ), and to assess the effectiveness of simple interventions intended to improve detection accuracy. Using an online survey, 280 participants were randomly allocated to one of four groups: a control group, and 3 assistance interventions. Each participant was shown a sequence of 20 images randomly selected from a pool of 50 deepfake and 50 real images of human faces. Participants were asked if each image was AI-generated or not, to report their confidence, and to describe the reasoning behind each response. Overall detection accuracy was only just above chance and none of the interventions significantly improved this. Participants' confidence in their answers was high and unrelated to accuracy. Assessing the results on a per-image basis reveals participants consistently found certain images harder to label correctly, but reported similarly high confidence regardless of the image. Thus, although participant accuracy was 62% overall, this accuracy across images ranged quite evenly between 85% and 30%, with an accuracy of below 50% for one in every five images. We interpret the findings as suggesting that there is a need for an urgent call to action to address this threat.

本文提出了2022年访问量的挑战的最终结果。 OOV竞赛介绍了一个重要方面，而光学角色识别（OCR）模型通常不会研究，即，在培训时对看不见的场景文本实例的识别。竞赛编制了包含326,385张图像的公共场景文本数据集的集合，其中包含4,864,405个场景文本实例，从而涵盖了广泛的数据分布。形成了一个新的独立验证和测试集，其中包括在训练时出词汇量不超出词汇的场景文本实例。竞争是在两项任务中进行的，分别是端到端和裁剪的文本识别。介绍了基线和不同参与者的结果的详尽分析。有趣的是，在新研究的设置下，当前的最新模型显示出显着的性能差距。我们得出的结论是，在此挑战中提出的OOV数据集将是要探索的重要领域，以开发场景文本模型，以实现更健壮和广义的预测。

图形神经网络（GNN）在处理图形结构数据的问题上表现出巨大的希望。 GNNS的独特点之一是它们的灵活性适应多个问题，这不仅导致广泛的适用性，而且在为特定问题找到最佳模型或加速技术时会带来重要的挑战。此类挑战的一个例子在于一个事实，即GNN模型或加速技术的准确性或有效性通常取决于基础图的结构。在本文中，为了解决图形依赖性加速的问题，我们提出了预后，这是一个数据驱动的模型，可以通过检查输入图来预测给定GNN模型在任意特征图上运行的GNN训练时间指标。这样的预测是基于先前使用多样化的合成图数据集经过离线训练的回归做出的。在实践中，我们的方法允许做出明智的决定，以用于特定问题的设计。在本文中，为特定用例定义并应用了构建预后的方法，其中有助于确定哪种图表更好。我们的结果表明，预后有助于在多种广泛使用的GNN模型（例如GCN，GIN，GAT或GRAPHSAGE）中随机选择图表的平均速度为1.22倍。

我们展示了如何使用变压器来大大简化神经视频压缩。以前的方法一直依赖越来越多的建筑偏见和先进的方法，包括运动预测和翘曲操作，从而产生复杂的模型。取而代之的是，我们独立地将输入帧映射到表示形式，并使用变压器对其依赖性进行建模，让它预测给定过去的未来表示的分布。最终的视频压缩变压器优于标准视频压缩数据集上的先前方法。合成数据的实验表明，我们的模型学会了处理复杂的运动模式，例如纯粹从数据中模糊和褪色。我们的方法易于实施，我们发布代码以促进未来的研究。

深度学习（DL）模型为各种医学成像基准挑战提供了最先进的性能，包括脑肿瘤细分（BRATS）挑战。然而，局灶性病理多隔室分割（例如，肿瘤和病变子区）的任务特别具有挑战性，并且潜在的错误阻碍DL模型转化为临床工作流程。量化不确定形式的DL模型预测的可靠性，可以实现最不确定的地区的临床审查，从而建立信任并铺平临床翻译。最近，已经引入了许多不确定性估计方法，用于DL医学图像分割任务。开发指标评估和比较不确定性措施的表现将有助于最终用户制定更明智的决策。在本研究中，我们探索并评估在Brats 2019-2020任务期间开发的公制，以对不确定量化量化（Qu-Brats），并旨在评估和排列脑肿瘤多隔室分割的不确定性估计。该公制（1）奖励不确定性估计，对正确断言产生高置信度，以及在不正确的断言处分配低置信水平的估计数，（2）惩罚导致更高百分比的无关正确断言百分比的不确定性措施。我们进一步基准测试由14个独立参与的Qu-Brats 2020的分割不确定性，所有这些都参与了主要的Brats细分任务。总体而言，我们的研究结果证实了不确定性估计提供了分割算法的重要性和互补价值，因此突出了医学图像分析中不确定性量化的需求。我们的评估代码在HTTPS://github.com/ragmeh11/qu-brats公开提供。

CT图像中的椎骨定位，分割和识别是众多临床应用的关键。尽管近年来，深度学习策略已为该领域带来了重大改进，但由于其在培训数据集中的代表性不佳，过渡性和病理椎骨仍在困扰大多数现有方法。另外，提出的基于非学习的方法可以利用先验知识来处理这种特定情况。在这项工作中，我们建议将这两种策略结合起来。为此，我们引入了一个迭代循环，在该循环中，单个椎骨被递归地定位，分割和使用深网鉴定，而使用统计先验则实施解剖一致性。在此策略中，通过在图形模型中编码其配置来处理过渡性椎骨识别，该模型将局部深网预测汇总为解剖上一致的最终结果。我们的方法在Verse20挑战基准上取得了最新的结果，并且优于过渡性椎骨的所有方法以及对Verse19挑战基准的概括。此外，我们的方法可以检测和报告不满足解剖学一致性先验的不一致的脊柱区域。我们的代码和模型公开用于研究目的。

Artificial intelligence (AI) and robotic coaches promise the improved engagement of patients on rehabilitation exercises through social interaction. While previous work explored the potential of automatically monitoring exercises for AI and robotic coaches, the deployment of these systems remains a challenge. Previous work described the lack of involving stakeholders to design such functionalities as one of the major causes. In this paper, we present our efforts on eliciting the detailed design specifications on how AI and robotic coaches could interact with and guide patient's exercises in an effective and acceptable way with four therapists and five post-stroke survivors. Through iterative questionnaires and interviews, we found that both post-stroke survivors and therapists appreciated the potential benefits of AI and robotic coaches to achieve more systematic management and improve their self-efficacy and motivation on rehabilitation therapy. In addition, our evaluation sheds light on several practical concerns (e.g. a possible difficulty with the interaction for people with cognitive impairment, system failures, etc.). We discuss the value of early involvement of stakeholders and interactive techniques that complement system failures, but also support a personalized therapy session for the better deployment of AI and robotic exercise coaches.

我们展示了一个新的开源软件，用于快速评估量子电路和绝热进化，这充分利用了硬件加速器。越来越多的Quantum Computing兴趣和Quantum硬件设备的最新发展的兴趣激励了新的高级计算工具的开发，其专注于性能和使用简单性。在这项工作中，我们介绍了一种新的Quantum仿真框架，使开发人员能够将硬件或平台实现的所有复杂方面委托给库，以便他们专注于手头的问题和量子算法。该软件采用Scratch设计，使用仿真性能，代码简单和用户友好的界面作为目标目标。它利用了硬件加速，例如多线CPU，单个GPU和多GPU设备。