Federated learning (FL) has emerged as an instance of distributed machine learning paradigm that avoids the transmission of data generated on the users' side. Although data are not transmitted, edge devices have to deal with limited communication bandwidths, data heterogeneity, and straggler effects due to the limited computational resources of users' devices. A prominent approach to overcome such difficulties is FedADMM, which is based on the classical two-operator consensus alternating direction method of multipliers (ADMM). The common assumption of FL algorithms, including FedADMM, is that they learn a global model using data only on the users' side and not on the edge server. However, in edge learning, the server is expected to be near the base station and have direct access to rich datasets. In this paper, we argue that leveraging the rich data on the edge server is much more beneficial than utilizing only user datasets. Specifically, we show that the mere application of FL with an additional virtual user node representing the data on the edge server is inefficient. We propose FedTOP-ADMM, which generalizes FedADMM and is based on a three-operator ADMM-type technique that exploits a smooth cost function on the edge server to learn a global model parallel to the edge devices. Our numerical experiments indicate that FedTOP-ADMM has substantial gain up to 33\% in communication efficiency to reach a desired test accuracy with respect to FedADMM, including a virtual user on the edge server.

视觉搜索是一项普遍存在的，通常挑战日常任务，是通过寻找家中的汽车钥匙或在人群中的朋友。一些经典搜索任务的有趣性属性是一种不对称性，使得在分散的人B中找到目标A可以比找到A中的B.为了阐明对视觉搜索中的不对称负责的机制，我们提出了一种占据目标的计算模型和将搜索图像作为输入，并在找到目标之前产生一系列眼睛移动。该模型将偏心依赖性视觉识别与目标相关的自上而下的提示集成在一起。我们将六种范式搜索任务中的人类行为与人类显示不对称的案式进行比较。如果没有先前接触刺激或任务特定的培训，则该模型提供了搜索不对称的合理机制。我们假设搜索不对称的极性来自自然环境的经验。我们通过培训模型在想象中的增强版本的模型进行测试，其中自然图像的偏差被移除或逆转。根据训练协议，搜索不对称的极性消失或被改变。本研究强调了神经网络模型可以出现古典感知特性如何，而无需特定于任务培训，而是由于馈送到模型的发育饮食的统计特性。所有源代码和数据都在https://github.com/kreimanlab/visualsearchaseSearmmetry上公开使用。

A recent trend in deep learning research features the application of graph neural networks for mesh-based continuum mechanics simulations. Most of these frameworks operate on graphs in which each edge connects two nodes. Inspired by the data connectivity in the finite element method, we connect the nodes by elements rather than edges, effectively forming a hypergraph. We implement a message-passing network on such a node-element hypergraph and explore the capability of the network for the modeling of fluid flow. The network is tested on two common benchmark problems, namely the fluid flow around a circular cylinder and airfoil configurations. The results show that such a message-passing network defined on the node-element hypergraph is able to generate more stable and accurate temporal roll-out predictions compared to the baseline generalized message-passing network defined on a normal graph. Along with adjustments in activation function and training loss, we expect this work to set a new strong baseline for future explorations of mesh-based fluid simulations with graph neural networks.

Abstractive summarization has enjoyed renewed interest in recent years, thanks to pre-trained language models and the availability of large-scale datasets. Despite promising results, current models still suffer from generating factually inconsistent summaries, reducing their utility for real-world application. Several recent efforts attempt to address this by devising models that automatically detect factual inconsistencies in machine generated summaries. However, they focus exclusively on English, a language with abundant resources. In this work, we leverage factual consistency evaluation models to improve multilingual summarization. We explore two intuitive approaches to mitigate hallucinations based on the signal provided by a multilingual NLI model, namely data filtering and controlled generation. Experimental results in the 45 languages from the XLSum dataset show gains over strong baselines in both automatic and human evaluation.

We consider the problem of automatically generating stories in multiple languages. Compared to prior work in monolingual story generation, crosslingual story generation allows for more universal research on story planning. We propose to use Prompting Large Language Models with Plans to study which plan is optimal for story generation. We consider 4 types of plans and systematically analyse how the outputs differ for different planning strategies. The study demonstrates that formulating the plans as question-answer pairs leads to more coherent generated stories while the plan gives more control to the story creators.

我们提出了一种简单而有效的方法，用于培训命名实体识别（NER）模型，该模型在业务电话交易记录上运行，该转录本包含噪音，这是由于口语对话的性质和自动语音识别的工件。我们首先通过有限数量的成绩单微调卢克（Luke），这是一种最先进的命名实体识别（NER）模型弱标记的数据和少量的人类注销数据。该模型可以达到高精度，同时还满足了将包含在商业电话产品中的实际限制：在具有成本效益的CPU而不是GPU上部署时实时性能。

弥补联邦学习（FL）模型的分散培训中所涉及的成本的激励措施是客户长期参与的关键刺激。但是，由于缺乏以下信息，请说服客户在FL上进行质量参与：（i）有关客户数据质量和属性的完整信息； （ii）客户数据贡献的价值； （iii）货币奖励优惠的可信赖机制。这通常会导致培训和沟通效率较差。尽管有几项工作着重于战略激励设计和客户选择以克服这个问题，但就针对预见的数字经济（包括Web 3.0）量身定制的总体设计存在一个重大的知识差距，同时同时实现了学习目标。为了解决这一差距，我们提出了一个基于贡献的令牌化激励方案，即\ texttt {fedToken}，并得到区块链技术的支持，可确保在模型培训期间与其数据估值相对应的客户之间的公平分配。利用工程设计的基于Shapley的计划，我们首先近似模型聚合过程中本地模型的贡献，然后战略性地安排客户降低沟通循环的融合和锚定方式，以分配\ emph {负担得起的}代币在受限的货币预算下。广泛的模拟证明了我们提出的方法的功效。

传入/传出车辆的记录是根本原因分析的关键信息，以打击各种敏感组织中的安全违规事件。 RFID标记会阻碍物流和技术方面的车辆跟踪解决方案的可扩展性。例如，要求标记为RFID的每个传入车辆（部门或私人）是严重的限制，并且与RFID一起检测异常车辆运动的视频分析是不平凡的。我们利用公开可用的计算机视觉算法实现，使用有限状态机形式主义开发可解释的车辆跟踪算法。国家机器将用于状态转换的级联对象检测和光学特征识别（OCR）模型中的输入。我们从系统部署站点中评估了75个285辆车的视频片段中提出的方法。我们观察到检测率受速度和车辆类型的影响最大。当车辆运动仅限于在检查点类似于RFID标记的检查点时，将达到最高的检测率。我们进一步分析了700个对Live DATA的车辆跟踪预测，并确定大多数车辆数量预测误差是由于无法辨认的文本，图像布鲁尔，文本遮挡，文本遮挡和vecab外字母引起的。为了进行系统部署和性能增强，我们希望我们正在进行的系统监控能够提供证据，以在安全检查点上建立更高的车辆通知SOP，并将已部署的计算机视觉模型和状态模型的微调驱动为建立拟议的方法作为RFID标记的有希望的替代方法。

肺癌治疗中有针对性疗法的标准诊断程序涉及组织学亚型和随后检测关键驱动因素突变，例如EGFR。即使分子分析可以发现驱动器突变，但该过程通常很昂贵且耗时。深度学习的图像分析为直接从整个幻灯片图像（WSIS）直接发现驱动器突变提供了一种更经济的替代方法。在这项工作中，我们使用具有弱监督的自定义深度学习管道来鉴定苏木精和曙红染色的WSI的EGFR突变的形态相关性，此外还可以检测到肿瘤和组织学亚型。我们通过对两个肺癌数据集进行严格的实验和消融研究来证明管道的有效性-TCGA和来自印度的私人数据集。通过管道，我们在肿瘤检测下达到了曲线（AUC）的平均面积（AUC），在TCGA数据集上的腺癌和鳞状细胞癌之间的组织学亚型为0.942。对于EGFR检测，我们在TCGA数据集上的平均AUC为0.864，印度数据集的平均AUC为0.783。我们的关键学习点包括以下内容。首先，如果要在目标数据集中微调特征提取器，则使用对组织学训练的特征提取器层没有特别的优势。其次，选择具有较高细胞的斑块，大概是捕获肿瘤区域，并不总是有帮助的，因为疾病类别的迹象可能存在于肿瘤 - 肿瘤的基质中。

文本生成的广泛使用的评估指标要么与更长的文本效果不错，要么无法评估文本质量的所有方面。在本文中，我们引入了一个名为SMART的新指标，以减轻此类限制。具体而言，我们将句子视为匹配的基本单位，而不是代币，并使用句子匹配函数来匹配匹配候选和参考句子。还将候选句子与源文件中的句子进行了比较，以允许接地（例如，事实）评估。我们的结果表明，我们提出的指标与基于模型的匹配函数的系统级相关性优于萨姆瓦尔摘要元评估数据集上的所有竞争指标指标。后者不使用任何神经模型，这在模型开发阶段很有用，在这些阶段，资源可以受到限制且需要快速评估。最后，我们还进行了广泛的分析，表明我们提出的指标与较长的摘要很好地运行，并且对特定模型的偏见较小。