半监督学习方法已成为对打击获得大量注释数据的挑战的活跃研究领域。为了提高半监督学习方法表现的目标，我们提出了一种新颖的框架，Hiematch，一种半监督方法，利用分层信息来降低标签成本并表现以及vanilla半监督学习方法。分层信息通常是具有细粒标签的粗标签（例如，啄木鸟）的粗标签（例如，啄木鸟）的现有知识（例如，柔软的啄木鸟或金朝啄木鸟）。但是，尚未探讨使用使用粗类标签来改进半监督技术的监督。在没有细粒度的标签的情况下，Himatch利用标签层次结构，并使用粗级标签作为弱监控信号。此外，Himatch是一种改进任何半熟的学习框架的通用方法，我们使用我们的结果在最近的最先进的技术Mixmatch和Fixmatch上展示了这一点。我们评估了在两个基准数据集，即CiFar-100和Nabirds上的Himatch疗效。与MixMatch相比，HOMACHACT可以在CIFAR-100上减少50％的粒度标签50％的用量，仅在前1个精度的边缘下降0.59％。代码：https://github.com/07agarg/hiermatch.
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Coordinate-based implicit neural networks, or neural fields, have emerged as useful representations of shape and appearance in 3D computer vision. Despite advances however, it remains challenging to build neural fields for categories of objects without datasets like ShapeNet that provide canonicalized object instances that are consistently aligned for their 3D position and orientation (pose). We present Canonical Field Network (CaFi-Net), a self-supervised method to canonicalize the 3D pose of instances from an object category represented as neural fields, specifically neural radiance fields (NeRFs). CaFi-Net directly learns from continuous and noisy radiance fields using a Siamese network architecture that is designed to extract equivariant field features for category-level canonicalization. During inference, our method takes pre-trained neural radiance fields of novel object instances at arbitrary 3D pose, and estimates a canonical field with consistent 3D pose across the entire category. Extensive experiments on a new dataset of 1300 NeRF models across 13 object categories show that our method matches or exceeds the performance of 3D point cloud-based methods.
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Colorsseum是一种开放式和公开可用的大型无线无线测试，可通过虚拟化和软载波形和协议堆栈进行实验研究，在完全可编程的“白盒子”平台上。通过256最先进的软件定义的无线电和巨大的通道仿真器核心，罗马斗兽场几乎可以模拟任何方案，在各种部署和渠道条件下，可以在规模上进行设计，开发和测试解决方案。通过有限脉冲响应滤波器通过高保真FPGA的仿真再现这些罗马孔射频场景。过滤器模拟所需的无线通道的抽头，并将它们应用于无线电节点生成的信号，忠实地模拟现实世界无线环境的条件。在本文中，我们将罗马斗兽场介绍为测试楼，这是第一次向研究界开放。我们描述了罗马斗兽场的建筑及其实验和仿真能力。然后，我们通过示例性用例证明了罗马斗兽场对实验研究的有效性，包括频谱共享和无人空中车辆场景的普遍用途用例，包括普遍的无线技术（例如，蜂窝和Wi-Fi）。斗兽索斗兽场未来更新的路线图总结了这篇论文。
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我们提出了一种新的双边谈判模型，允许自私的代理人在存在用户偏好不确定性的情况下学习如何在多个问题上进行谈判。该模型依赖于代表代理在协商期间使用的策略的可解释策略模板，并学习模板参数以最大化在多个协商中收到的平均实用程序，从而导致最佳的出价接受和生成。我们的模型还使用深度加强学习来评估阈值实用程序值，了解需要它们的策略，从而导出每个环境状态的最佳实用程序。为了处理用户偏好不确定性，模型依赖于随机搜索，以查找最佳与给定部分偏好配置文件同意的用户模型。在协商时间内应用多目标优化和多标准决策方法，以产生帕累托 - 最佳结果，从而增加了成功（Win-Win）谈判的数量。严谨的实验评估表明，采用我们的模型的代理商在个人以及社会福利公用事业方面优于第10次自动谈判代理竞赛（ANAC'19）的获胜代理商。
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尽管最近的进步，但是，尽管最近的进展，但是从单个图像中的人类姿势的全3D估计仍然是一个具有挑战性的任务。在本文中，我们探讨了关于场景几何体的强先前信息的假设可用于提高姿态估计精度。为了主弱地解决这个问题，我们已经组装了一种新的$ \ textbf {几何姿势提供} $ DataSet，包括与各种丰富的3D环境交互的人员的多视图图像。我们利用商业运动捕获系统来收集场景本身的姿势和构造精确的几何3D CAD模型的金标估计。要将对现有框架的现有框架注入图像的现有框架，我们介绍了一种新颖的，基于视图的场景几何形状，一个$ \ textbf {多层深度图} $，它采用了多次射线跟踪到简明地编码沿着每种相机视图光线方向的多个表面入口和退出点。我们提出了两种不同的机制，用于集成多层深度信息姿势估计：输入作为升降2D姿势的编码光线特征，其次是促进学习模型以支持几何一致姿态估计的可差异损失。我们通过实验展示这些技术可以提高3D姿势估计的准确性，特别是在遮挡和复杂场景几何形状的存在中。
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