从世界上任何地方拍摄的单个地面RGB图像预测地理位置（地理位置）是一个非常具有挑战性的问题。挑战包括由于不同的环境场景而导致的图像多样性，相同位置的出现急剧变化，具体取决于一天中的时间，天气，季节和更重要的是，该预测是由单个图像可能只有一个可能只有一个图像做出的很少有地理线索。由于这些原因，大多数现有作品仅限于特定的城市，图像或全球地标。在这项工作中，我们专注于为行星尺度单位图地理定位开发有效的解决方案。为此，我们提出了转运器，这是一个统一的双分支变压器网络，在整个图像上关注细节，并在极端的外观变化下产生健壮的特征表示。转运器将RGB图像及其语义分割图作为输入，在每个变压器层之后的两个平行分支之间进行交互，并以多任务方式同时执行地理位置定位和场景识别。我们在四个基准数据集上评估转运器-IM2GPS，IM2GPS3K，YFCC4K，YFCC26K，并获得5.5％，14.1％，4.9％，9.9％的大陆级别准确度比最新的级别的精度提高。在现实世界测试图像上还验证了转运器，发现比以前的方法更有效。

机器人任务说明通常涉及机器人必须在环境中定位（地面）的引用对象。尽管任务意图理解是自然语言理解的重要组成部分，但努力却减少了解决任务时可能出现的歧义的努力。现有作品使用基于视觉的任务接地和歧义检测，适用于固定视图和静态机器人。但是，该问题对移动机器人进行了放大，其中未知的理想视图是未知的。此外，单个视图可能不足以定位给定区域中的所有对象实例，从而导致歧义检测不准确。只有机器人能够传达其面临的歧义，人类干预才能有所帮助。在本文中，我们介绍了doro（对对象的歧义），该系统可以帮助体现的代理在需要时提出合适的查询来消除引用对象的歧义。给定预期对象所处的区域，Doro通过在探索和扫描该区域的同时从多个视图中汇总观察结果来找到对象的所有实例。然后，它使用接地对象实例的信息提出合适的查询。使用AI2thor模拟器进行的实验表明，Doro不仅更准确地检测到歧义，而且还通过从视觉语言接地中获得了更准确的信息来提高冗长的查询。

近年来，与私人数据的分散学习领域有很大进展。联合学习（FL）和分裂学习（SL）是两个拥有其优点和缺点的矛头，并分别适用于许多用户客户和大型型号。为了享受这两个好处，斯普利特这样的混合方法已经出现了迟到，但他们的基本面仍然是虚幻的。在这项工作中，我们首先识别SL的基本瓶颈，从而提出可伸缩的SL框架，被卷曲的SGLR。 SGLR下的服务器在分裂层上广播了平均的公共梯度，在没有横跨客户端的情况下仿真FL而没有任何额外的通信。同时，SGLR将学习率分解为服务器端和客户端速率，并单独调整它们以支持许多客户端。仿真结果证实了SGLR实现比其他基线SL方法更高的精度，包括分裂，这甚至是与耗能更高的能量和通信成本的影响。作为次要结果，我们通过使用SLGR通过基线通过相互信息观察更大的敏感信息泄漏。

搭配机器人的效用在很大程度上取决于人类的简单和直观的相互作用机制。如果机器人在自然语言中接受任务指令，首先，它必须通过解码指令来了解用户的意图。然而，在执行任务时，由于观察到的场景的变化，机器人可能面临不可预见的情况，因此需要进一步的用户干预。在本文中，我们提出了一个称为谈话的系统，该系统使机器人能够通过在视觉上观察僵局来启动与教师的相干对话交换。通过对话，它要么在原始计划中找到一个提示，它是一个可接受的替代原始计划的替代方案，或者完全肯定地中止任务。为了实现可能的僵局，我们利用观察到的场景的密集标题和给定的指令，共同计算机器人的下一个动作。我们基于初始指令和情境场景对的数据集评估我们的系统。我们的系统可以识别僵局，并以适当的对话交换来解决82％的准确性。此外，与现有技术相比，用户学习表明，我们的系统的问题更自然（4.02平均为1到5的平均值）（平均3.08）。

Language use changes over time, and this impacts the effectiveness of NLP systems. This phenomenon is even more prevalent in social media data during crisis events where meaning and frequency of word usage may change over the course of days. Contextual language models fail to adapt temporally, emphasizing the need for temporal adaptation in models which need to be deployed over an extended period of time. While existing approaches consider data spanning large periods of time (from years to decades), shorter time spans are critical for crisis data. We quantify temporal degradation for this scenario and propose methods to cope with performance loss by leveraging techniques from domain adaptation. To the best of our knowledge, this is the first effort to explore effects of rapid language change driven by adversarial adaptations, particularly during natural and human-induced disasters. Through extensive experimentation on diverse crisis datasets, we analyze under what conditions our approaches outperform strong baselines while highlighting the current limitations of temporal adaptation methods in scenarios where access to unlabeled data is scarce.