有效的人类学习取决于广泛的教育材料，与学习者目前对该主题保持一致。虽然互联网彻底改变了人类的学习或教育，但仍存在大量资源可访问性障碍。即，过剩的在线信息可以使其充满努力导航和发现高质量的学习材料。在本文中，我们提出了教育资源发现（ERD）管道，用于为新颖域自动化Web资源发现。管道由三个主要步骤组成：数据收集，功能提取和资源分类。我们从一个已知的源域开始，通过传输学习在两个看不见的目标域上进行资源发现。我们首先从一组种子文档中收集频繁查询并在网上搜索以获取候选资源，例如讲座幻灯片和介绍博客帖子。然后我们介绍一个小说预用信息检索深神经网络模型，查询文件屏蔽语言建模（QD-MLM），以提取这些候选资源的深度特征。我们应用基于树的分类器来决定候选人是否是一个积极的学习资源。当在两个类似但新的靶域评估时，管道在评估时实现0.94和0.82的F1分数。最后，我们展示了该管道如何使应用程序有益于应用：调查的领先段落生成。这是据我们所知，这是考虑各种网络资源的研究。我们还释放了39,728个手动标记的Web资源的语料库，以及来自NLP，计算机视觉（CV）和统计信息（统计数据）的659个查询。
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科学主题的分类方案概述了其知识体系。它还可以用于促进访问研究文章和与受试者相关的其他材料。例如，ACM计算分类系统（CCS）用于ACM数字库搜索界面以及索引计算机科学论文。我们观察到，计算语言学（CL）和自然语言处理（NLP），不存在综合分类系统等CCS或数学主题分类（MSC）。我们提出了一个分类方案 - 基于在这一主题的77个大学课程的在线讲座的分析，Cl / NLP的Clicker。目前拟议的分类学包括334个主题，并侧重于CL / NLP的教育方面;它主要是基于，但不是完全，在NLP课程的讲义中。我们讨论这种分类系统如何帮助各种现实世界应用，包括辅导平台，资源检索，资源推荐，先决条件链学习和调查生成。
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分子和形态特征是生物分类学的重要部分，是矛盾的，但需要整合。如今，有机体的图像识别和生物信息学正在出现和热门问题，但它们之间存在差距。在这项工作中，由遗传信息介导的一个多分支识别框架桥接了这个障碍，该障碍建立了宏观形态学和蘑菇的微分子信息之间的联系。提出了新型的多角度结构来融合三个分支模型的特征图像，从而显着提高了识别的准确性约10％，高达90％以上。此外，通过使用遗传距离嵌入作为预测图像距离和物种识别的表示空间，将遗传信息实现到蘑菇图像识别任务中。还首次深入讨论了传统分类任务的语义过度拟合和细粒图像识别的粒度。使用零拍学习任务在细粒度的情况下研究了该模型的普遍性，这可以预测看不见样本的分类和进化信息。我们提出了第一种将图像映射到DNA的方法，即使用编码器映射图像来遗传距离，然后通过预先训练的解码器解码DNA，其中37种DNA预测的总检验准确性为87.45％。这项研究通过系统地研究蘑菇图像识别问题，弥合宏观生物学信息和微观分子信息之间的差距，从而创建一个新颖的识别框架，这将为未来的智能生物识别技术提供新的参考。
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大芬基的物种鉴定，即蘑菇，一直是一项具有挑战性的任务。仍然有大量有毒的蘑菇，这对人们的生命构成了风险。但是，传统的识别方法需要大量在手动识别的分类学领域具有知识的专家，而且不仅效率低下，而且消耗了大量的人力和资本成本。在本文中，我们提出了一个基于注意力机构的新模型，Mushroomnet，该模型将轻型网络MobilenetV3应用于骨干模型，并结合了我们提出的注意力结构，并在蘑菇识别任务中实现了出色的性能。在公共数据集上，Mushroomnet模型的测试准确性已达到83.9％，在本地数据集上，测试精度已达到77.4％。提出的注意机制很好地将注意力集中在蘑菇图像的身体上，以进行混合通道注意力，并通过GRAD-CAM可视化的注意热图。此外，在这项研究中，将遗传距离添加到蘑菇图像识别任务中，将遗传距离用作表示空间，并且数据集中每对蘑菇物种之间的遗传距离被用作遗传距离表示的嵌入空间，以预测图像距离和物种。确认。我们发现，使用MES激活函数可以很好地预测蘑菇的遗传距离，但精度低于软疗法。拟议的蘑菇网已被证明，它显示出自动和在线蘑菇图像的巨大潜力，拟议的自动程序将有助于并参考传统的蘑菇分类。
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为了支持行业4.0触觉和人机互动的应用，第六代（6G）需要一个完全自主，视觉和互动的新框架。在本文中，我们为专用网络计划服务提供了一个新颖的框架，提供了一种端到端解决方案，该解决方案从用户设备接收视觉和感官数据，重建3D网络环境并在服务器上执行网络计划，并可视化在用户设备显示上，具有增强现实（AR）的网络性能。该解决方案由三个关键的技术组件授权：1）基于视觉和传感器融合的3D环境重建，2）基于射线跟踪的无线电图生成和网络计划，以及3）实时摄像机启用AR-Empower的网络可视化重新定位。我们在德国的博世植物中进行了概念验证，并显示了优化天线位置的良好网络覆盖范围，并且在环境重建和摄像机重新定位中均高精度。我们还实现了实时AR支持的网络监视，每帧的端到端延迟约为32毫秒。
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3D相关的电感偏见，例如翻译不变性和旋转率偏差，对于在3D原子图（例如分子）上运行的图形神经网络是必不可少的。受到变压器在各个领域的成功的启发，我们研究了如何将这些电感偏置纳入变压器。在本文中，我们提出了Equibrouner，这是一个图形神经网络，利用了变压器体系结构的强度，并结合了基于不可减至表示（IRREPS）的$ SE（3）/e（3）$ - 均值功能。 IRREPS在通道尺寸中的编码均值信息而不使图形结构复杂化。简单性使我们能够通过用eproimiant对应物替换原始操作来直接合并它们。此外，为了更好地适应3D图，我们提出了一种新颖的模棱两可的图形注意力，该图都考虑了内容和几何信息，例如IRRERPS特征中包含的相对位置。为了提高注意力的表现力，我们用多层感知器的注意力取代了点产品的注意力，并包括非线性消息传递。我们在两个量子性能预测数据集（QM9和OC20）上进行基准测试。对于QM9，在接受相同数据分区训练的模型中，Equibourer在12个回归任务中的11个中取得了最佳结果。对于OC20，在使用IS2RE数据和IS2RS数据的培训设置下，Equibourer对最先进的模型进行了改进。复制所有主要结果的代码将很快获得。
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随着野火产生的大气气溶胶减少了向地球的传入太阳辐射，越来越频繁的野火会显着影响太阳能的产生。通过气溶胶光学深度（AOD）测量大气气溶胶，可以通过地球静止卫星检索和监测AOD数据流。但是，多源遥感数据流通常具有异质特征，包括不同的数据缺失率，测量误差，系统偏见等。为了准确估计和预测潜在的AOD传播过程，存在实践需求和理论利益，以提出一种通过同时利用或融合多种源的异质卫星远程远程远程灵感数据来建模物理信息的统计方法。提出的方法利用光谱方法将多源卫星数据流与控制AOD传播过程的基本对流扩散方程相结合。统计模型中包括一个偏差校正过程，以说明物理模型的偏差和傅立叶系列的截断误差。提出的方法适用于从国家海洋和大气管理局获得的加利福尼亚野火AOD数据流。提供了全面的数值示例，以证明所提出方法的预测能力和模型解释性。计算机代码已在GitHub上提供。
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2022-06-22
我们介绍Artbench-10，这是一流的平衡，高质量的，清洁的注释和标准化数据集，用于基准艺术品生成。它包括60,000幅艺术品图像，来自10种独特的艺术风格，每种样式的训练图像和1,000张测试图像。 Artbench-10比以前的艺术品数据集具有多个优势。首先，它是平衡的，而大多数以前的艺术品数据集都遭受了长时间的分布。其次，这些图像具有高质量，并带有干净的注释。第三，ArtBench-10是由标准化数据收集，注释，过滤和预处理程序创建的。我们提供三个版本的数据集，具有不同的分辨率（$ 32 \ times32 $，$ 256 \ times256 $和原始图像尺寸），并以一种易于通过流行的机器学习框架来合并的方式。我们还使用具有ArtBench-10的代表性图像合成模型进行了广泛的基准测试实验，并进行了深入分析。该数据集可从https://github.com/liaopeiyuan/artbench获得公平使用许可证。
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近年来，人们对可解释的AI（XAI）领域的兴趣激增，文献中提出了很多算法。但是，关于如何评估XAI的共识缺乏共识阻碍了该领域的发展。我们强调说，XAI并不是一组整体技术 - 研究人员和从业人员已经开始利用XAI算法来构建服务于不同使用环境的XAI系统，例如模型调试和决策支持。然而，对XAI的算法研究通常不会考虑到这些多样化的下游使用环境，从而对实际用户产生有限的有效性甚至意想不到的后果，以及从业者做出技术选择的困难。我们认为，缩小差距的一种方法是开发评估方法，这些方法在这些用法上下文中说明了不同的用户需求。为了实现这一目标，我们通过考虑XAI评估标准对XAI的原型用法上下文的相对重要性，介绍了情境化XAI评估的观点。为了探索XAI评估标准的上下文依赖性，我们进行了两项调查研究，一项与XAI主题专家，另一项与人群工人进行。我们的结果敦促通过使用使用的评估实践进行负责任的AI研究，并在不同使用环境中对XAI的用户需求有细微的了解。
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在现有作品中，框架及其对视频质量评估（VQA）的影响之间的时间关系仍然不足。这些关系导致视频质量的两种重要效果类型。首先，某些时间变化（例如摇动，闪烁和突然的场景过渡）会导致时间扭曲并导致额外的质量降解，而其他变化（例如，与有意义的事件相关的变化）却没有。其次，人类视觉系统通常对具有不同内容的框架有不同的关注，从而导致其对整体视频质量的重要性不同。基于变压器的突出时间序列建模能力，我们提出了一种新颖有效的基于变压器的VQA方法来解决这两个问题。为了更好地区分时间变化，从而捕获了时间变形，我们设计了一个基于变压器的时空扭曲提取（STDE）模块。为了解决时间质量的关注，我们提出了类似编码器的时间含量变压器（TCT）。我们还介绍了功能上的时间抽样，以减少TCT的输入长度，以提高该模块的学习效率和效率。由STDE和TCT组成，用于视频质量评估（DISCOVQA）的拟议的时间失真符合变压器（DISCOVQA）在几个VQA基准上达到了最新的性能，而无需任何额外的预训练数据集，多达10％的概括能力提高了10％比现有方法。我们还进行了广泛的消融实验，以证明我们提出的模型中每个部分的有效性，并提供可视化以证明所提出的模块实现了我们对这些时间问题进行建模的意图。我们将在以后发布我们的代码和预算权重。
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