去噪扩散概率模型最近获得了很多研究的关注，因为它们优于GAN，以及目前提供最先进的生成性能。扩散模型的卓越性能使它们在若干应用中为它们提供了吸引人的工具，包括尿素，超分辨率和语义编辑。在本文中，我们证明扩散模型也可以用作语义分割的仪器，特别是当标记数据稀缺时的设置中。特别地，对于几种预训练的扩散模型，我们研究了从执行反向扩散过程的马尔可夫步骤的网络的中间激活。我们表明这些激活有效地捕获了来自输入图像的语义信息，并且看起来是分割问题的优异像素级表示。基于这些观察，我们描述了一种简单的分段方法，即使仅提供了几种训练图像也可以工作。我们的方法显着优于若干数据集的现有替代品，以获得相同数量的人类监督。
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高保真语义图像编辑的最新进展依赖于最先进的生成模型的概述潜在的潜在空间，例如风格。具体而言，最近的作品表明，通过线性偏移以及潜在方向，可以实现面部图像中的属性的体面可控性。几个最近的方法解决了这种方向的发现，隐含地假设最先进的GAN学习潜在空间，具有固有的线性可分离属性分布和语义矢量算术属性。在我们的工作中，我们表明，作为培训神经颂歌的流动实现的非线性潜在的代码操纵对于许多具有更复杂的非纹理变化因子的实用非面孔图像域有益。特别是，我们调查具有已知属性的大量数据集，并证明某些属性操作仅具有线性移位的挑战。
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关于表格数据深度学习的现有文献提出了广泛的新颖架构，并在各种数据集中报告竞争结果。然而，所提出的模型通常不适合彼此相比，并且现有的作品通常使用不同的基准和实验协议。因此，对于研究人员和从业者来说，目前尚不清楚模特表现最佳。此外，该领域仍然缺乏有效的基线，即易于使用的模型，可以在不同问题上提供竞争性能。在这项工作中，我们通过识别两个简单而强大的深层架构，执行表格数据的DL架构的主要系列的概述。第一个是类似Reset的架构，结果是一个强大的基线，在前的作品中经常丢失。第二种模型是我们简单地适应变压器体系结构的表格数据，这比大多数任务更优于其他解决方案。在相同的培训和调整协议下，这两种模型都与许多现有架构上的许多现有架构进行了比较。我们还将最佳DL模型与渐变提升决策树进行比较，并得出结论仍然没有普遍卓越的解决方案。
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本文提出了第二版的头部和颈部肿瘤（Hecktor）挑战的概述，作为第24届医学图像计算和计算机辅助干预（Miccai）2021的卫星活动。挑战由三个任务组成与患有头颈癌（H＆N）的患者的PET / CT图像的自动分析有关，专注于oropharynx地区。任务1是FDG-PET / CT图像中H＆N主肿瘤肿瘤体积（GTVT）的自动分割。任务2是来自同一FDG-PET / CT的进展自由生存（PFS）的自动预测。最后，任务3与任务2的任务2与参与者提供的地面真理GTVT注释相同。这些数据从六个中心收集，总共325个图像，分为224个培训和101个测试用例。通过103个注册团队和448个结果提交的重要参与，突出了对挑战的兴趣。在第一任务中获得0.7591的骰子相似度系数（DSC），分别在任务2和3中的0.7196和0.6978的一致性指数（C-Index）。在所有任务中，发现这种方法的简单性是确保泛化性能的关键。 PFS预测性能在任务2和3中的比较表明，提供GTVT轮廓对于实现最佳结果，这表明可以使用完全自动方法。这可能避免了对GTVT轮廓的需求，用于可重复和大规模的辐射瘤研究的开头途径，包括千元潜在的受试者。
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在迅速增长的海上风电场市场中出现了增加风力涡轮机尺寸和距离的全球趋势。在英国，海上风电业于2019年生产了英国最多的电力，前一年增加了19.6％。目前，英国将进一步增加产量，旨在增加安装的涡轮机容量74.7％，如最近的冠村租赁轮次反映。通过如此巨大的增长，该部门现在正在寻求机器人和人工智能（RAI），以解决生命周期服务障碍，以支持可持续和有利可图的海上风能生产。如今，RAI应用主要用于支持运营和维护的短期目标。然而，前进，RAI在海上风基础设施的全部生命周期中有可能发挥关键作用，从测量，规划，设计，物流，运营支持，培训和退役。本文介绍了离岸可再生能源部门的RAI的第一个系统评论之一。在当前和未来的要求方面，在行业和学术界的离岸能源需求分析了rai的最先进的。我们的评论还包括对支持RAI的投资，监管和技能开发的详细评估。通过专利和学术出版数据库进行详细分析确定的关键趋势，提供了对安全合规性和可靠性的自主平台认证等障碍的见解，这是自主车队中可扩展性的数字架构，适应性居民运营和优化的适应性规划人机互动对人与自治助理的信赖伙伴关系。
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使用深层学习方法来解决PDE是完全扩张的领域。特别是，物理知识的神经网络，其实现物理域的采样并使用惩罚偏差方程的违反违反部分微分方程的丢失函数。然而，为了解决实际应用中遇到的大规模问题并与PDE的现有数值方法竞争，重要的是设计具有良好可扩展性的平行算法。在传统领域分解方法（DDM）的静脉中，我们认为最近提出的深层DDM方法。我们展示了这种方法的扩展，依赖于使用粗糙空间校正，类似于传统DDM求解器中所做的内容。我们的研究表明，当由于每个迭代时子域之间的瞬时信息交换而增加，当子域的数量增加时，粗校正能够缓解求解器的收敛性的恶化。实验结果表明，我们的方法引起了原始的深度DDM方法的显着加速，降低了额外的计算成本。
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与人类的比较是基准的基本要求是它是一种可靠的模型能力测量。然而，模型比较方法可能具有基础缺陷 - 单独度量的算术平均值用于不同复杂性的所有任务，测试和训练集的不同大小。在本文中，我们根据其报告的结果，检查流行的NLP基准测试的整体评分方法，并通过几何和谐波（适于平均率）重新排列模型。我们分析了几个流行的基准，包括胶水，超级格，XGLUE和Xtreme。分析表明，例如，SuperGlue上的人类水平仍未到达，目前模型还有改进的余地。
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基于成本的图像补丁匹配是计算机视觉，摄影测量和遥感的各种技术的核心。当需要在源图像和目标图像中的参考补丁之间的子像素视差时，必须内插的成本函数或目标图像。虽然基于成本的插值是最容易实现的，但是多个工程已经表明，基于图像的插值可以提高子像素匹配的准确性，但通常以昂贵的搜索过程的成本。然而，这是有问题的，特别是对于诸如立体声匹配或光学流量计算的非常计算密集型应用。在本文中，我们示出了用于一维匹配的壳体差异计算的闭合形式公式，例如，在搜索空间的纠正立体声图像的情况下，在使用标准的NCC，SSD和SAD时存在一个维度。成本函数。然后，我们展示了如何将所提出的公式概括为高维搜索空间的情况，这是未经化的立体声匹配和光学流量提取所必需的。我们还将结果与传统的成本卷插值公式以及最先进的成本的细化方法进行比较，并表明所提出的公式对基于最先进的成本提供了较小的改进在一维搜索空间的情况下的方法，以及搜索空间是二维时的显着改进。
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以准确的，稳健和快速的方式拟合人体，手或面对稀疏输入信号的参数模型，这具有重要的是在AR和VR场景中显着改善浸入。解决这些问题的系统中的一个常见的第一步是直接从输入数据重新分配参数模型的参数。这种方法是快速，稳健的，并且是迭代最小化算法的良好起点。后者搜索最小的能量函数，通常由编码关于问题的结构的知识的数据项和前沿组成。虽然这无疑是一个非常成功的食谱，但前锋往往是手工定义的启发式，发现不同术语之间的正确平衡，以实现高质量的结果是一个非琐碎的任务。此外，转换和优化这些系统以表现方式运行，需要定制实现，要求从工程师和域专家进行大量时间投资。在这项工作中，我们建立了近期学习优化的进步，并提出了由Classic Levenberg-Marquardt算法启发的更新规则。我们展示了所提出的神经优化器对从2D地标的头戴式装置和面部配件的3D体表估计问题的有效性。我们的方法可以很容易地应用于新的模型拟合问题，并提供竞争替代方案，在准确性和速度方面都提供了良好的调谐“传统”模型拟合管道。
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通过简明地表示许多变量的联合功能作为小功能的组合，离散图形模型（GMS）提供了一个强大的框架来分析交互变量的随机和确定性系统。这些模型的主要查询之一是识别该联合功能的极值。这被称为在确定性成本函数网络上的加权约束满足问题（WCSP），以及在随机马尔可夫随机字段上的最大后验（MAP）推断。近似WCSP推理的算法通常依赖于局部一致性算法或信念传播。这些方法与线性编程（LP）弛豫密切相关，并且通常与由相关LP的双解定义的Reparamization耦合。自从Goemans和Williamson的开创性工作以来，据了解，凸软膏放松可以为LP提供优质的保证。但内部点方法的固有计算成本限制了他们的应用。这种情况有所改善，引入了非凸毛蒙特罗风格方法，这些方法非常适合处理与二进制变量的组合问题的SDP放松（例如MaxCut，MaxSAT或地图/ ising）。我们将低等级SDP上限和下限计算具有任意数量的数量和任意二进制成本函数的离散对图形模型，通过基于逐行的更新扩展毛刺蒙特罗样式方法。我们考虑一种传统的两化约束方法和专用块坐标序列方法，避免对配方引入大的惩罚系数。在越来越坚硬和致密的WCSP / CFN实例上，我们观察到BCD方法可以优于两种方法，并提供比本地常量/收敛消息传递方法更严格的边界。
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