在本文中，我们介绍了时间多解决图形神经网络（TMGNN），这是两个学会构建多尺度和多分辨率图结构的第一个体系结构，并结合了时间序列信号以捕获动态图的时间变化。我们已经将我们提出的模型应用于预测流行病和大流行病的任务，该模型是根据几个欧洲国家从实际的covid-19-19-19大流行病和水痘流行中收集的历史时间序列数据，并获得了与其他竞争性的结果相比，与其他竞争性的结果相比先前的最新时间架构和图形学习算法。我们已经表明，捕获图的多尺度和多分辨率结构对于提取本地或全球信息很重要，这些信息在理解全球流行病（例如covid-9）的动态中起着至关重要世界。我们的工作为预测和减轻未来的流行病和流行病带来了有希望的研究方向。

The introduction of high-quality image generation models, particularly the StyleGAN family, provides a powerful tool to synthesize and manipulate images. However, existing models are built upon high-quality (HQ) data as desired outputs, making them unfit for in-the-wild low-quality (LQ) images, which are common inputs for manipulation. In this work, we bridge this gap by proposing a novel GAN structure that allows for generating images with controllable quality. The network can synthesize various image degradation and restore the sharp image via a quality control code. Our proposed QC-StyleGAN can directly edit LQ images without altering their quality by applying GAN inversion and manipulation techniques. It also provides for free an image restoration solution that can handle various degradations, including noise, blur, compression artifacts, and their mixtures. Finally, we demonstrate numerous other applications such as image degradation synthesis, transfer, and interpolation.

Large language models (LLMs) have been shown to be able to perform new tasks based on a few demonstrations or natural language instructions. While these capabilities have led to widespread adoption, most LLMs are developed by resource-rich organizations and are frequently kept from the public. As a step towards democratizing this powerful technology, we present BLOOM, a 176B-parameter open-access language model designed and built thanks to a collaboration of hundreds of researchers. BLOOM is a decoder-only Transformer language model that was trained on the ROOTS corpus, a dataset comprising hundreds of sources in 46 natural and 13 programming languages (59 in total). We find that BLOOM achieves competitive performance on a wide variety of benchmarks, with stronger results after undergoing multitask prompted finetuning. To facilitate future research and applications using LLMs, we publicly release our models and code under the Responsible AI License.

Graph neural networks (GNNs) have demonstrated excellent performance in a wide range of applications. However, the enormous size of large-scale graphs hinders their applications under real-time inference scenarios. Although existing scalable GNNs leverage linear propagation to preprocess the features and accelerate the training and inference procedure, these methods still suffer from scalability issues when making inferences on unseen nodes, as the feature preprocessing requires the graph is known and fixed. To speed up the inference in the inductive setting, we propose a novel adaptive propagation order approach that generates the personalized propagation order for each node based on its topological information. This could successfully avoid the redundant computation of feature propagation. Moreover, the trade-off between accuracy and inference latency can be flexibly controlled by simple hyper-parameters to match different latency constraints of application scenarios. To compensate for the potential inference accuracy loss, we further propose Inception Distillation to exploit the multi scale reception information and improve the inference performance. Extensive experiments are conducted on four public datasets with different scales and characteristics, and the experimental results show that our proposed inference acceleration framework outperforms the SOTA graph inference acceleration baselines in terms of both accuracy and efficiency. In particular, the advantage of our proposed method is more significant on larger-scale datasets, and our framework achieves $75\times$ inference speedup on the largest Ogbn-products dataset.

语义分割是开发医学图像诊断系统的重要任务。但是，构建注释的医疗数据集很昂贵。因此，在这种情况下，半监督方法很重要。在半监督学习中，标签的质量在模型性能中起着至关重要的作用。在这项工作中，我们提出了一种新的伪标签策略，可提高用于培训学生网络的伪标签的质量。我们遵循多阶段的半监督训练方法，该方法在标记的数据集上训练教师模型，然后使用训练有素的老师将伪标签渲染用于学生培训。通过这样做，伪标签将被更新，并且随着培训的进度更加精确。上一个和我们的方法之间的关键区别在于，我们在学生培训过程中更新教师模型。因此，在学生培训过程中，提高了伪标签的质量。我们还提出了一种简单但有效的策略，以使用动量模型来提高伪标签的质量 - 训练过程中原始模型的慢复制版本。通过应用动量模型与学生培训期间的重新渲染伪标签相结合，我们在五个数据集中平均达到了84.1％的骰子分数（即Kvarsir，CVC-ClinicdB，Etis-laribpolypdb，cvc-colondb，cvc-colondb，cvc-colondb和cvc-300）和CVC-300）只有20％的数据集用作标记数据。我们的结果超过了3％的共同实践，甚至在某些数据集中取得了完全监督的结果。我们的源代码和预培训模型可在https://github.com/sun-asterisk-research/online学习SSL上找到

可解释的AI（XAI）的目的是设计方法，以提供有关黑盒模型（例如深神经网络）的推理过程的见解，以便向人类解释它们。社会科学研究指出，这种解释应该是对话的，类似于人类对人类的解释。在这项工作中，我们使用包含自然语言理解和发电组成部分的代理的标准设计来展示如何将XAI纳入对话代理。我们以XAI问题库为基础，我们通过质量控制的释义扩展，以了解用户的信息需求。我们进一步系统地调查了文献，以提供适当的解释方法，这些方法提供了以回答这些问题的信息，并提供了全面的建议列表。我们的工作是使用解释代理进行有关机器学习模型的真正自然对话的第一步。 XAI问题的全面列表和相应的解释方法可能会支持其他研究人员提供必要的信息以满足用户的需求。

数十年来，计算机系统持有大量个人数据。一方面，这种数据丰度允许在人工智能（AI），尤其是机器学习（ML）模型中突破。另一方面，它可能威胁用户的隐私并削弱人类与人工智能之间的信任。最近的法规要求，可以从一般情况下从计算机系统中删除有关用户的私人信息，特别是根据要求从ML模型中删除（例如，“被遗忘的权利”）。虽然从后端数据库中删除数据应该很简单，但在AI上下文中，它不够，因为ML模型经常“记住”旧数据。现有的对抗攻击证明，我们可以从训练有素的模型中学习私人会员或培训数据的属性。这种现象要求采用新的范式，即机器学习，以使ML模型忘记了特定的数据。事实证明，由于缺乏共同的框架和资源，最近在机器上学习的工作无法完全解决问题。在本调查文件中，我们试图在其定义，场景，机制和应用中对机器进行彻底的研究。具体而言，作为最先进的研究的类别集合，我们希望为那些寻求机器未学习的入门及其各种表述，设计要求，删除请求，算法和用途的人提供广泛的参考。 ML申请。此外，我们希望概述范式中的关键发现和趋势，并突出显示尚未看到机器无法使用的新研究领域，但仍可以受益匪浅。我们希望这项调查为ML研究人员以及寻求创新隐私技术的研究人员提供宝贵的参考。我们的资源是在https://github.com/tamlhp/awesome-machine-unlearning上。

我们介绍了一种新颖的深度学习方法，用于使用高分辨率的多光谱空中图像在城市环境中检测单个树木。我们使用卷积神经网络来回归一个置信图，指示单个树的位置，该位置是使用峰查找算法本地化的。我们的方法通过检测公共和私人空间中的树木来提供完整的空间覆盖范围，并可以扩展到很大的区域。在我们的研究区域，跨越南加州的五个城市，我们的F评分为0.735，RMSE为2.157 m。我们使用我们的方法在加利福尼亚城市森林中生产所有树木的地图，这表明我们有可能在前所未有的尺度上支持未来的城市林业研究。

无线传感器网络由随机分布的传感器节点组成，用于监视目标或感兴趣的区域。由于每个传感器的电池容量有限，因此维持连续监视的网络是一个挑战。无线电源传输技术正在作为可靠的解决方案，用于通过部署移动充电器（MC）为传感器充电传感器。但是，由于网络中出现不确定性，为MC设计最佳的充电路径是具有挑战性的。由于网络拓扑的不可预测的变化，例如节点故障，传感器的能耗率可能会显着波动。这些变化也导致每个传感器的重要性变化，在现有作品中通常被认为是相同的。我们在本文中提出了一种使用深度强化学习（DRL）方法提出新颖的自适应充电方案，以解决这些挑战。具体来说，我们赋予MC采用充电策略，该策略确定了下一个在网络当前状态上充电条件的传感器。然后，我们使用深层神经网络来参数这项收费策略，该策略将通过强化学习技术进行培训。我们的模型可以适应网络拓扑的自发变化。经验结果表明，所提出的算法的表现优于现有的按需算法的大幅度边缘。

在社交媒体上传播谣言对社会构成了重要威胁，因此最近提出了各种谣言检测技术。然而，现有的工作重点是\ emph {what}实体构成谣言，但几乎没有支持理解\ emph {为什么}实体已被归类为这样。这样可以防止对检测的谣言以及对策设计的有效评估。在这项工作中，我们认为，可以通过过去检测到的相关谣言的例子来给出检测到的谣言的解释。一系列类似的谣言有助于用户概括，即了解控制谣言的探测的特性。由于通常使用特征声明的图表对社交媒体的谣言传播通常是建模的，因此我们提出了一种逐个示例的方法，鉴于谣言图，它从过去的谣言中提取了$ k $最相似和最多的子图。挑战是所有计算都需要快速评估图之间的相似性。为了在流式设置中实现该方法的有效和适应性实现，我们提出了一种新颖的图表学习技术，并报告了实施注意事项。我们的评估实验表明，我们的方法在为各种谣言传播行为提供有意义的解释方面优于基线技术。