从人们到3D面部模型的面部表情转移是一种经典的计算机图形问题。在本文中，我们提出了一种基于学习的基于学习的方法，将来自图像和视频从图像和视频转移到面部头颈络合物的生物力学模型。利用面部动作编码系统（FACS）作为表达空间的中间表示，我们训练深度神经网络，采用FACS动作单元（AUS），并为肌肉骨骼模型输出合适的面部肌肉和钳口激活信号。通过生物力学模拟，激活变形了面部软组织，从而将表达转移到模型。我们的方法具有比以前的方法相比。首先，面部表情是剖贯的一致，因为我们的生物力学模型模拟了面部，头部和颈部的相关解剖结构。其次，通过使用从生物力学模型本身产生的数据训练神经网络，我们消除了数据收集的表达式转移的手动努力。通过涉及转移到面部表情和头部姿势的实验，通过实验证明了我们的方法的成功。

While deep learning methods hitherto have achieved considerable success in medical image segmentation, they are still hampered by two limitations: (i) reliance on large-scale well-labeled datasets, which are difficult to curate due to the expert-driven and time-consuming nature of pixel-level annotations in clinical practices, and (ii) failure to generalize from one domain to another, especially when the target domain is a different modality with severe domain shifts. Recent unsupervised domain adaptation~(UDA) techniques leverage abundant labeled source data together with unlabeled target data to reduce the domain gap, but these methods degrade significantly with limited source annotations. In this study, we address this underexplored UDA problem, investigating a challenging but valuable realistic scenario, where the source domain not only exhibits domain shift~w.r.t. the target domain but also suffers from label scarcity. In this regard, we propose a novel and generic framework called ``Label-Efficient Unsupervised Domain Adaptation"~(LE-UDA). In LE-UDA, we construct self-ensembling consistency for knowledge transfer between both domains, as well as a self-ensembling adversarial learning module to achieve better feature alignment for UDA. To assess the effectiveness of our method, we conduct extensive experiments on two different tasks for cross-modality segmentation between MRI and CT images. Experimental results demonstrate that the proposed LE-UDA can efficiently leverage limited source labels to improve cross-domain segmentation performance, outperforming state-of-the-art UDA approaches in the literature. Code is available at: https://github.com/jacobzhaoziyuan/LE-UDA.

Given a possibly false claim sentence, how can we automatically correct it with minimal editing? Existing methods either require a large number of pairs of false and corrected claims for supervised training or do not handle well errors spanning over multiple tokens within an utterance. In this paper, we propose VENCE, a novel method for factual error correction (FEC) with minimal edits. VENCE formulates the FEC problem as iterative sampling editing actions with respect to a target density function. We carefully design the target function with predicted truthfulness scores from an offline trained fact verification model. VENCE samples the most probable editing positions based on back-calculated gradients of the truthfulness score concerning input tokens and the editing actions using a distantly-supervised language model (T5). Experiments on a public dataset show that VENCE improves the well-adopted SARI metric by 5.3 (or a relative improvement of 11.8%) over the previous best distantly-supervised methods.

非平行的多与众不同的语音转换仍然是一项有趣但具有挑战性的语音处理任务。最近，基于有条件的自动编码器的方法AutoVC通过使用信息限制的瓶颈来删除说话者身份和语音内容，从而实现了出色的转换结果。但是，由于纯粹的自动编码器训练方法，很难评估内容和说话者身份的分离效果。在本文中，一个新颖的语音转换框架，名为$ \ boldsymbol t $ ext $ \ boldsymbol g $ uided $ \ boldsymbol a $ utovc（tgavc），提议更有效地将内容和音色与语音分开，其中预期的内容嵌入其中根据文本转录生产的旨在指导语音内容的提取。此外，对对抗性训练将用于消除从语音中提取的估计内容中的说话者身份信息。在预期内容嵌入和对抗培训的指导下，对内容编码器进行了培训，以从语音中提取嵌入说话者的内容。 Aishell-3数据集的实验表明，所提出的模型在自然性和转换语音的相似性方面优于AUTOVC。

最近的作品表明，如何将大语言模型（LLM）的推理能力应用于自然语言处理以外的领域，例如机器人的计划和互动。这些具体的问题要求代理商了解世界上许多语义方面：可用技能的曲目，这些技能如何影响世界以及对世界的变化如何映射回该语言。在体现环境中规划的LLMS不仅需要考虑要做什么技能，还需要考虑如何以及何时进行操作 - 答案随着时间的推移而变化，以响应代理商自己的选择。在这项工作中，我们调查了在这种体现的环境中使用的LLM在多大程度上可以推论通过自然语言提供的反馈来源，而无需任何其他培训。我们建议，通过利用环境反馈，LLM能够形成内部独白，使他们能够在机器人控制方案中进行更丰富的处理和计划。我们研究了各种反馈来源，例如成功检测，场景描述和人类互动。我们发现，闭环语言反馈显着改善了三个领域的高级指导完成，包括模拟和真实的桌面顶部重新排列任务以及现实世界中厨房环境中的长途移动操作任务。

在过去的十年中，电子商务的自动产品描述生成已经取得了重大进步。产品文案旨在通过通过文本描述突出产品特征来吸引用户的兴趣并改善用户体验。随着电子商务平台提供的服务变得多样化，有必要动态地调整自动生成描述的模式。在本文中，我们将基于电子商务前缀的可控文案生成（EPCCG）系统部署到JD.com电子商务产品推荐平台中的经验。系统的开发包含两个主要组成部分：1）文案写作方面提取； 2）弱监督的方面标签； 3）具有基于前缀的语言模型的文本生成； 4）文案写作质量控制。我们进行实验以验证拟议的EPCCG的有效性。此外，我们将与EPCCG合作的已部署架构介绍到实时JD.com电子商务推荐平台以及部署以来的巨大回报。

大型语言模型可以编码有关世界的大量语义知识。这种知识对于旨在采取自然语言表达的高级，时间扩展的指示的机器人可能非常有用。但是，语言模型的一个重大弱点是，它们缺乏现实世界的经验，这使得很难利用它们在给定的体现中进行决策。例如，要求语言模型描述如何清洁溢出物可能会导致合理的叙述，但是它可能不适用于需要在特定环境中执行此任务的特定代理商（例如机器人）。我们建议通过预处理的技能来提供现实世界的基础，这些技能用于限制模型以提出可行且在上下文上适当的自然语言动作。机器人可以充当语​​言模型的“手和眼睛”，而语言模型可以提供有关任务的高级语义知识。我们展示了如何将低级技能与大语言模型结合在一起，以便语言模型提供有关执行复杂和时间扩展说明的过程的高级知识，而与这些技能相关的价值功能则提供了连接必要的基础了解特定的物理环境。我们在许多现实世界的机器人任务上评估了我们的方法，我们表明了对现实世界接地的需求，并且这种方法能够在移动操纵器上完成长远，抽象的自然语言指令。该项目的网站和视频可以在https://say-can.github.io/上找到。

与痴呆症相关的认知障碍（CI）在全球范围内影响超过5500万人，并且每3秒钟以一个新病例的速度迅速增长。随着临床试验反复出现的失败，早期诊断至关重要，但是在低水平和中等收入国家中，全球75％的痴呆症病例未被诊断为90％。众所周知，当前的诊断方法是复杂的，涉及对医学笔记，大量认知测试，昂贵的脑部扫描或脊柱液体测试的手动审查。与CI相关的信息经常在电子健康记录（EHR）中找到，并且可以为早期诊断提供重要线索，但是专家的手动审查是繁琐的，并且容易发生。该项目开发了一种新型的最新自动筛选管道，用于可扩展和高速发现EHR中的CI。为了了解EHR中复杂语言结构的语言环境，构建了一个8,656个序列的数据库，以训练基于注意力的深度学习自然语言处理模型以对序列进行分类。使用序列级别分类器开发了基于逻辑回归的患者级别预测模型。深度学习系统的精度达到了93％，AUC = 0.98，以识别其EHR中没有较早诊断，与痴呆有关的诊断代码或与痴呆有关的药物的患者。否则，这些患者将未被发现或检测到太晚。 EHR筛选管道已部署在Neurahealthnlp中，这是一种用于自动化和实时CI筛选的Web应用程序，只需将EHR上传到浏览器中即可。 Neurahealthnlp更便宜，更快，更容易获得，并且胜过当前的临床方法，包括基于文本的分析和机器学习方法。它使得早期诊断可在稀缺的医疗服务中可行，但可访问的互联网或蜂窝服务。

在诊所，放射学报告对于指导患者的治疗至关重要。不幸的是，报告写作对放射科医师造成了沉重的负担。为了有效地减少这种负担，在此提出了一种从胸部X射线的报告生成的自动，多模态方法。我们的方法，通过观察到放射学报告的描述与X射线图像高度相关，具有两个不同的模块：（i）学习知识库。为了吸收嵌入上述相关性的知识，我们根据文本嵌入自动构建知识库。 （ii）多模态对齐。为了促进报告，疾病标签和图像之间的语义对齐，我们明确地利用文本嵌入来指导视觉特征空间的学习。我们评估所提出的模型的表现，使用来自公共IU和模拟 - CXR数据集的自然语言生成和临床疗效。我们的消融研究表明，每个模块都有助于提高所生成的报告的质量。此外，借助两种模块，我们的方法显然优于最先进的方法。

实现通用语言情报是自然语言处理的长期目标，标准评估基准发挥基本和指导作用。我们认为，对于通用语言智能评估，基准本身需要全面和系统。为此，我们提出了Cuge，一种中文语言理解和生成评估基准，具有以下特征：（1）分层基准框架，其中数据集主要选择和组织语言能力 - 任务数据集层次结构。 （2）多级评分策略，其中基于分层框架提供了不同级别的模型性能。为了促进CUGE，我们提供了一个公共排行榜，可以自定义，以支持灵活的模型判断标准。代表性预先训练的语言模型的评估结果表明了对通用语言智能的完善的充足空间。 Cuge在Cuge.baai.ac.cn上公开提供。