Temporal sentence grounding (TSG) aims to identify the temporal boundary of a specific segment from an untrimmed video by a sentence query. All existing works first utilize a sparse sampling strategy to extract a fixed number of video frames and then conduct multi-modal interactions with query sentence for reasoning. However, we argue that these methods have overlooked two indispensable issues: 1) Boundary-bias: The annotated target segment generally refers to two specific frames as corresponding start and end timestamps. The video downsampling process may lose these two frames and take the adjacent irrelevant frames as new boundaries. 2) Reasoning-bias: Such incorrect new boundary frames also lead to the reasoning bias during frame-query interaction, reducing the generalization ability of model. To alleviate above limitations, in this paper, we propose a novel Siamese Sampling and Reasoning Network (SSRN) for TSG, which introduces a siamese sampling mechanism to generate additional contextual frames to enrich and refine the new boundaries. Specifically, a reasoning strategy is developed to learn the inter-relationship among these frames and generate soft labels on boundaries for more accurate frame-query reasoning. Such mechanism is also able to supplement the absent consecutive visual semantics to the sampled sparse frames for fine-grained activity understanding. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of SSRN on three challenging datasets.

随着大型预训练的Vison语言模型（如剪辑）的出现，可以通过及时调整来调整可转让表示形式。及时调整试图从存储在预训练的视觉模型的图像和文本编码器中的常识中探索有益信息，以探索下游任务。最近提出的名为“上下文优化”（COP）的方法将一组可学习的向量从语言侧引入文本提示符，而单独调整文本提示符则不会影响图像编码器的计算视觉特征，从而导致了次级优势。在本文中，我们通过学习文本提示并同时为文本和图像编码器提供双重模式提示调整范式。此外，为了使视觉提示更多地集中在目标视觉概念上，我们提出了类感知的视觉及时调整（CAVPT），该调整是通过在模板提示和视觉类别令牌嵌入的语言描述之间进行交叉注意来动态生成的。我们的方法提供了一种新的范式来调整大型预训练的视觉模型，并在8个数据集上进行了广泛的实验结果，证明了该方法的有效性。我们的代码在补充材料中可用。

人群计数是一项回归任务，它估计场景图像中的人数，在一系列安全至关重要的应用程序中起着至关重要的作用，例如视频监视，交通监控和流量控制。在本文中，我们研究了基于深度学习的人群计数模型对后门攻击的脆弱性，这是对深度学习的主要安全威胁。后门攻击者通过数据中毒将后门触发植入目标模型，以控制测试时间的预测。与已经开发和测试的大多数现有后门攻击的图像分类模型不同，人群计数模型是输出多维密度图的回归模型，因此需要不同的技术来操纵。在本文中，我们提出了两次新颖的密度操纵后门攻击（DMBA $^{ - } $和DMBA $^{+} $），以攻击模型以产生任意的大或小密度估计。实验结果证明了我们对五个经典人群计数模型和四种类型数据集的DMBA攻击的有效性。我们还深入分析了后门人群计数模型的独特挑战，并揭示了有效攻击的两个关键要素：1）完整而密集的触发器以及2）操纵地面真相计数或密度图。我们的工作可以帮助评估人群计数模型对潜在后门攻击的脆弱性。

表格数据是业务应用程序中最常见的数据存储格式之一，范围从零售，银行和电子商务。这些应用在很大程度上依赖机器学习模型来取得业务成功。学习表格数据的关键问题之一是将有影响力的特征与所有预定特征区分开。假设所有实例都具有相同的影响力子集，那么全球功能选择已经进行了很长时间。但是，不同的实例依赖于实践中的不同特征子集，这也引起了实例的特征选择，在最近的研究中受到了越来越多的关注。在本文中，我们首先提出了一种新的方法，以发现表格数据的实例影响特征（DIWIFT），其核心是引入影响函数以衡量实例特征的重要性。 Diwift能够在不同实例中自动发现不同尺寸的影响力子集，这与全局特征选择不同，后者考虑了具有相同影响力特征子集的所有实例。另一方面，与以前的实例功能选择不同，DIWIFT最大程度地减少了验证集的验证损失，因此对于训练数据集和测试数据集中存在的分配变化更为强大，这在表格数据中很重要。最后，我们对合成数据集和现实数据集进行了广泛的实验，以验证我们的diwift的有效性，并将其与基线方法进行了比较。此外，我们还通过一些消融实验来证明我们方法的鲁棒性。

我们考虑了个性化新闻推荐的问题，每个用户都以顺序消费新闻。现有的个性化新闻推荐方法的重点是利用用户兴趣，而忽略了推荐中的探索，从而导致反馈循环并长期损害了建议质量。我们基于上下文土匪推荐策略，自然可以解决剥削 - 探索权衡取舍。主要挑战是探索大规模项目空间并利用不确定性的深层表示的计算效率。我们提出了一个两阶段的分层主题，新的深层上下文强盗框架，以在有许多新闻项目时有效地学习用户偏好。我们为用户和新闻使用深度学习表示形式，并将神经上限限制（UCB）策略推广到广义添加剂UCB和BILINEAR UCB。大规模新闻建议数据集的经验结果表明，我们提出的政策是有效的，并且表现优于基线匪徒政策。

为了以计算有效的方式部署深层模型，经常使用模型量化方法。此外，由于新的硬件支持混合的位算术操作，最近对混合精度量化（MPQ）的研究开始通过搜索网络中不同层和模块的优化位低宽，从而完全利用表示的能力。但是，先前的研究主要是在使用强化学习，神经体系结构搜索等的昂贵方案中搜索MPQ策略，或者简单地利用部分先验知识来进行位于刻度分配，这可能是有偏见和优势的。在这项工作中，我们提出了一种新颖的随机量化量化（SDQ）方法，该方法可以在更灵活，更全球优化的空间中自动学习MPQ策略，并具有更平滑的梯度近似。特别是，可区分的位宽参数（DBP）被用作相邻位意选择之间随机量化的概率因素。在获取最佳MPQ策略之后，我们将进一步训练网络使用熵感知的bin正则化和知识蒸馏。我们广泛评估了不同硬件（GPU和FPGA）和数据集的多个网络的方法。 SDQ的表现优于所有最先进的混合或单个精度量化，甚至比较低的位置量化，甚至比各种重新网络和Mobilenet家族的全精度对应物更好，这表明了我们方法的有效性和优势。

本文探讨了从视觉变压器查找最佳子模型的可行性，并引入了纯Vision变压器减肥（VIT-SLIM）框架，可以在跨多个维度从原始模型的端到端搜索这样的子结构，包括输入令牌，MHSA和MLP模块，具有最先进的性能。我们的方法基于学习和统一的L1稀疏限制，具有预定的因素，以反映不同维度的连续搜索空间中的全局重要性。通过单次训练方案，搜索过程非常有效。例如，在DeIT-S中，VIT-SLIM仅需要〜43 GPU小时进行搜索过程，并且搜索结构具有灵活的不同模块中的多维尺寸。然后，根据运行设备上的精度折叠折衷的要求采用预算阈值，并执行重新训练过程以获得最终模型。广泛的实验表明，我们的耐比可以压缩高达40％的参数和40％的视觉变压器上的40％拖鞋，同时在Imagenet上提高了〜0.6％的精度。我们还展示了我们搜索模型在几个下游数据集中的优势。我们的源代码将公开提供。

时间句地接地（TSG）是视频理解的关键和基础。虽然现有方法训练具有大量数据的精心设计的深网络，但我们发现他们可以轻松忘记由于偏移数据分布而在训练阶段的很少出现的情况，这影响了模型概括并导致不希望的表现。为了解决这个问题，我们提出了一个内存增强的网络，称为内存引导的语义学习网络（MGSL-net），它学习并记住在TSG任务中的很少出现的内容。具体而言，MGSL-Net由三个主要部件组成：跨模型互动模块，存储器增强模块和异构注意力模块。我们首先将给定的视频查询对与跨模型图卷积网络对齐，然后利用内存模块在域特定的持久存储器中记录跨模板共享语义功能。在培训期间，内存插槽与常见和罕见的案例动态相关，减轻了遗忘问题。在测试中，可以通过检索存储的存储器来提高罕见的情况，从而产生更好的概括。最后，使用异构注意力模块在视频和查询域中集成增强的多模态特征。三个基准测试的实验结果表明了我们对效率和效率的方法的优势，这在整个数据集上显着提高了准确性，而且在罕见的情况下也是如此。

虽然视觉变形金机在许多视觉任务中实现了骨干模型的优异性能，但大多数都打算捕获图像或窗口中所有令牌的全局关系，这会破坏2D结构中的补丁之间固有的空间和本地相关性。在本文中，我们介绍了一个名为SimVit的简单视觉变压器，将空间结构和本地信息合并到视觉变压器中。具体而言，我们引入多头中央自我关注（MCSA）而不是传统的多头自我关注以捕获高度局部关系。滑动窗口的引入有助于捕获空间结构。同时，SIMVIT从不同层提取多尺度分层特征以进行密集的预测任务。广泛的实验表明，SIMVIT作为各种图像处理任务的通用骨干模型是有效和高效的。特别是，我们的SIMVIT-MICRO只需要3.3M的参数，在Imagenet-1K数据集上达到71.1％的前1个精度，即现在是最小的尺寸视觉变压器模型。我们的代码将在https://github.com/cucasligang/simvit中提供。

本文旨在探讨神经架构搜索（NAS）的可行性仅在不使用任何原始训练数据的情况下给出预先训练的模型。这是实质保护，偏离避免等的重要情况。为实现这一目标，我们首先通过从预先训练的深神经网络中恢复知识来综合可用数据。然后我们使用合成数据及其预测的软标签来指导神经结构搜索。我们确定NAS任务需要具有足够的语义，多样性和来自自然图像的最小域间隙的合成数据（我们在此处瞄准）。对于语义，我们提出了递归标签校准，以产生更多的信息性输出。对于多样性，我们提出了一个区域更新策略，以产生更多样化和富集的合成数据。对于最小的域间隙，我们使用输入和特征级正则化来模拟潜在空间的原始数据分布。我们将我们提出的三个流行NAS算法实例化：飞镖，Proxylessnas和Spos。令人惊讶的是，我们的结果表明，通过搜索我们的合成数据来实现的架构，实现了与从原始的架构中搜索的架构相当的准确性，首次导出了NAS可以有效完成的结论如果合成方法设计良好，则无需访问原件或称为自然数据。我们的代码将公开提供。