学习表达性分子表示对于促进分子特性的准确预测至关重要。尽管图形神经网络（GNNS）在分子表示学习中取得了显着进步，但它们通常面临诸如邻居探索，不足，过度光滑和过度阵列之类的局限性。同样，由于参数数量大，GNN通常具有较高的计算复杂性。通常，当面对相对大尺寸的图形或使用更深的GNN模型体系结构时，这种限制会出现或增加。克服这些问题的一个想法是将分子图简化为小型，丰富且有益的信息，这更有效，更具挑战性的培训GNN。为此，我们提出了一个新颖的分子图粗化框架，名为FUNQG利用函数组，作为分子的有影响力的构件来确定其性质，基于称为商图的图理论概念。通过实验，我们表明所产生的信息图比分子图小得多，因此是训练GNN的良好候选者。我们将FUNQG应用于流行的分子属性预测基准，然后比较所获得的数据集上的GNN体系结构的性能与原始数据集上的几个最先进的基线。通过实验，除了其参数数量和低计算复杂性的急剧减少之外，该方法除了其急剧减少之外，在各种数据集上的表现显着优于先前的基准。因此，FUNQG可以用作解决分子表示学习问题的简单，成本效益且可靠的方法。

Large "instruction-tuned" language models (finetuned to respond to instructions) have demonstrated a remarkable ability to generalize zero-shot to new tasks. Nevertheless, they depend heavily on human-written instruction data that is limited in quantity, diversity, and creativity, therefore hindering the generality of the tuned model. We introduce Self-Instruct, a framework for improving the instruction-following capabilities of pretrained language models by bootstrapping off its own generations. Our pipeline generates instruction, input, and output samples from a language model, then prunes them before using them to finetune the original model. Applying our method to vanilla GPT3, we demonstrate a 33% absolute improvement over the original model on Super-NaturalInstructions, on par with the performance of InstructGPT_001, which is trained with private user data and human annotations. For further evaluation, we curate a set of expert-written instructions for novel tasks, and show through human evaluation that tuning GPT3 with Self-Instruct outperforms using existing public instruction datasets by a large margin, leaving only a 5% absolute gap behind InstructGPT_001. Self-Instruct provides an almost annotation-free method for aligning pre-trained language models with instructions, and we release our large synthetic dataset to facilitate future studies on instruction tuning.

Graph representation of objects and their relations in a scene, known as a scene graph, provides a precise and discernible interface to manipulate a scene by modifying the nodes or the edges in the graph. Although existing works have shown promising results in modifying the placement and pose of objects, scene manipulation often leads to losing some visual characteristics like the appearance or identity of objects. In this work, we propose DisPositioNet, a model that learns a disentangled representation for each object for the task of image manipulation using scene graphs in a self-supervised manner. Our framework enables the disentanglement of the variational latent embeddings as well as the feature representation in the graph. In addition to producing more realistic images due to the decomposition of features like pose and identity, our method takes advantage of the probabilistic sampling in the intermediate features to generate more diverse images in object replacement or addition tasks. The results of our experiments show that disentangling the feature representations in the latent manifold of the model outperforms the previous works qualitatively and quantitatively on two public benchmarks. Project Page: https://scenegenie.github.io/DispositioNet/

鉴于大量具有相似属性但域不同的标记数据的可用性，域的适应性是一种有吸引力的方法。在图像分类任务中，获得足够的标签数据具有挑战性。我们提出了一种名为Selda的新方法，用于通过扩展三种域适应方法来堆叠合奏学习，以有效解决现实世界中的问题。主要假设是，当将基本域适应模型组合起来时，我们可以通过利用每个基本模型的能力来获得更准确，更健壮的模型。我们扩展最大平均差异（MMD），低级别编码和相关比对（珊瑚），以计算三个基本模型中的适应损失。同样，我们利用一个两双连接的层网络作为元模型来堆叠这三个表现良好的域适应模型的输出预测，以获得眼科图像分类任务的高精度。使用与年龄相关的眼病研究（AREDS）基准眼科数据集的实验结果证明了该模型的有效性。

当数据自然分配到通过基础图的代理商之间，分散学习提供了隐私和沟通效率。通过过度参数化的学习设置，在该设置中，在该设置中训练了零训练损失，我们研究了分散学习的分散学习算法和概括性能，并在可分离的数据上下降。具体而言，对于分散的梯度下降（DGD）和各种损失函数，在无穷大（包括指数损失和逻辑损失）中渐近为零，我们得出了新的有限时间泛化界限。这补充了一长串最近的工作，该工作研究了概括性能和梯度下降的隐含偏见，而不是可分离的数据，但迄今为止，梯度下降的偏见仅限于集中学习方案。值得注意的是，我们的概括范围匹配其集中式同行。这背后的关键和独立感兴趣的是，在一类自我结合的损失方面建立了关于训练损失和DGD的传记率的新界限。最后，在算法方面，我们设计了改进的基于梯度的例程，可分离数据，并在经验上证明了训练和概括性能方面的加速命令。

由于对不同部门的电子芯片的需求不断增长，因此，半导体公司被授权离岸其制造流程。这一不必要的事情使他们对筹码的筹码有关，并引起了硬件攻击的创造。在这种情况下，半导体供应链中的不同实体可以恶意行事，并对从设备到系统的设计计算层进行攻击。我们的攻击是一个硬件特洛伊木马，在不受信任的铸造厂中插入了在面具的生成/制造过程中。特洛伊木马在制造，通过添加，删除或设计单元的变化中留下了脚印。为了解决这个问题，我们在这项工作中提出了可解释的视觉系统，用于硬件测试和保证（EVHA），可以检测以低成本，准确和快速的方式对设计的最小变化。该系统的输入是从正在检查的集成电路（IC）中获取的扫描电子显微镜（SEM）图像。系统输出是通过添加，删除或在单元格级的设计单元格中使用任何缺陷和/或硬件木马来确定IC状态。本文概述了我们的防御系统的设计，开发，实施和分析。

最近已提出了为无监督的医学图像模型发现的成功深度学习技术。用于涂料的口罩通常独立于数据集，并且不适合在给定的解剖学类别中执行。在这项工作中，我们介绍了一种生成形状感知的面具的方法，旨在先验学习统计形状。我们假设，尽管掩模的变化改善了介入模型的普遍性，但面具的形状应遵循感兴趣的器官的拓扑结构。因此，我们提出了一种基于现成的镶嵌模型和超像素过度分段算法的无监督的指导掩蔽方法，以生成各种依赖形状依赖性掩码。腹部MR图像重建的实验结果表明，使用不规则形状掩模的方形或数据集，我们提出的掩蔽方法优于标准方法。

联邦学习（FL）是一种分布式学习方法，它为医学机构提供了在全球模型中合作的前景，同时保留患者的隐私。尽管大多数医疗中心执行类似的医学成像任务，但它们的差异（例如专业，患者数量和设备）导致了独特的数据分布。数据异质性对FL和本地模型的个性化构成了挑战。在这项工作中，我们研究了FL生产中间半全球模型的一种自适应分层聚类方法，因此具有相似数据分布的客户有机会形成更专业的模型。我们的方法形成了几个群集，这些集群由具有最相似数据分布的客户端组成；然后，每个集群继续分开训练。在集群中，我们使用元学习来改善参与者模型的个性化。我们通过评估我们在HAM10K数据集上的建议方法和极端异质数据分布的HAM10K数据集上的我们提出的方法，将聚类方法与经典的FedAvg和集中式培训进行比较。我们的实验表明，与标准的FL方法相比，分类精度相比，异质分布的性能显着提高。此外，我们表明，如果在群集中应用，则模型会更快地收敛，并且仅使用一小部分数据，却优于集中式培训。

视网膜光学相干断层扫描（OCT）图像的自动分割已成为医疗应用机器学习的最新方向。我们假设层的解剖结构及其在OCT图像中的高频变化使视网膜OCT成为提取光谱域特征并将其与空间域特征相结合的合适选择。在这项工作中，我们提出了$ \ upsilon $ -NET，这是一种结合频域特征与图像域的体系结构，以改善OCT图像的分割性能。这项工作的结果表明，引入两个分支，一个用于光谱，一个用于空间域特征，带来了流体分割性能的显着改善，并且与知名的U-NET模型相比，允许表现优于性能。我们的进步是流体分割骰子得分的13％，平均骰子得分为1.9％。最后，删除光谱域中选定的频率范围证明了这些特征对流体分割优于表现的影响。

生成数字人类，现实地具有许多应用，并且被广泛研究，但现有的方法专注于身体的主要肢体，忽略了手和头部。手已经分开研究，但重点是在产生现实的静态爪子上。要综合与世界互动的虚拟字符，我们需要同时生成全身运动和现实手掌。两个子问题都是挑战自己，在一起，姿势的状态空间显着更大，手和身体运动的尺度不同，而且整体姿势和手柄必须同意，满足身体限制，以及是合理的。此外，头部涉及，因为化身必须查看对象与它交互。我们第一次解决了生成一个抓住未知物体的头像的全身，手和头部运动的问题。作为输入，我们的方法，称为目标，采用3D对象，其位置和起始3D身体姿势和形状。目标使用两种新颖的网络输出一系列全身姿势。首先，GNET通过现实的身体，头部，臂和手姿势产生目标全体掌握，以及手对象接触。其次，MNET生成起始和目标姿势之间的运动。这是具有挑战性的，因为它需要头像与脚踏接触朝向物体走向物体，将头部向朝向它朝向它，伸出伸展，并用现实的手姿势和手工触点抓住它。为了实现这一网络，网络利用组合SMPL-X身体参数和3D顶点偏移的表示。我们在标准数据集上培训和评估目标，定性和定量。结果表明，目标概括了不佳的对象，表现优于基线。目标是迈向综合现实的全身对象掌握。