The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

The security of artificial intelligence (AI) is an important research area towards safe, reliable, and trustworthy AI systems. To accelerate the research on AI security, the Artificial Intelligence Security Competition (AISC) was organized by the Zhongguancun Laboratory, China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team, Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University, and RealAI as part of the Zhongguancun International Frontier Technology Innovation Competition (https://www.zgc-aisc.com/en). The competition consists of three tracks, including Deepfake Security Competition, Autonomous Driving Security Competition, and Face Recognition Security Competition. This report will introduce the competition rules of these three tracks and the solutions of top-ranking teams in each track.

多年来，Yolo系列一直是有效对象检测的事实上的行业级别标准。尤洛社区（Yolo Community）绝大多数繁荣，以丰富其在众多硬件平台和丰富场景中的使用。在这份技术报告中，我们努力将其限制推向新的水平，以坚定不移的行业应用心态前进。考虑到对真实环境中速度和准确性的多种要求，我们广泛研究了行业或学术界的最新对象检测进步。具体而言，我们从最近的网络设计，培训策略，测试技术，量化和优化方法中大量吸收了思想。最重要的是，我们整合了思想和实践，以在各种规模上建立一套可供部署的网络，以适应多元化的用例。在Yolo作者的慷慨许可下，我们将其命名为Yolov6。我们还向用户和贡献者表示热烈欢迎，以进一步增强。为了了解性能，我们的Yolov6-N在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1234 fps的吞吐量在可可数据集上击中35.9％的AP。 Yolov6-S在495 fps处的43.5％AP罢工，在相同规模〜（Yolov5-S，Yolox-S和Ppyoloe-S）上超过其他主流探测器。我们的量化版本的Yolov6-S甚至在869 fps中带来了新的43.3％AP。此外，与其他推理速度相似的检测器相比，Yolov6-m/L的精度性能（即49.5％/52.3％）更好。我们仔细进行了实验以验证每个组件的有效性。我们的代码可在https://github.com/meituan/yolov6上提供。

在本文中，我们提出了一个紧密耦合的视觉惯性对象级多效性动态大满贯系统。即使在极其动态的场景中，它也可以为摄像机姿势，速度，IMU偏见并构建一个密集的3D重建对象级映射图。我们的系统可以通过稳健的传感器和对象跟踪，可以强牢固地跟踪和重建任意对象的几何形状，其语义和运动的几何形状，其语义和运动的几何形状，并通过逐步融合相关的颜色，深度，语义和前景对象概率概率。此外，当对象在视野视野外丢失或移动时，我们的系统可以在重新观察时可靠地恢复其姿势。我们通过定量和定性测试现实世界数据序列来证明我们方法的鲁棒性和准确性。

合成器是一种电子乐器，现在已在现代音乐制作和声音设计中广泛使用。合成器的每个参数配置都会产生独特的音色，可以看作是独特的仪器。估计一组最能恢复声音音色的参数配置的问题是一个重要但复杂的问题，即：合成器参数估计问题。我们提出了一个基于多模式的深度学习管道Sound2syth，以及一个专门设计用于解决此问题的网络结构原始卷积（PDC）。我们的方法不仅实现了SOTA，而且还获得了第一个现实世界中的第一个适用于Dexed合成器（一种流行的FM合成器）。

本文开发了一种停止线路辅助协同定位框架，用于连接的车辆，其创造性地利用了止动线的位置来实现通过车辆到车辆（V2V ） 沟通。首先，提出了用于第一停止车辆的自定位校正方案，其将停止线信息作为基准施加以校正GNSS / INS定位结果。然后，通过使用扩展的卡尔曼滤波器（EKF）与其他车辆的位置估计和车辆间距离测量的位置估计融合。以这种方式，第一站的益处延伸到整个VANET。这种合作惯性导航（CIN）框架可以大大提高VANET的定位性能。最后，北京的实验表明了拟议的停止线辅助合作框架的有效性。

用于预培训语言模型的自我监督学习的核心包括预训练任务设计以及适当的数据增强。语言模型中的大多数数据增强都是独立于上下文的。最近在电子中提出了一个开创性的增强，并通过引入辅助生成网络（发电机）来实现最先进的性能，以产生用于培训主要辨别网络（鉴别者）的上下文化数据增强。然而，这种设计引入了发电机的额外计算成本，并且需要调整发电机和鉴别器之间的相对能力。在本文中，我们提出了一种自增强策略（SAS），其中单个网络用于审视以后的时期的培训常规预训练和上下文化数据增强。基本上，该策略消除了单独的发电机，并使用单个网络共同执行具有MLM（屏蔽语言建模）和RTD（替换令牌检测）头的两个预训练任务。它避免了寻找适当大小的发电机的挑战，这对于在电子中证明的性能至关重要，以及其随后的变体模型至关重要。此外，SAS是一项常规策略，可以与最近或将来的许多新技术无缝地结合，例如杜伯塔省的解除关注机制。我们的实验表明，SAS能够在具有相似或更少的计算成本中优于胶水任务中的电磁和其他最先进的模型。

布模拟在计算机动画，服装设计和机器人辅助敷料中具有广泛的应用。这项工作提出了一个可区分的布模拟器，其附加梯度信息促进了与布相关的应用。我们可区分的模拟器扩展了基于投影动力学（PD）和干摩擦接触的最先进的布模拟器。我们从以前的工作中汲取灵感，提出了一种快速新颖的方法，用于通过干摩擦接触在基于PD的布模拟中得出梯度。此外，我们对富含接触的布模拟中梯度的实用性进行了全面的分析和评估。最后，我们证明了模拟器在许多下游应用中的功效，包括系统识别，辅助调味料的轨迹优化，闭环控制，逆设计和实际降低SIM转移。我们观察到通过使用我们的梯度信息来求解大多数这些应用程序获得的大幅加速。

积极的愿景本质上是关注驱动的：代理商积极选择观点，以便快速实现视觉任务，同时改善所观察到的场景的内部表示。受到最近基于关注模型的成功基于单个RGB图像，我们建议使用注意力机制来解决基于多视图深度的主动对象识别，通过开发端到端的反复间3D注意力网络。该架构利用了经常性的神经网络（RNN）来存储和更新内部表示。我们的模型，使用3D形状数据集接受培训，能够迭代地参加定位识别它的感兴趣对象的最佳视图。为了实现3D视图选择，我们得出了一种3D空间变压器网络，可分行，以便利用BackProjagation培训，实现比最现有的基于关注的模型所采用的强化学习更快的收敛。实验表明，我们的方法仅具有深度输入，实现了最先进的下一系列性能，处于时间效率和识别准确性。

Natural Language Processing (NLP) has been revolutionized by the use of Pre-trained Language Models (PLMs) such as BERT. Despite setting new records in nearly every NLP task, PLMs still face a number of challenges including poor interpretability, weak reasoning capability, and the need for a lot of expensive annotated data when applied to downstream tasks. By integrating external knowledge into PLMs, \textit{\underline{K}nowledge-\underline{E}nhanced \underline{P}re-trained \underline{L}anguage \underline{M}odels} (KEPLMs) have the potential to overcome the above-mentioned limitations. In this paper, we examine KEPLMs systematically through a series of studies. Specifically, we outline the common types and different formats of knowledge to be integrated into KEPLMs, detail the existing methods for building and evaluating KEPLMS, present the applications of KEPLMs in downstream tasks, and discuss the future research directions. Researchers will benefit from this survey by gaining a quick and comprehensive overview of the latest developments in this field.