We investigate response generation for multi-turn dialogue in generative-based chatbots. Existing generative models based on RNNs (Recurrent Neural Networks) usually employ the last hidden state to summarize the sequences, which makes models unable to capture the subtle variability observed in different dialogues and cannot distinguish the differences between dialogues that are similar in composition. In this paper, we propose a Pseudo-Variational Gated Recurrent Unit (PVGRU) component without posterior knowledge through introducing a recurrent summarizing variable into the GRU, which can aggregate the accumulated distribution variations of subsequences. PVGRU can perceive the subtle semantic variability through summarizing variables that are optimized by the devised distribution consistency and reconstruction objectives. In addition, we build a Pseudo-Variational Hierarchical Dialogue (PVHD) model based on PVGRU. Experimental results demonstrate that PVGRU can broadly improve the diversity and relevance of responses on two benchmark datasets.

在零拍摄的情况下建立对话的生成系统仍然是一个巨大的挑战，因为对话生成中典型的零击方法很大程度上取决于大规模的预训练的语言生成模型，例如GPT-3和T5。由于缺乏相应的平行对话COLIDA，对无繁琐语言模型的零摄像对话生成的研究受到限制。在本文中，我们提出了一个简单但有效的多语言学习框架，用于零拍对对话（称为mulzdg），该框架可以有效地将知识从带有大规模培训样本的英语语料库转移到具有零样本的非英语语料库。此外，MulzDG可以被视为一种多语言数据增强方法，以提高资源丰富的语言的性能。首先，我们通过从单语英文数据集随机选择的翻译说法来构建多语言代码转换对话数据集。然后，我们使用MulzDG来培训基于代码转换数据集的统一的多语言对话模型。 mulzdg可以在不同语言之间进行隐性的语义一致性。关于DailyDialog和DSTC7数据集的实验表明，与有足够示例的培训相比，MulzDG不仅在零击中的情况下实现竞争性能，而且还可以大大提高源语言的性能。

在图像中检测人对象相互作用（HOI）是迈向高级视觉理解的重要一步。现有工作通常会阐明改善人类和对象检测或互动识别。但是，由于数据集的局限性，这些方法倾向于在检测到的对象的频繁相互作用上非常适合，但在很大程度上忽略了稀有的对象，这被称为本文中的对象偏置问题。在这项工作中，我们第一次从两个方面揭示了问题：不平衡的交互分布和偏见的模型学习。为了克服对象偏置问题，我们提出了一种新颖的插件插件，以对象的偏差记忆（ODM）方法来重新平衡检测到的对象下的交互分布。拟议的ODM配备了精心设计的读写策略，可以更频繁地对训练进行稀有的互动实例，从而减轻不平衡交互分布引起的对象偏差。我们将此方法应用于三个高级基线，并在HICO-DET和HOI-COCO数据集上进行实验。为了定量研究对象偏置问题，我们主张一项新协议来评估模型性能。正如实验结果所证明的那样，我们的方法对基准的一致和显着改善，尤其是在每个物体下方的罕见相互作用上。此外，在评估常规标准设置时，我们的方法在两个基准测试中实现了新的最新方法。

人类对象的相互作用（HOI）检测在场景理解的背景下受到了很大的关注。尽管基准上的进步越来越高，但我们意识到现有方法通常在遥远的相互作用上表现不佳，其中主要原因是两个方面：1）遥远的相互作用本质上比亲密的相互作用更难以识别。一个自然的场景通常涉及多个人类和具有复杂空间关系的物体，从而使远距离人对象的互动识别很大程度上受到复杂的视觉背景的影响。 2）基准数据集中的远处相互作用不足导致这些实例的合适。为了解决这些问题，在本文中，我们提出了一种新型的两阶段方法，用于更好地处理HOI检测中的遥远相互作用。我们方法中的一个必不可少的组成部分是一个新颖的近距离注意模块。它可以在人类和物体之间进行信息传播，从而熟练考虑空间距离。此外，我们设计了一种新颖的远距离感知损失函数，该功能使模型更加专注于遥远而罕见的相互作用。我们对两个具有挑战性的数据集进行了广泛的实验-HICO-DET和V-COCO。结果表明，所提出的方法可以通过很大的利润来超越现有方法，从而导致新的最新性能。

尽管现有的机器阅读理解模型在许多数据集上取得了迅速的进展，但它们远非强劲。在本文中，我们提出了一个面向理解的机器阅读理解模型，以解决三种鲁棒性问题，这些问题过于敏感，稳定性和泛化。具体而言，我们首先使用自然语言推理模块来帮助模型了解输入问题的准确语义含义，以解决过度敏感性和稳定性的问题。然后，在机器阅读理解模块中，我们提出了一种记忆引导的多头注意方法，该方法可以进一步很好地理解输入问题和段落的语义含义。第三，我们提出了一种多语言学习机制来解决概括问题。最后，这些模块与基于多任务学习的方法集成在一起。我们在三个旨在衡量模型稳健性的基准数据集上评估了我们的模型，包括Dureader（健壮）和两个与小队相关的数据集。广泛的实验表明，我们的模型可以很好地解决上述三种鲁棒性问题。而且，即使在某些极端和不公平的评估下，它也比所有这些数据集中所有这些数据集的最先进模型的结果要好得多。我们工作的源代码可在以下网址获得：https：//github.com/neukg/robustmrc。

广告分配涉及将广告和有机项目分配给有限的饲料插槽，以最大化平台收入，已成为研究热点。请注意，电子商务平台通常有多个针对不同类别的入口，并且某些入口几乎没有访问。这些入口的数据覆盖范围较低，这使得代理很难学习。为了应对这一挑战，我们提出了基于相似性的ADS分配（SHTAA）的混合转移，该转移有效地将样本和知识从数据富裕的入口转移到数据贫乏的入口。具体而言，我们为MDP定义了不确定性感知的相似性，以估计不同入口的MDP的相似性。基于这种相似性，我们设计了一种混合转移方法，包括实例传输和策略传输，以有效地将样本和知识从一个入口传递到另一个入口。 Meituan食品交付平台上的离线和在线实验都表明，该建议的方法可以在数据贫困的入口方面获得更好的性能并增加平台的收入。

随着强化学习（RL）的最新流行率，在推荐平台（例如电子商务和新闻提要网站）中利用RL来利用RL进行广泛的兴趣。为了获得更好的分配，将最近基于RL的广告分配方法的输入从点单项目升级到列表项目的布置。但是，这也导致了国家行动对的高维空间，因此很难以良好的概括能力学习列表表示。这进一步阻碍了RL药物的探索，并导致样本效率差。为了解决这个问题，我们提出了一种基于RL的新方法，用于广告分配，该方法通过利用Meituan食品交付平台上的任务特定信号来学习更好的列表表示形式。具体而言，我们根据对ADS分配的先前领域知识分别提出基于重建，预测和对比度学习的三个不同的辅助任务。我们在Meituan食品输送平台上进行了广泛的实验，以评估拟议的辅助任务的有效性。离线和在线实验结果都表明，与最先进的基线相比，提出的方法可以学习更好的列表表示形式，并获得更高的平台收入。

随着智能车辆和先进驾驶员援助系统（ADAS）的快速发展，新趋势是人类驾驶员的混合水平将参与运输系统。因此，在这种情况下，司机的必要视觉指导对于防止潜在风险至关重要。为了推进视觉指导系统的发展，我们介绍了一种新的视觉云数据融合方法，从云中集成相机图像和数字双胞胎信息，帮助智能车辆做出更好的决策。绘制目标车辆边界框并在物体检测器的帮助下（在EGO车辆上运行）和位置信息（从云接收）匹配。使用深度图像作为附加特征源获得最佳匹配结果，从工会阈值下面的0.7交叉口下的精度为79.2％。进行了对车道改变预测的案例研究，以表明所提出的数据融合方法的有效性。在案例研究中，提出了一种多层的Perceptron算法，用修改的车道改变预测方法提出。从Unity游戏发动机获得的人型仿真结果表明，在安全性，舒适度和环境可持续性方面，拟议的模型可以显着提高高速公路驾驶性能。

Utilizing the latest advances in Artificial Intelligence (AI), the computer vision community is now witnessing an unprecedented evolution in all kinds of perception tasks, particularly in object detection. Based on multiple spatially separated perception nodes, Cooperative Perception (CP) has emerged to significantly advance the perception of automated driving. However, current cooperative object detection methods mainly focus on ego-vehicle efficiency without considering the practical issues of system-wide costs. In this paper, we introduce VINet, a unified deep learning-based CP network for scalable, lightweight, and heterogeneous cooperative 3D object detection. VINet is the first CP method designed from the standpoint of large-scale system-level implementation and can be divided into three main phases: 1) Global Pre-Processing and Lightweight Feature Extraction which prepare the data into global style and extract features for cooperation in a lightweight manner; 2) Two-Stream Fusion which fuses the features from scalable and heterogeneous perception nodes; and 3) Central Feature Backbone and 3D Detection Head which further process the fused features and generate cooperative detection results. A cooperative perception platform is designed and developed for CP dataset acquisition and several baselines are compared during the experiments. The experimental analysis shows that VINet can achieve remarkable improvements for pedestrians and cars with 2x less system-wide computational costs and 12x less system-wide communicational costs.

近年来，在应用预训练的语言模型（例如Bert）上，取得了巨大进展，以获取信息检索（IR）任务。在网页中通常使用的超链接已被利用用于设计预训练目标。例如，超链接的锚文本已用于模拟查询，从而构建了巨大的查询文档对以进行预训练。但是，作为跨越两个网页的桥梁，尚未完全探索超链接的潜力。在这项工作中，我们专注于建模通过超链接连接的两个文档之间的关系，并为临时检索设计一个新的预训练目标。具体而言，我们将文档之间的关系分为四组：无链接，单向链接，对称链接和最相关的对称链接。通过比较从相邻组采样的两个文档，该模型可以逐渐提高其捕获匹配信号的能力。我们提出了一个渐进的超链接预测（{php}）框架，以探索预训练中超链接的利用。对两个大规模临时检索数据集和六个提问数据集的实验结果证明了其优于现有的预训练方法。