GNSS and LiDAR odometry are complementary as they provide absolute and relative positioning, respectively. Their integration in a loosely-coupled manner is straightforward but is challenged in urban canyons due to the GNSS signal reflections. Recent proposed 3D LiDAR-aided (3DLA) GNSS methods employ the point cloud map to identify the non-line-of-sight (NLOS) reception of GNSS signals. This facilitates the GNSS receiver to obtain improved urban positioning but not achieve a sub-meter level. GNSS real-time kinematics (RTK) uses carrier phase measurements to obtain decimeter-level positioning. In urban areas, the GNSS RTK is not only challenged by multipath and NLOS-affected measurement but also suffers from signal blockage by the building. The latter will impose a challenge in solving the ambiguity within the carrier phase measurements. In the other words, the model observability of the ambiguity resolution (AR) is greatly decreased. This paper proposes to generate virtual satellite (VS) measurements using the selected LiDAR landmarks from the accumulated 3D point cloud maps (PCM). These LiDAR-PCM-made VS measurements are tightly-coupled with GNSS pseudorange and carrier phase measurements. Thus, the VS measurements can provide complementary constraints, meaning providing low-elevation-angle measurements in the across-street directions. The implementation is done using factor graph optimization to solve an accurate float solution of the ambiguity before it is fed into LAMBDA. The effectiveness of the proposed method has been validated by the evaluation conducted on our recently open-sourced challenging dataset, UrbanNav. The result shows the fix rate of the proposed 3DLA GNSS RTK is about 30% while the conventional GNSS-RTK only achieves about 14%. In addition, the proposed method achieves sub-meter positioning accuracy in most of the data collected in challenging urban areas.

检测变压器已在富含样品的可可数据集上实现了竞争性能。但是，我们显示他们中的大多数人在小型数据集（例如CityScapes）上遭受了大量的性能下降。换句话说，检测变压器通常是渴望数据的。为了解决这个问题，我们通过逐步过渡从数据效率的RCNN变体到代表性的DETR，从经验中分析影响数据效率的因素。经验结果表明，来自本地图像区域的稀疏特征采样可容纳关键。基于此观察结果，我们通过简单地简单地交替如何在跨意义层构建键和价值序列，从而减少现有检测变压器的数据问题，并对原始模型进行最小的修改。此外，我们引入了一种简单而有效的标签增强方法，以提供更丰富的监督并提高数据效率。实验表明，我们的方法可以很容易地应用于不同的检测变压器，并在富含样品和样品的数据集上提高其性能。代码将在\ url {https://github.com/encounter1997/de-detrs}上公开提供。

Multiconer共享的任务旨在检测在多种语言的简短和低文本设置中，在语义上模棱两可且复杂的命名实体。缺乏上下文使人们对歧义的命名实体的认识充满挑战。为了减轻此问题，我们的团队Damo-NLP提出了一个基于知识的系统，我们在其中建立了基于Wikipedia的多语言知识基础，以向指定的实体识别（NER）模型提供相关的上下文信息。给定输入句子，我们的系统有效地从知识库中检索了相关上下文。然后，将原始输入句子加强此类上下文信息，从而可以捕获明显更好的上下文化令牌表示。我们的系统在Multiconer共享任务中赢得了13个曲目中的10个。

我们提出了Exe-Gan，这是一种新型的使用生成对抗网络的典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅可以保留输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们介绍了一个新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨地区边界之间的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。关于公共Celeba-HQ和FFHQ数据集的广泛评估和实际应用，可以验证Exe-GAN的优越性，从面部镶嵌的视觉质量来看。

社区问题应答（CQA）是一个明确的任务，可以在许多方案中使用，例如电子商务和在线用户社区以进行特殊兴趣。在这些社区中，用户可以发布文章，发表评论，提出一个问题并回答它。这些数据形成异构信息来源，其中每个信息源都有自己的特殊结构和背景（附加到文章或相关问题附加的评论）。大多数CQA方法仅包含文章或维基百科，以提取知识并回答用户的问题。然而，这些CQA方法并未完全探索社区中的各种信息源，并且这些多个信息源（MIS）可以向用户的问题提供更多相关知识。因此，我们提出了一个问题感知异构图形变换器，以将MIS纳入用户社区中的MIS，以自动生成答案。为了评估我们所提出的方法，我们在两个数据集中进行实验：$ \ text {msm} ^ {\ text {msm}} $ the benchmark dataset ms-marco和Antqa数据集的修改版本，它是第一个大规模CQA数据集有四种类型的错误。在两个数据集上进行广泛的实验表明，我们的模型在所有指标方面都优越所有基线。

在谈话中的情感认可（ERC）近年来引起了很多关注，以实现广泛应用的必要性。现有的ERC方法主要是单独模拟自我和讲话者上下文，在缺乏它们之间缺乏足够的互动的主要问题。在本文中，我们提出了一种用于ERC（S + Page）的新型扬声器和位置感知图形神经网络模型，其中包含三个阶段，以结合变压器和关系图卷积网络（R-GCN）的优势以获得更好的上下文建模。首先，提出了一种双流的会话变压器以提取每个话语的粗略自我和扬声器上下文特征。然后，构造扬声器和位置感知会话图，并且我们提出了一种称为PAG的增强型R-GCN模型，以优化由相对位置编码引导的粗略特征。最后，从前两个阶段的两个特征都被输入到条件随机场层中以模拟情绪转移。

本文介绍了旋转等级，作为训练惯性内径型号的自我主管。我们证明自我监督方案在训练阶段以及推理阶段提供了强大的监督信号。它降低了对训练鲁棒模型的大量标记数据的依赖性，并且可以使用各种未标记的数据更新模型。此外，我们基于不确定性估计提出了自适应测试时间训练（TTT），以便提高惯性内径术的概括性与各种看不见的数据。我们在实验中展示了具有30％数据训练的旋转等因素监督的惯性内径（RIO）验证的训练，达到了与整个数据库训练的模型的对比。Adaptive TTT在所有情况下提高了模型性能，在若干方案下会产生超过25％的改进。

在室内定位中，信号波动是高度的依赖性。然而，信号不确定性是要指纹的无线电信号的一个关键且通常被忽略的尺寸。本文评论了概率定位的常用高斯过程（GP），并指出使用GP模拟信号指纹不确定性的缺陷。本文还提出了深度高斯进程（DGP）作为解决该问题的更具信息替代方案。通过模拟和现实收集的数据集评估DGP如何更好地测量信号指纹识别中的不确定性。

神经隐式表示最近引起了机器人界的广泛关注，因为它们具有表现力，连续和紧凑。然而，基于稀疏激光雷达输入​​的城市规模增量隐式密集映射仍然是一个不足的挑战。为此，我们成功地构建了第一个城市规模的增量神经映射系统，该系统具有由环境级别和实例级建模组成的全景表示。给定稀疏发光点云流，它维护了一个动态生成模型，该模型将3D坐标映射到签名的距离字段（SDF）值。为了解决城市规模空间中不同级别的几何信息的困难，我们提出了一种定制的三层抽样策略，以动态采样全球，本地和近乎表面的域。同时，为了实现高保真度映射，引入了特定于类别的先验，以更好地对几何细节进行建模，从而导致全景表示。我们使用定量和定性结果评估了公共Semantickitti数据集，并证明了新提出的三层抽样策略和泛型表示的重要性。代码和数据将公开可用。

神经辐射场（NERF）在代表具有高分辨率细节和有效记忆的复杂3D场景方面取得了巨大成功。然而，当前基于NERF的姿势估计量没有初始姿势预测，并且在优化过程中易于局部优势。在本文中，我们介绍了纬度：全球定位，具有截短的动态低通滤波器，该过滤器引入了城市规模的NERF中的两阶段定位机制。在识别阶段，我们通过训练有素的NERFS生成的图像来训练回归器，该图像为全球本地化提供了初始值。在姿势优化阶段，我们通过直接优化切线平面上的姿势来最大程度地减少观察到的图像之间的残差和渲染图像。为了避免收敛到局部最优，我们引入了一个截短的动态低通滤波器（TDLF），以进行粗到细小的姿势注册。我们在合成和现实世界中评估了我们的方法，并显示了其在大规模城市场景中高精度导航的潜在应用。代码和数据将在https://github.com/jike5/latitude上公开获取。