冰雹风险评估对于估计和减少对农作物，果园和基础设施的破坏是必要的。此外，它有助于估计和减少企业，尤其是保险公司的损失。但是冰雹预测具有挑战性。用于此目的的设计模型的数据是树维的地理空间时间序列。关于可用数据集的分辨率，冰雹是一个非常本地的事件。同样，冰雹事件很少见 - 观测中只有1％的目标标记为“冰雹”。现象和短期冰雹预测的模型正在改善。将机器学习模型引入气象学领域并不是什么新鲜事。还有各种气候模型反映了未来气候变化的可能情况。但是，没有用于数据驱动的机器学习模型来预测给定区域的冰雹频率变化。后一项任务的第一种可能方法是忽略空间和时间结构，并开发一种能够将气象变量的给定垂直轮廓分类为有利于冰雹形成的模型。尽管这种方法肯定忽略了重要的信息，但它的加权非常轻，很容易扩展，因为它将观察值视为彼此独立的。更高级的方法是设计能够处理地理空间数据的神经网络。我们在这里的想法是将负责处理空间数据处理的卷积层与能够使用时间结构工作的复发神经网络块相结合。这项研究比较了两种方法，并引入了一个适合预测冰雹频率变化的任务的模型。
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气候变化增加了损害电力系统可靠性并导致多次设备故障的极端天气事件（风暴，大雨，野火）的数量。实时和准确检测潜在线路故障是减轻极端天气影响并激活紧急控制的第一步。功率平衡方程非线性，极端事件中的发电不确定性增加，缺乏电网可观察性会损害传统数据驱动的失败检测方法的效率。同时，基于神经网络的现代化的机器学习方法需要大量数据来检测事故，尤其是在改变时间的环境中。本文提出了一个具有物理信息的线路故障检测器（字段），该探测器利用网格拓扑信息来减少样本和时间复杂性并提高定位准确性。最后，我们说明了与最先进的方法相比，与各种测试用例相比，我们的方法的优越性实证性能。
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交替的电流（AC）偶然受限的最佳功率流（CC-OPF）问题解决了发电不确定性下发电和交付的经济效率。由于可再生能源量大量，后者是现代电网的内在固有的。尽管取得了学术上的成功，但AC CC-OPF问题是高度非线性和计算要求的，这限制了其实际影响。为了改善AC-OPF问题的复杂性/准确性权衡，本文提出了一种快速数据驱动的设置，该设置使用稀疏和混合的高斯流程（GP）框架，以模拟具有输入不确定性的功率流程方程。我们提倡通过数值研究对拟议方法的效率，而与最新方法相比，多个IEEE测试用例的效率快两倍，更准确。
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近年来，电力发电已导致美国超过四分之一的温室气体排放。将大量的可再生能源整合到电网中可能是减少电网中碳排放并减缓气候变化的最易于使用的方法。不幸的是，风和太阳能等最容易获得的可再生能源是高度波动的，因此给电网操作带来了很多不确定性，并挑战了现有的优化和控制政策。偶然受限的交流电（AC）最佳功率流（OPF）框架找到了最低成本生成的调度，以保持较低的概率将电网操作保持在安全限制之内。不幸的是，AC-OPF问题的偶然性约束扩展是非登记，计算挑战性的，需要了解系统参数以及有关可再生分布行为的其他假设。已知的线性和凸近似于上述问题，尽管可以进行操作，但对于操作实践来说太保守了，并且不考虑系统参数的不确定性。本文提出了一种基于高斯流程（GP）回归以缩小此差距的替代数据驱动方法。 GP方法学习了一个简单但非凸的数据驱动的近似值，可以包含不确定性输入的交流功率流程。然后，通过考虑输入和参数不确定性，将后者用于有效地确定CC-OPF的解。在众多IEEE测试案例中，说明了使用不同近似值的GP不确定性传播的拟议方法的实际效率。
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Fusion-in-Decoder (FiD) is a powerful retrieval-augmented language model that sets the state-of-the-art on many knowledge-intensive NLP tasks. However, FiD suffers from very expensive inference. We show that the majority of inference time results from memory bandwidth constraints in the decoder, and propose two simple changes to the FiD architecture to speed up inference by 7x. The faster decoder inference then allows for a much larger decoder. We denote FiD with the above modifications as FiDO, and show that it strongly improves performance over existing FiD models for a wide range of inference budgets. For example, FiDO-Large-XXL performs faster inference than FiD-Base and achieves better performance than FiD-Large.
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Nowadays, copy detection patterns (CDP) appear as a very promising anti-counterfeiting technology for physical object protection. However, the advent of deep learning as a powerful attacking tool has shown that the general authentication schemes are unable to compete and fail against such attacks. In this paper, we propose a new mathematical model of printing-imaging channel for the authentication of CDP together with a new detection scheme based on it. The results show that even deep learning created copy fakes unknown at the training stage can be reliably authenticated based on the proposed approach and using only digital references of CDP during authentication.
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2022-12-05
Accurately forecasting the weather is an important task, as many real-world processes and decisions depend on future meteorological conditions. The NeurIPS 2022 challenge entitled Weather4cast poses the problem of predicting rainfall events for the next eight hours given the preceding hour of satellite observations as a context. Motivated by the recent success of transformer-based architectures in computer vision, we implement and propose two methodologies based on this architecture to tackle this challenge. We find that ensembling different transformers with some baseline models achieves the best performance we could measure on the unseen test data. Our approach has been ranked 3rd in the competition.
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我们介绍了Twhin-Bert，这是一种多语言语言模型，该模型在流行的社交网络Twitter上训练了内域数据。Twhin-bert与先前的预训练的语言模型有所不同，因为它不仅接受了基于文本的自学训练，而且还具有基于Twitter异质信息网络（TWHIN）中丰富社交活动的社会目标。我们的模型接受了70亿条推文的培训，涵盖了100多种不同的语言，为简短，嘈杂，用户生成的文本提供了有价值的表示形式。我们对各种多语言社会建议和语义理解任务进行评估，并证明了对既定的预训练的语言模型的大幅改进。我们将自由开放源代码Twhin-Bert和我们为研究社区提供的精心策划标签预测和社会参与基准数据集。
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我们研究了数据驱动的深度学习方法的潜力，即从观察它们的混合物中分离两个通信信号。特别是，我们假设一个信号之一的生成过程（称为感兴趣的信号（SOI）），并且对第二个信号的生成过程不了解，称为干扰。单通道源分离问题的这种形式也称为干扰拒绝。我们表明，捕获高分辨率的时间结构（非平稳性），可以准确地同步与SOI和干扰，从而带来了可观的性能增长。有了这个关键的见解，我们提出了一种域信息神经网络（NN）设计，该设计能够改善“现成” NNS和经典检测和干扰拒绝方法，如我们的模拟中所示。我们的发现突出了特定于交流领域知识的关键作用在开发数据驱动的方法方面发挥了作用，这些方法具有前所未有的收益的希望。
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在做出与农业有关的决策时，对特定地区的干旱的可能性至关重要。预测这种概率对于同时管理和挑战至关重要。预测模型应考虑在关注区域和相邻区域之间具有复杂关系的多个因素。我们通过提出基于时空神经网络的端到端解决方案来解决这个问题。该模型预测了帕尔默干旱严重程度指数（PDSI）的感兴趣子区域。气候模型的预测为模型提供了额外的知识来源，从而导致更准确的干旱预测。我们的模型的精度比基线梯度提升解决方案更好，因为它的$ r^2 $得分为0.90美元，而梯度提升的$ 0.85 $。具体关注是对模型的适用性范围。我们检查全球各个地区，以在不同条件下验证它们。我们通过分析不同场景的未来气候变化如何影响PDSI以及我们的模型如何帮助做出更好的决策和更可持续的经济学来补充结果。
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