Generating consistent and high-quality images from given texts is essential for visual-language understanding. Although impressive results have been achieved in generating high-quality images, text-image consistency is still a major concern in existing GAN-based methods. Particularly, the most popular metric $R$-precision may not accurately reflect the text-image consistency, often resulting in very misleading semantics in the generated images. Albeit its significance, how to design a better text-image consistency metric surprisingly remains under-explored in the community. In this paper, we make a further step forward to develop a novel CLIP-based metric termed as Semantic Similarity Distance ($SSD$), which is both theoretically founded from a distributional viewpoint and empirically verified on benchmark datasets. Benefiting from the proposed metric, we further design the Parallel Deep Fusion Generative Adversarial Networks (PDF-GAN) that aims at improving text-image consistency by fusing semantic information at different granularities and capturing accurate semantics. Equipped with two novel plug-and-play components: Hard-Negative Sentence Constructor and Semantic Projection, the proposed PDF-GAN can mitigate inconsistent semantics and bridge the text-image semantic gap. A series of experiments show that, as opposed to current state-of-the-art methods, our PDF-GAN can lead to significantly better text-image consistency while maintaining decent image quality on the CUB and COCO datasets.

量化是一种降低DNN模型的计算和记忆成本的技术，DNN模型越来越大。现有的量化解决方案使用固定点整数或浮点类类型，这些量子的好处有限，因为两者都需要更多位以保持原始型号的准确性。另一方面，可变长度量化使用低位量化对正常值和高精度的分数对异常值的一部分。即使这项工作带来了算法的好处，但由于长度的编码和解码，它也引入了重要的硬件开销。在这项工作中，我们提出了一种称为ANT的固定长度自适应数值数据类型，以通过微小的硬件开销实现低位量化。我们的数据类型ANT利用了两项关键创新来利用DNN模型中的张贴内和调整的自适应机会。首先，我们提出了一种特定的数据类型Flint，该数据类型结合了Float和INT的优势，以适应张量中不同值的重要性。其次，我们提出了一个自适应框架，该框架根据其分布特性选择每个张量的最佳类型。我们为蚂蚁设计了统一的处理元件体系结构，并显示其与现有DNN加速器的易于集成。我们的设计导致2.8 $ \ times $速度和2.5 $ \ times $ $ $ $ $ \ times $ $ \ times $ $ \ times $ $ \ times $ $ \ times $ $ \ times $ $ \ times $ $ \ times $比最先进的量化加速器提高了能源效率。

复杂物理系统的高保真模拟在时空尺度上昂贵且无法访问。最近，人们对利用深度学习来增强基于粗粒的模拟来增强科学数据的兴趣越来越大，这是廉价的计算费用，并保留了令人满意的解决方案精度。但是，现有的主要工作集中在数据驱动的方法上，这些方法依赖丰富的培训数据集并缺乏足够的身体约束。为此，我们提出了一个通过物理知识学习的新颖而有效的时空超分辨率框架，灵感来自部分微分方程（PDES）中的时间和空间衍生物之间的独立性。一般原则是利用时间插值来进行流量估计，然后引入卷积转递的神经网络以学习时间细化。此外，我们采用了具有较大激活的堆叠残留块，并带有像素舍式的子像素层进行空间重建，其中特征提取是在低分辨率的潜在潜在空间中进行的。此外，我们考虑在网络中严重施加边界条件以提高重建精度。结果表明，通过广泛的数值实验，与基线算法相比，该方法的卓越有效性和效率。

数据隐私和类不平衡是许多机器学习任务中的常态，而不是例外。一方面已经启动了最近的尝试，解决了从普遍的私人数据中学习的问题，另一方面是从长尾数据中学习的。但是，这两个假设在实际应用中都可能存在，而同时减轻这两个问题的有效方法仍在开发中。在本文中，我们专注于在流行的隐私保存联合学习（FL）框架的背景下使用长尾（LT）数据分布进行学习。我们在FL框架中使用不同的本地或全局长尾数据分布来表征三个方案，并突出相应的挑战。在不同方案下的初步结果表明，未来的实质性工作是更好地解决特定的联合长尾学习任务的高度必要性。

精神分裂症是一种慢性神经精神疾病，会引起大脑内部的不同结构改变。我们假设将深度学习应用于结构性神经影像学数据集可以检测到与疾病相关的改变，并提高分类和诊断准确性。我们使用单一可用的，常规的T1加权MRI扫描测试了这一假设，我们使用标准后处理方法从中提取了3D全脑结构。然后在三个开放数据集上开发，优化和评估了一个深度学习模型，并对精神分裂症患者进行T1加权MRI扫描。我们提出的模型优于基准模型，该模型还使用3D CNN体系结构对结构MR图像进行了训练。我们的模型几乎能够完美地（ROC曲线下的区域= 0.987），将精神分裂症患者与看不见的结构MRI扫描中的健康对照区分开。区域分析将皮质下区域和心室局部作为最预测的大脑区域。皮层结构在人类的认知，情感和社会功能中起关键作用，这些区域的结构异常与精神分裂症有关。我们的发现证实了精神分裂症与皮质下大脑结构的广泛改变有关，皮层结构信息在诊断分类中提供了突出的特征。总之，这些结果进一步证明了深度学习的潜力，以改善精神分裂症的诊断，并从单个标准的T1加权脑MRI中确定其结构性神经影像学特征。

近年来，计算机视觉社区中最受欢迎的技术之一就是深度学习技术。作为一种数据驱动的技术，深层模型需要大量准确标记的培训数据，这在许多现实世界中通常是无法访问的。数据空间解决方案是数据增强（DA），可以人为地从原始样本中生成新图像。图像增强策略可能因数据集而有所不同，因为不同的数据类型可能需要不同的增强以促进模型培训。但是，DA策略的设计主要由具有领域知识的人类专家决定，这被认为是高度主观和错误的。为了减轻此类问题，一个新颖的方向是使用自动数据增强（AUTODA）技术自动从给定数据集中学习图像增强策略。 Autoda模型的目的是找到可以最大化模型性能提高的最佳DA策略。这项调查从图像分类的角度讨论了Autoda技术出现的根本原因。我们确定标准自动赛车模型的三个关键组件：搜索空间，搜索算法和评估功能。根据他们的架构，我们提供了现有图像AUTODA方法的系统分类法。本文介绍了Autoda领域的主要作品，讨论了他们的利弊，并提出了一些潜在的方向以进行未来的改进。

Twitter机器人检测已成为打击错误信息，促进社交媒体节制并保持在线话语的完整性的越来越重要的任务。最先进的机器人检测方法通常利用Twitter网络的图形结构，在面对传统方法无法检测到的新型Twitter机器人时，它们表现出令人鼓舞的性能。但是，现有的Twitter机器人检测数据集很少是基于图形的，即使这些基于图形的数据集也遭受有限的数据集量表，不完整的图形结构以及低注释质量。实际上，缺乏解决这些问题的大规模基于图的Twitter机器人检测基准，严重阻碍了基于图形的机器人检测方法的开发和评估。在本文中，我们提出了Twibot-22，这是一个综合基于图的Twitter机器人检测基准，它显示了迄今为止最大的数据集，在Twitter网络上提供了多元化的实体和关系，并且与现有数据集相比具有更好的注释质量。此外，我们重新实施35代表性的Twitter机器人检测基线，并在包括Twibot-22在内的9个数据集上进行评估，以促进对模型性能和对研究进度的整体了解的公平比较。为了促进进一步的研究，我们将所有实施的代码和数据集巩固到Twibot-22评估框架中，研究人员可以在其中始终如一地评估新的模型和数据集。 Twibot-22 Twitter机器人检测基准和评估框架可在https://twibot22.github.io/上公开获得。

深度焦点（DFF）是一种使用相机的焦点变化的深度的技术。在这项工作中，我们提出了一种卷积神经网络（CNN），以在焦点堆叠中找到最佳聚焦的像素，并从焦点估计推断深度。网络的关键创新是新颖的深差分焦卷（DFV）。通过使用不同焦距的堆叠特征计算一阶导数，DFV能够捕获对焦分析的焦点和上下文信息。此外，我们还引入了焦点估计的概率回归机制，以处理稀疏采样的焦点堆栈，并为最终预测提供不确定性估计。综合实验表明，所提出的模型在多个数据集上实现了最先进的性能，具有良好的相互性和快速。

恢复程序的呼叫图对于基于流程间分析任务和应用程序至关重要。核心挑战是识别间接呼叫的目标（即，间接分支机构）。由于二进制文件中的信息丢失，如果目标程序以二元形式为二元形式，则变得更具挑战性。二进制文件的现有间接Callee识别解决方案都具有高误报和负面，使呼叫图不准确。在本文中，我们提出了一种基于暹罗神经网络的新解决方案，受到质疑答案应用的进步的启发。关键洞察力是，神经网络可以学习通过理解其上下文，即附近呼叫和分支机构的指示是间接代表的潜在目标。在此洞察力之后，我们首先预处理目标二进制文件，以提取电话和分支的上下文。然后，我们构建适用于汇编语言的自定义自然语言处理（NLP）模型。此外，我们收集了丰富的呼叫和分支，并将其上下文与NLP模型嵌入，然后培训暹罗网络和分类器以回答电呼叫路上的问题。我们已经实施了Inclelee的原型，并在几组目标上进行了评估。评价结果表明，我们的解决方案可以将手段与F1措施相匹配93.7％，召回的93.8％，精度为93.5％，比最先进的解决方案好得多。为了展示其有用性，我们将iCallee应用于两个特定的应用 - 二进制代码相似性检测和二进制程序硬化，并发现它可以大大提高最先进的解决方案。

Esports, a sports competition using video games, has become one of the most important sporting events in recent years. Although the amount of esports data is increasing than ever, only a small fraction of those data accompanies text commentaries for the audience to retrieve and understand the plays. Therefore, in this study, we introduce a task of generating game commentaries from structured data records to address the problem. We first build a large-scale esports data-to-text dataset using structured data and commentaries from a popular esports game, League of Legends. On this dataset, we devise several data preprocessing methods including linearization and data splitting to augment its quality. We then introduce several baseline encoder-decoder models and propose a hierarchical model to generate game commentaries. Considering the characteristics of esports commentaries, we design evaluation metrics including three aspects of the output: correctness, fluency, and strategic depth. Experimental results on our large-scale esports dataset confirmed the advantage of the hierarchical model, and the results revealed several challenges of this novel task.