Query-focused summarization has been considered as an important extension for text summarization. It aims to generate a concise highlight for a given query. Different from text summarization, query-focused summarization has long been plagued by the problem of lacking high-quality large-scale datasets. In this paper, we investigate the idea that whether we can integrate and transfer the knowledge of text summarization and question answering to assist the few-shot learning in query-focused summarization. Here, we propose prefix-merging, a prefix-based pretraining strategy for few-shot learning in query-focused summarization. Drawn inspiration from prefix-tuning, we are allowed to integrate the task knowledge from text summarization and question answering into a properly designed prefix and apply the merged prefix to query-focused summarization. With only a small amount of trainable parameters, prefix-merging outperforms fine-tuning on query-focused summarization. We further discuss the influence of different prefix designs and propose a visualized explanation for how prefix-merging works.

Despite high global prevalence of hepatic steatosis, no automated diagnostics demonstrated generalizability in detecting steatosis on multiple international datasets. Traditionally, hepatic steatosis detection relies on clinicians selecting the region of interest (ROI) on computed tomography (CT) to measure liver attenuation. ROI selection demands time and expertise, and therefore is not routinely performed in populations. To automate the process, we validated an existing artificial intelligence (AI) system for 3D liver segmentation and used it to purpose a novel method: AI-ROI, which could automatically select the ROI for attenuation measurements. AI segmentation and AI-ROI method were evaluated on 1,014 non-contrast enhanced chest CT images from eight international datasets: LIDC-IDRI, NSCLC-Lung1, RIDER, VESSEL12, RICORD-1A, RICORD-1B, COVID-19-Italy, and COVID-19-China. AI segmentation achieved a mean dice coefficient of 0.957. Attenuations measured by AI-ROI showed no significant differences (p = 0.545) and a reduction of 71% time compared to expert measurements. The area under the curve (AUC) of the steatosis classification of AI-ROI is 0.921 (95% CI: 0.883 - 0.959). If performed as a routine screening method, our AI protocol could potentially allow early non-invasive, non-pharmacological preventative interventions for hepatic steatosis. 1,014 expert-annotated liver segmentations of patients with hepatic steatosis annotations can be downloaded here: https://drive.google.com/drive/folders/1-g_zJeAaZXYXGqL1OeF6pUjr6KB0igJX.

随着视频数量的越来越多，对技术的需求很大，可以帮助人们迅速导航到他们感兴趣的视频片段。但是，当前的视频理解主要理解主要是视频内容摘要，而几乎没有努力，而对探索视频的结构。受文本轮廓生成的启发，我们介绍了一项新颖的视频理解任务，即视频大纲生成（VOG）。该任务定义为包含两个子任务：（1）首先根据内容结构对视频进行分割，然后（2）为每个段生成一个标题。要学习和评估VOG，我们注释了一个10K+数据集，称为Duvog。具体来说，我们使用OCR工具来识别视频的字幕。然后，要求注释者将字幕分为章节，并将每个章节分为标题。在视频中，突出显示的文本往往是标题，因为它更有可能引起人们的注意。因此，我们提出了一个视觉字幕功能增强的视频大纲生成模型（VSENET），该模型将文本字幕及其视觉字体大小和位置作为输入。我们将VOG任务视为一个序列标记问题，该问题提取了跨标题的位置，然后将其重写以形成最终大纲。此外，基于视频概述和文本概述之间的相似性，我们使用大量文章带有章节标题来预先我们的模型。 Duvog上的实验表明，我们的模型在很大程度上胜过其他基线方法，对于视频分割水平达到了77.1的F1得分，对于标题生成级别的Rouge-L_F0.5的85.0。

旨在学习具有少量培训数据的生成模型的数据有效gan（DE-GAN）遇到了生成高质量样本的几个挑战。由于数据增强策略在很大程度上已经减轻了训练的不稳定性，因此如何进一步改善De-Gans的生成性能成为热点。最近，对比学习表明，提高了DE-GAN的合成质量的巨大潜力，但相关原则并未得到很好的探索。在本文中，我们对De-Gans中的不同对比度学习策略进行了比较，并确定（i）当前生成性能的瓶颈是潜在空间的不连续性； （ii）与其他对比的学习策略相比，实例扰动可用于潜在空间连续性，从而为De-Gans带来了重大改进。基于这些观察结果，我们提出了FakeClR，该观察只在扰动的假样品上应用对比度学习，并设计了三种相关的训练技术：与噪声​​相关的潜在增强，多样性吸引的排队和排队的遗忘因素。我们的实验结果表明了几乎没有发电和有限数据的新艺术状态。在多个数据集上，与现有DE-GAN相比，Fakeclr获得了15％以上的FID提高。代码可从https://github.com/iceli1007/fakeclr获得。

每时每刻都生产出许多不同质量的物品，因此将这些数据筛选为质量文章并将其投入到社交媒体上是一项非常紧迫的任务。值得注意的是，高质量的文章具有许多特征，例如相关性，文本质量，直接，多面，背景，新颖性和情感。因此，纯粹使用文章的内容来识别其质量是不够的。因此，我们计划使用外部知识互动来完善性能，并根据百度百科全书提出知识图增强文章质量标识数据集（KGEA）。我们通过7个维度量化了这些文章，并使用文章和百度百科全书之间实体的同时出现，以构建每篇文章的知识图。我们还比较了一些文本分类基线，发现外部知识可以将文章引导到与图神经网络更具竞争力的分类。

The 1$^{\text{st}}$ Workshop on Maritime Computer Vision (MaCVi) 2023 focused on maritime computer vision for Unmanned Aerial Vehicles (UAV) and Unmanned Surface Vehicle (USV), and organized several subchallenges in this domain: (i) UAV-based Maritime Object Detection, (ii) UAV-based Maritime Object Tracking, (iii) USV-based Maritime Obstacle Segmentation and (iv) USV-based Maritime Obstacle Detection. The subchallenges were based on the SeaDronesSee and MODS benchmarks. This report summarizes the main findings of the individual subchallenges and introduces a new benchmark, called SeaDronesSee Object Detection v2, which extends the previous benchmark by including more classes and footage. We provide statistical and qualitative analyses, and assess trends in the best-performing methodologies of over 130 submissions. The methods are summarized in the appendix. The datasets, evaluation code and the leaderboard are publicly available at https://seadronessee.cs.uni-tuebingen.de/macvi.

出色的图像文本检索模型取决于高质量标记的数据。尽管现有图像文本检索数据集的构建者努力确保标题与链接的图像匹配，但它们无法阻止字幕拟合其他图像。我们观察到，如此多的匹配现象在广泛使用的检索数据集中非常普遍，其中一个标题可以描述多达178张图像。这些较大的匹配失误数据不仅使训练中的模型混淆，而且还会削弱评估精度。受视觉和文本核心任务的启发，我们提出了一个多模式的核心分类器，以确定句子是否由图像和其链接的字幕所带来。随后，我们通过将这些需要的字幕添加为图像的附加标签来修改图像文本检索数据集，并制定通用可变率策略，以教授检索模型以区分所需的字幕和其他负样本。在实验中，我们手动注释了一个需要校正的图像文本检索数据集进行评估。结果表明，所提出的元素分类器可实现约78％的精度，并始终提高图像文本检索基线的性能。

借助视频级标签，弱监督的时间动作本地化（WTAL）应用逐个分类的本地化范式来检测和分类该动作在未修剪的视频中。由于分类的特征，不可避免地会误导特定的背景片段以提高分类器在WTAL中的可区分性。为了减轻背景的干扰，现有的方法试图通过用伪snippet级注释对背景片段进行建模，从而扩大动作和背景之间的差异，这在很大程度上依赖于人工假设。与以前的作品不同，我们提出了一种对抗性学习策略，以打破采矿伪背景片段的局限性。具体而言，背景分类损失迫使整个视频被背景梯度增强策略视为背景，从而使识别模型混淆。相反，前景（动作）损失指导模型在这种情况下关注动作片段。结果，两个分类损失之间的竞争驱动了模型以提高其行动建模能力。同时，一个新型的时间增强网络旨在促进该模型基于提议的策略来构建亲和力摘要的时间关系，以进一步改善动作定位的性能。最后，在Thumos14和ActivationNet1.2上进行的广泛实验证明了该方法的有效性。

本文介绍了我们针对IWSLT 2022离线任务的端到端Yitrans语音翻译系统的提交，该任务从英语音频转换为德语，中文和日语。 Yitrans系统建立在大规模训练的编码器模型上。更具体地说，我们首先设计了多阶段的预训练策略，以建立具有大量标记和未标记数据的多模式模型。然后，我们为下游语音翻译任务微调模型的相应组件。此外，我们做出了各种努力，以提高性能，例如数据过滤，数据增强，语音细分，模型集合等。实验结果表明，我们的Yitrans系统比在三个翻译方向上的强基线取得了显着改进，并且比去年在TST2021英语 - 德国人中的最佳端到端系统方面的改进+5.2 BLEU改进。根据自动评估指标，我们的最终意见在英语 - 德国和英语端到端系统上排名第一。我们使代码和模型公开可用。

本文研究了一种新型的预训练技术，该技术具有未配对的语音数据Segend2C，用于基于编码器的自动语音识别（ASR）。在一个多任务学习框架内，我们使用声音单元（即伪代码）介绍了编码器 - 编码器网络的两个预训练任务，这些任务来自离线聚类模型。一种是通过在编码器输出中通过掩盖语言建模来预测伪代码，例如Hubert模型，而另一个使解码器学会学会重建伪代码自动加工，而不是生成文本脚本。通过这种方式，解码器学会了在学习生成正确的文本之前先用代码重建原始语音信息。在Librispeech语料库上进行的综合实验表明，在没有解码器预训练的情况下，提出的Speek2C可以相对将单词错误率（WER）降低19.2％，并且在最先进的WAV2VEC 2.0和HUBERT上的表现显着优于微调子集为10h和100h。我们在https://github.com/microsoft/speecht5/tree/main/main/speech2c上发布代码和模型。