手语是人们表达自己的感受和情感的不同能力的窗口。但是，人们在短时间内学习手语仍然具有挑战性。为了应对这项现实世界中的挑战，在这项工作中，我们研究了运动传输系统，该系统可以将用户照片传输到特定单词的手语视频。特别是，输出视频的外观内容来自提供的用户图像，而视频的运动是从指定的教程视频中提取的。我们观察到采用最先进的运动转移方法来产生语言的两个主要局限性：（1）现有的运动转移工作忽略了人体的先前几何知识。 （2）先前的图像动画方法仅将图像对作为训练阶段的输入，这无法完全利用视频中的时间信息。为了解决上述局限性，我们提出了结构感知的时间一致性网络（STCNET），以共同优化人类的先前结构，并具有符号语言视频生成的时间一致性。本文有两个主要贡献。 （1）我们利用细粒骨骼检测器来提供人体关键点的先验知识。这样，我们确保关键点运动在有效范围内，并使模型变得更加可解释和强大。 （2）我们引入了两个周期矛盾损失，即短期周期损失和长期周期损失，这些损失是为了确保生成的视频的连续性。我们以端到端的方式优化了两个损失和关键点检测器网络。

基因本体论（GO）是能够在生物医学中实现计算任务的主要基因功能知识基础。 GO的基本元素是一个术语，其中包括一组具有相同功能的基因。 GO的现有研究工作主要集中于预测基因术语关联。很少追求其他任务，例如生成新术语的描述。在本文中，我们提出了一项新颖的任务：GO术语描述生成。该任务旨在自动生成一个句子，该句子描述了属于这三个类别之一的GO术语的功能，即分子功能，生物过程和细胞分量。为了解决此任务，我们提出了一个可以有效利用GO结构信息的图形网络。提出的网络引入了两层图：第一层是GO术语的图形，每个节点也是一个图（基因图）。这样的图形网络可以得出GO术语的生物学功能并生成适当的描述。为了验证拟议网络的有效性，我们构建了三个大规模基准数据集。通过合并所提出的图形网络，可以在所有评估指标中显着提高七个不同序列与序列模型的性能，其中BLEU，Rouge-rouge-相对改善高达34.7％，14.5％和39.1％ L和流星。

Incorporating knowledge graph as side information has become a new trend in recommendation systems. Recent studies regard items as entities of a knowledge graph and leverage graph neural networks to assist item encoding, yet by considering each relation type individually. However, relation types are often too many and sometimes one relation type involves too few entities. We argue that it is not efficient nor effective to use every relation type for item encoding. In this paper, we propose a VRKG4Rec model (Virtual Relational Knowledge Graphs for Recommendation), which explicitly distinguish the influence of different relations for item representation learning. We first construct virtual relational graphs (VRKGs) by an unsupervised learning scheme. We also design a local weighted smoothing (LWS) mechanism for encoding nodes, which iteratively updates a node embedding only depending on the embedding of its own and its neighbors, but involve no additional training parameters. We also employ the LWS mechanism on a user-item bipartite graph for user representation learning, which utilizes encodings of items with relational knowledge to help training representations of users. Experiment results on two public datasets validate that our VRKG4Rec model outperforms the state-of-the-art methods. The implementations are available at https://github.com/lulu0913/VRKG4Rec.

如何从未标记的数据中采样高质量的负面实例，即负抽样，对于培训隐式协作过滤和对比度学习模型很重要。尽管以前的研究提出了一些样本信息实例的方法，但很少有用于将假阴性与无偏见的负面抽样区分开。根据我们对否定分数的订单关系分析，我们首先得出了真正的负面阴性的阶级有条件密度。接下来，我们为负分类设计了贝叶斯分类器，从中定义了一个模型 - 不合稳定后验概率估计值，即实例为真为负面作为定量负信号度量。我们还提出了一项贝叶斯最佳抽样规则，以采样高质量的负面因素。提出的贝叶斯阴性采样（BNS）算法具有线性时间复杂性。实验研究以更好的采样质量和更好的建议性能来验证BNS优于同龄人的优势。

尽管概念化已经在语义和知识表示中进行了广泛研究，但找到最准确的概念短语来表征在快速增长的社交媒体上表征文本片段的主要思想仍然具有挑战性。这部分归因于以下事实：大多数知识库都包含世界的一般术语，例如树木和汽车，它们没有定义的力量或对社交媒体应用程序用户不够有趣。另一个原因是，自然语言的复杂性允许使用时态，否定和语法改变语言的逻辑或重点，从而传达了完全不同的含义。在本文中，我们提出了标签，这是一个高质量的概念匹配的数据集，该数据集由10,000个标记的精细概念和网络风格的自然语言句子组成，并从开放域社交媒体中挖出。我们考虑的概念代表了在线用户的趋势兴趣。与标签相关的是这些细粒度概念和实体的概念图，以提供结构上下文信息。我们在标签上评估了广泛的流行神经文本匹配模型以及预先训练的语言模型，并指出他们以最合适的概念标记社交媒体内容的不足。我们进一步提出了一种新颖的图形匹配方法，该方法通过更好地利用概念图中的结构上下文和句子中语义单元之间的逻辑相互作用在句子中通过句法依赖性解析来展示出色的抽象和概括性能。我们开源标签数据集和提出进一步研究的建议方法。

主题标签的生成旨在从微博帖子中生成简短和非正式的局部标签，在该帖子中，令牌或短语形成主题标签。这些令牌或短语可能源自原始文本中的主要碎片文本片段（例如，段），并分为不同的段。但是，传统的序列到序列生成方法很难从不同的文本粒度中滤除次级信息，并且不擅长选择关键令牌。因此，它们在产生更多凝结的主题标签时是次优的。在这项工作中，我们提出了一个基于变压器的生成模型，并为原始编码和解码阶段添加了一个段选择过程。段选择阶段基于一种新型的细分选择机制（SSM），以对全球文本，本地段和令牌上的不同文本粒度进行建模，从而有助于产生冷凝标签。具体而言，它首先关注主要的语义段，然后通过选择关键令牌将不连续的段从源文本转换为一系列主题标签。对两个数据集的广泛评估揭示了我们的方法的优势，并对提取和发电基线进行了重大改进。代码和数据集可在https://github.com/opensum/hashtaggen上找到。

Developing robust and fair AI systems require datasets with comprehensive set of labels that can help ensure the validity and legitimacy of relevant measurements. Recent efforts, therefore, focus on collecting person-related datasets that have carefully selected labels, including sensitive characteristics, and consent forms in place to use those attributes for model testing and development. Responsible data collection involves several stages, including but not limited to determining use-case scenarios, selecting categories (annotations) such that the data are fit for the purpose of measuring algorithmic bias for subgroups and most importantly ensure that the selected categories/subcategories are robust to regional diversities and inclusive of as many subgroups as possible. Meta, in a continuation of our efforts to measure AI algorithmic bias and robustness (https://ai.facebook.com/blog/shedding-light-on-fairness-in-ai-with-a-new-data-set), is working on collecting a large consent-driven dataset with a comprehensive list of categories. This paper describes our proposed design of such categories and subcategories for Casual Conversations v2.

This paper presents a 1-D convolutional graph neural network for fault detection in microgrids. The combination of 1-D convolutional neural networks (1D-CNN) and graph convolutional networks (GCN) helps extract both spatial-temporal correlations from the voltage measurements in microgrids. The fault detection scheme includes fault event detection, fault type and phase classification, and fault location. There are five neural network model training to handle these tasks. Transfer learning and fine-tuning are applied to reduce training efforts. The combined recurrent graph convolutional neural networks (1D-CGCN) is compared with the traditional ANN structure on the Potsdam 13-bus microgrid dataset. The achievable accuracy of 99.27%, 98.1%, 98.75%, and 95.6% for fault detection, fault type classification, fault phase identification, and fault location respectively.

有效的探索对于具有稀疏奖励或高维状态行动空间的环境中的加固学习代理至关重要。基于国家访问的数量，好奇心和熵最大化的最新作品产生了固有的奖励信号，以激励代理人参观新颖的国家进行探索。但是，代理可能会因包含新颖但任务含量信息的传感器输入的扰动而分心，例如由于传感器噪声或背景变化。在这项工作中，我们通过对时间序列观察中的测试和压缩顺序预测信息进行建模和压缩顺序预测信息，介绍了为学习压缩和时间连贯表示的顺序信息瓶颈目标。为了在嘈杂的环境中有效探索，我们进一步构建了内在的奖励，这些奖励基于学习的表示，以捕获与任务相关的状态新颖性。我们得出了顺序信息瓶颈目标的变异上限，以实用优化，并提供了对派生的上限的信息理论解释。我们对一组基于图像的模拟控制任务进行的实验表明，与基于好奇心，熵最大化和信息获得的最新方法相比，我们的方法可实现更好的样品效率，以及对白噪声和自然视频背景的鲁棒性和鲁棒性。 。

自动检测视网膜结构，例如视网膜血管（RV），凹起的血管区（FAZ）和视网膜血管连接（RVJ），对于了解眼睛的疾病和临床决策非常重要。在本文中，我们提出了一种新型的基于投票的自适应特征融合多任务网络（VAFF-NET），用于在光学相干性层析成像（OCTA）中对RV，FAZ和RVJ进行联合分割，检测和分类。提出了一个特定于任务的投票门模块，以适应并融合两个级别的特定任务的不同功能：来自单个编码器的不同空间位置的特征，以及来自多个编码器的功能。特别是，由于八八座图像中微脉管系统的复杂性使视网膜血管连接连接到分叉/跨越具有挑战性的任务的同时定位和分类，因此我们通过结合热图回归和网格分类来专门设计任务头。我们利用来自各种视网膜层的三个不同的\ textit {en face}血管造影，而不是遵循仅使用单个\ textit {en face}的现有方法。为了促进进一步的研究，已经发布了这些数据集的部分数据集，并已发布了公共访问：https：//github.com/imed-lab/vaff-net。