Deep Neural Networks have been widely used in many fields. However, studies have shown that DNNs are easily attacked by adversarial examples, which have tiny perturbations and greatly mislead the correct judgment of DNNs. Furthermore, even if malicious attackers cannot obtain all the underlying model parameters, they can use adversarial examples to attack various DNN-based task systems. Researchers have proposed various defense methods to protect DNNs, such as reducing the aggressiveness of adversarial examples by preprocessing or improving the robustness of the model by adding modules. However, some defense methods are only effective for small-scale examples or small perturbations but have limited defense effects for adversarial examples with large perturbations. This paper assigns different defense strategies to adversarial perturbations of different strengths by grading the perturbations on the input examples. Experimental results show that the proposed method effectively improves defense performance. In addition, the proposed method does not modify any task model, which can be used as a preprocessing module, which significantly reduces the deployment cost in practical applications.

High-quality traffic flow generation is the core module in building simulators for autonomous driving. However, the majority of available simulators are incapable of replicating traffic patterns that accurately reflect the various features of real-world data while also simulating human-like reactive responses to the tested autopilot driving strategies. Taking one step forward to addressing such a problem, we propose Realistic Interactive TrAffic flow (RITA) as an integrated component of existing driving simulators to provide high-quality traffic flow for the evaluation and optimization of the tested driving strategies. RITA is developed with fidelity, diversity, and controllability in consideration, and consists of two core modules called RITABackend and RITAKit. RITABackend is built to support vehicle-wise control and provide traffic generation models from real-world datasets, while RITAKit is developed with easy-to-use interfaces for controllable traffic generation via RITABackend. We demonstrate RITA's capacity to create diversified and high-fidelity traffic simulations in several highly interactive highway scenarios. The experimental findings demonstrate that our produced RITA traffic flows meet all three design goals, hence enhancing the completeness of driving strategy evaluation. Moreover, we showcase the possibility for further improvement of baseline strategies through online fine-tuning with RITA traffic flows.

时间序列数据出现在各种应用程序中，例如智能运输和环境监测。时间序列分析的基本问题之一是时间序列预测。尽管最近的深度时间序列预测方法取得了成功，但它们仍需要足够的历史价值观察才能进行准确的预测。换句话说，输出长度（或预测范围）与输入和输出长度之和的比率应足够低（例如，0.3）。随着比率的增加（例如，到0.8），预测准确性的不确定性显着增加。在本文中，我们从理论和经验上都表明，通过将相关时间序列检索作为参考文献可以有效地降低不确定性。在理论分析中，我们首先量化不确定性，并显示其与平方误差（MSE）的连接。然后，我们证明，带有参考的模型比没有参考的模型更容易学习，因为检索到的参考可能会降低不确定性。为了凭经验证明基于检索的时间序列预测模型的有效性，我们引入了一种简单而有效的两阶段方法，称为“保留”，该方法由关系检索和内容合成组成。我们还表明，可以轻松地适应时空时间序列和时间序列插补设置。最后，我们评估了现实世界数据集上的延迟，以证明其有效性。

我们介绍了遮阳板，一个新的像素注释的新数据集和一个基准套件，用于在以自我为中心的视频中分割手和活动对象。遮阳板注释Epic-kitchens的视频，其中带有当前视频分割数据集中未遇到的新挑战。具体而言，我们需要确保像素级注释作为对象经历变革性相互作用的短期和长期一致性，例如洋葱被剥皮，切成丁和煮熟 - 我们旨在获得果皮，洋葱块，斩波板，刀，锅以及表演手的准确像素级注释。遮阳板引入了一条注释管道，以零件为ai驱动，以进行可伸缩性和质量。总共，我们公开发布257个对象类的272K手册语义面具，990万个插值密集口罩，67K手动关系，涵盖36小时的179个未修剪视频。除了注释外，我们还引入了视频对象细分，互动理解和长期推理方面的三个挑战。有关数据，代码和排行榜：http：//epic-kitchens.github.io/visor

传统的LIDAR射测（LO）系统主要利用从经过的环境获得的几何信息来注册激光扫描并估算Lidar Ego-Motion，而在动态或非结构化环境中可能不可靠。本文提出了Inten-loam，一种低饮用和健壮的激光镜和映射方法，该方法完全利用激光扫描的隐式信息（即几何，强度和时间特征）。扫描点被投影到圆柱形图像上，这些图像有助于促进各种特征的有效和适应性提取，即地面，梁，立面和反射器。我们提出了一种新型基于强度的点登记算法，并将其纳入LIDAR的探光仪，从而使LO系统能够使用几何和强度特征点共同估计LIDAR EGO-MOTION。为了消除动态对象的干扰，我们提出了一种基于时间的动态对象删除方法，以在MAP更新之前过滤它们。此外，使用与时间相关的体素网格滤波器组织并缩减了本地地图，以维持当前扫描和静态局部图之间的相似性。在模拟和实际数据集上进行了广泛的实验。结果表明，所提出的方法在正常驾驶方案中实现了类似或更高的精度W.R.T，在非结构化环境中，最先进的方法优于基于几何的LO。

基于图形的模型最近在人的重新识别任务中取得了巨大的成功，该任务首先计算了不同人之间的图形拓扑结构（亲和力），然后将信息传递给他们的信息以实现更强的功能。但是，我们在可见的红外人员重新识别任务（VI-REID）中发现了现有的基于图的方法，因为有两个问题：1）火车测试模式平衡差距，这是VI-REID任务的属性。两个模式数据的数量在训练阶段平衡，但推理极为不平衡，导致基于图的VI-REID方法的概括较低。 2）由图形模块的端到端学习方式引起的亚最佳拓扑结构。我们分析训练有素的输入特征会削弱图形拓扑的学习，从而使其在推理过程中不够概括。在本文中，我们提出了一种反事实干预特征转移（CIFT）方法来解决这些问题。具体而言，均匀和异质的特征转移（H2FT）旨在通过两种独立的设计的图形模块和不平衡的场景模拟来减少火车测试模态差距。此外，提出了反事实关系干预（CRI）来利用反事实干预和因果效应工具来突出拓扑结构在整个训练过程中的作用，这使图形拓扑结构更加可靠。对标准VI-REID基准测试的广泛实验表明，CIFT在各种设置下都优于最新方法。

知识图完成最近已广泛研究，以通过主要建模图结构特征来完成三元组中的缺失元素，但对图形结构的稀疏性敏感。期望解决这一挑战的相关文本，例如实体名称和描述，充当知识图（kgs）的另一种表达形式（kgs）。已经提出了几种使用两个编码器的结构和文本消息的方法，但由于未能平衡它们之间的权重有限。并在推理期间保留结构和文本编码器，也遭受了沉重的参数。通过知识蒸馏的激励，我们将知识视为从输入到输出概率的映射，并在稀疏的kgs上提出了一个插件框架VEM2L，以将从文本和结构消息提取到统一的知识中融合知识。具体而言，我们将模型获取的知识分配为两个不重叠的部分：一个部分与训练三元组合的合适能力有关，可以通过激励两个编码者互相学习训练集来融合。另一个反映了未观察到的查询的概括能力。相应地，我们提出了一种新的融合策略，该策略由变量EM算法证明，以融合模型的概括能力，在此期间，我们还应用图形致密操作以进一步缓解稀疏的图形问题。通过结合这两种融合方法，我们最终提出了VEM2L框架。详细的理论证据以及定量和定性实验都证明了我们提出的框架的有效性和效率。

在异质图上的自我监督学习（尤其是对比度学习）方法可以有效地摆脱对监督数据的依赖。同时，大多数现有的表示学习方法将异质图嵌入到欧几里得或双曲线的单个几何空间中。这种单个几何视图通常不足以观察由于其丰富的语义和复杂结构而观察到异质图的完整图片。在这些观察结果下，本文提出了一种新型的自我监督学习方法，称为几何对比度学习（GCL），以更好地表示监督数据是不可用时的异质图。 GCL同时观察了从欧几里得和双曲线观点的异质图，旨在强烈合并建模丰富的语义和复杂结构的能力，这有望为下游任务带来更多好处。 GCL通过在局部局部和局部全球语义水平上对比表示两种几何视图之间的相互信息。在四个基准数据集上进行的广泛实验表明，在三个任务上，所提出的方法在包括节点分类，节点群集和相似性搜索在内的三个任务上都超过了强基础，包括无监督的方法和监督方法。

下一代高分辨率汽车雷达（4D雷达）可以提供额外的高程测量和较密集的点云，从而在自动驾驶中具有3D传感的巨大潜力。在本文中，我们介绍了一个名为TJ4Dradset的数据集，其中包括4D雷达点用于自动驾驶研究。该数据集是在各种驾驶场景中收集的，连续44个序列中总共有7757个同步帧，这些序列用3D边界框和轨道ID很好地注释。我们为数据集提供了基于4D雷达的3D对象检测基线，以证明4D雷达点云的深度学习方法的有效性。可以通过以下链接访问数据集：https：//github.com/tjradarlab/tj4dradset。

通过使用图像级分类掩模监督其学习过程，弱监督对象本地化（WSOL）放宽对对象本地化的密度注释的要求。然而，当前的WSOL方法遭受背景位置的过度激活，并且需要后处理以获得定位掩模。本文将这些问题归因于背景提示的不明显，并提出了背景感知分类激活映射（B-CAM），以便仅使用图像级标签同时学习对象和背景的本地化分数。在我们的B-CAM中，两个图像级功能，由潜在背景和对象位置的像素级别功能聚合，用于从对象相关的背景中净化对象功能，并表示纯背景样本的功能，分别。然后基于这两个特征，学习对象分类器和背景分类器，以确定二进制对象本地化掩码。我们的B-CAM可以基于提出的错开分类损失以端到端的方式培训，这不仅可以改善对象本地化，而且还抑制了背景激活。实验表明，我们的B-CAM在Cub-200，OpenImages和VOC2012数据集上优于一级WSOL方法。