The security of artificial intelligence (AI) is an important research area towards safe, reliable, and trustworthy AI systems. To accelerate the research on AI security, the Artificial Intelligence Security Competition (AISC) was organized by the Zhongguancun Laboratory, China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team, Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University, and RealAI as part of the Zhongguancun International Frontier Technology Innovation Competition (https://www.zgc-aisc.com/en). The competition consists of three tracks, including Deepfake Security Competition, Autonomous Driving Security Competition, and Face Recognition Security Competition. This report will introduce the competition rules of these three tracks and the solutions of top-ranking teams in each track.

We present a strong object detector with encoder-decoder pretraining and finetuning. Our method, called Group DETR v2, is built upon a vision transformer encoder ViT-Huge~\cite{dosovitskiy2020image}, a DETR variant DINO~\cite{zhang2022dino}, and an efficient DETR training method Group DETR~\cite{chen2022group}. The training process consists of self-supervised pretraining and finetuning a ViT-Huge encoder on ImageNet-1K, pretraining the detector on Object365, and finally finetuning it on COCO. Group DETR v2 achieves $\textbf{64.5}$ mAP on COCO test-dev, and establishes a new SoTA on the COCO leaderboard https://paperswithcode.com/sota/object-detection-on-coco

视觉模型最近在许多计算机视觉任务上显示出巨大的潜力。同时，与线性探针相比，先前的工作表明，与线性探针相比，这是较少的图像识别的迅速调整，可以在很少的图像识别上获得卓越的性能。在实际应用程序中，相关的几个射击任务是相关的，尤其是在专业领域。但是，以前的工作忽略了此类信息。受到以下事实的启发，即通过多任务学习通常可以提高性能，我们提出了一种新颖的方法softcpt（迅速调整的软上下文共享），以微调多个目标几个目标任务的预训练的视觉模型， 同时。具体来说，我们设计了一个任务共享的元网络，以使用预定义的任务名称以及可学习的元提示为输入为每个任务生成提示向量。因此，所有任务的迅速向量将以软的方式共享。该共享的元网络的参数以及元提示向量都在所有目标任务的联合培训集中调整。在三个多任务少量数据集上进行的广泛实验表明，SoftCpt的表现优于代表性的单任务提示方法Coop [78]，这意味着多任务学习在视觉及时及时调整中的有效性。源代码和数据将公开可用。

我们通过对修饰过程进行建模，以执行一系列新引入的可训练的神经色运算符来提出一种新型的图像修饰方法。神经颜色操作员模仿了传统颜色运算符的行为，并学习了Pixelwise Color Transformation，而其强度则由标量控制。为了反映颜色运算符的同构属性，我们采用了模棱两可的映射，并采用编码器编码器结构，该结构将非线性颜色转换映射到更简单的转换（即翻译），在高维空间中。通过分析全球图像统计数据，使用基于CNN的强度预测指标预测每个神经颜色操作员的标量强度。总体而言，我们的方法相当轻巧，并提供灵活的控件。实验和公共数据集的用户研究表明，与SOTA方法相比，我们的方法始终取得了最佳的结果。代码和数据将公开可用。

对手示例是一些可以扰乱深度神经网络的输出的一些特殊输入，以便在生产环境中产生有意的误差。用于产生对抗性示例的大多数方法需要梯度信息。甚至是与生成模型无关的普遍扰动依赖于梯度信息的一定程度。程序噪声对手示例是对普发的示例生成的一种新方法，它使用计算机图形噪声快速生成通用的对抗扰动，同时不依赖于梯度信息。结合对抗的防御训练，我们使用Perlin噪声训练神经网络以获得可以防御程序噪声对抗的模型。结合使用基于预先训练的模型的模型微调方法，我们获得更快的培训以及更高的准确性。我们的研究表明，程序噪声对抗性实例是可辩护的，但为什么程序噪声可以产生对抗性实例，以及如何防御可能在未来出现的其他过程噪声对抗性示例仍有待调查。

从点云的3D检测中有两条流：单级方法和两级方法。虽然前者更加计算高效，但后者通常提供更好的检测精度。通过仔细检查两级方法，我们发现如果设计，第一阶段可以产生准确的盒子回归。在这种情况下，第二阶段主要重新分配盒子，使得具有更好的本地化的盒子得到选择。从这个观察开始，我们设计了一个可以满足这些要求的单级锚定网络。该网络名为AFDETV2，通过在骨干网中包含一个自校准的卷积块，键盘辅助监控和多任务头中的IOU预测分支来扩展了先前的工作。结果，检测精度在单阶段中大大提升。为了评估我们的方法，我们在Waymo Open DataSet和Nuscenes DataSet上进行了广泛的实验。我们观察到我们的AFDETv2在这两个数据集上实现了最先进的结果，优于所有现有技术，包括单级和两级SE3D探测器。 AFDETv2在Waymo Open DataSet挑战的实时3D检测中获得了第1位的第1位，我们的模型AFDetv2基地的变体题为挑战赞助商的“最有效的模型”，呈现出卓越的计算效率。为了证明这种单级方法的一般性，我们还将其应用于两级网络的第一阶段。毫无例外，结果表明，利用加强的骨干和救护方法，不再需要第二阶段细化。

过去几年的技术创新的巨大浪潮，标志着AI技术的进展，是深刻的重塑行业和社会。然而，在路上，一个关键的挑战等待着我们，即我们满足快速增长的情景的能力的能力受到收购培训数据的成本的严重限制。由于主流学习范式的局限性，这一困难的局面是基于主流学习范式的局限性：我们需要根据大量注释的数据以及通常从头来训练每个新场景的新模型。在解决这一基本问题时，我们超越并开发一个名为实习生的新学习范式。通过在多个阶段的来自多个来源的监控信号学习，培训的模型将产生强大的相互性。我们在26个众所周知的数据集中评估我们的模型，该数据集涵盖计算机视觉中的四类任务。在大多数情况下，我们的模型仅适用于目标域中的培训数据的10％，始终以完整的数据培训的对应物，通常由显着的边距。这是一个重要前景的重要一步，其中具有一般视觉能力的这种模型可以大大降低对数据的依赖，从而加速通过AI技术的采用。此外，围绕我们的新范式旋转，我们还介绍了一个新的数据系统，新的架构和新的基准，以及一起形成一般愿景生态系统，以开放和包容性的方式支持其未来的发展。

在视觉上丰富的文件（VRD）上的结构化文本理解是文档智能的重要组成部分。由于VRD中的内容和布局的复杂性，结构化文本理解是一项有挑战性的任务。大多数现有的研究将此问题与两个子任务结尾：实体标记和实体链接，这需要整体地了解令牌和段级别的文档的上下文。但是，很少的工作已经关注有效地从不同层次提取结构化数据的解决方案。本文提出了一个名为structext的统一框架，它对于处理两个子任务是灵活的，有效的。具体地，基于变压器，我们引入了一个段令牌对齐的编码器，以处理不同粒度水平的实体标记和实体链接任务。此外，我们设计了一种具有三个自我监督任务的新型预训练策略，以学习更丰富的代表性。 Structext使用现有屏蔽的视觉语言建模任务和新句子长度预测和配对框方向任务，以跨文本，图像和布局结合多模态信息。我们评估我们在分段级别和令牌级别的结构化文本理解的方法，并表明它优于最先进的同行，在Funsd，Srie和Ephoie数据集中具有显着优越的性能。

Different people speak with diverse personalized speaking styles. Although existing one-shot talking head methods have made significant progress in lip sync, natural facial expressions, and stable head motions, they still cannot generate diverse speaking styles in the final talking head videos. To tackle this problem, we propose a one-shot style-controllable talking face generation framework. In a nutshell, we aim to attain a speaking style from an arbitrary reference speaking video and then drive the one-shot portrait to speak with the reference speaking style and another piece of audio. Specifically, we first develop a style encoder to extract dynamic facial motion patterns of a style reference video and then encode them into a style code. Afterward, we introduce a style-controllable decoder to synthesize stylized facial animations from the speech content and style code. In order to integrate the reference speaking style into generated videos, we design a style-aware adaptive transformer, which enables the encoded style code to adjust the weights of the feed-forward layers accordingly. Thanks to the style-aware adaptation mechanism, the reference speaking style can be better embedded into synthesized videos during decoding. Extensive experiments demonstrate that our method is capable of generating talking head videos with diverse speaking styles from only one portrait image and an audio clip while achieving authentic visual effects. Project Page: https://github.com/FuxiVirtualHuman/styletalk.

Unmanned aerial vehicle (UAV) swarms are considered as a promising technique for next-generation communication networks due to their flexibility, mobility, low cost, and the ability to collaboratively and autonomously provide services. Distributed learning (DL) enables UAV swarms to intelligently provide communication services, multi-directional remote surveillance, and target tracking. In this survey, we first introduce several popular DL algorithms such as federated learning (FL), multi-agent Reinforcement Learning (MARL), distributed inference, and split learning, and present a comprehensive overview of their applications for UAV swarms, such as trajectory design, power control, wireless resource allocation, user assignment, perception, and satellite communications. Then, we present several state-of-the-art applications of UAV swarms in wireless communication systems, such us reconfigurable intelligent surface (RIS), virtual reality (VR), semantic communications, and discuss the problems and challenges that DL-enabled UAV swarms can solve in these applications. Finally, we describe open problems of using DL in UAV swarms and future research directions of DL enabled UAV swarms. In summary, this survey provides a comprehensive survey of various DL applications for UAV swarms in extensive scenarios.