Knowledge base completion (KBC) aims to predict the missing links in knowledge graphs. Previous KBC tasks and approaches mainly focus on the setting where all test entities and relations have appeared in the training set. However, there has been limited research on the zero-shot KBC settings, where we need to deal with unseen entities and relations that emerge in a constantly growing knowledge base. In this work, we systematically examine different possible scenarios of zero-shot KBC and develop a comprehensive benchmark, ZeroKBC, that covers these scenarios with diverse types of knowledge sources. Our systematic analysis reveals several missing yet important zero-shot KBC settings. Experimental results show that canonical and state-of-the-art KBC systems cannot achieve satisfactory performance on this challenging benchmark. By analyzing the strength and weaknesses of these systems on solving ZeroKBC, we further present several important observations and promising future directions.

Stairs are common building structures in urban environment, and stair detection is an important part of environment perception for autonomous mobile robots. Most existing algorithms have difficulty combining the visual information from binocular sensors effectively and ensuring reliable detection at night and in the case of extremely fuzzy visual clues. To solve these problems, we propose a neural network architecture with inputs of both RGB map and depth map. Specifically, we design the selective module which can make the network learn the complementary relationship between RGB map and depth map and effectively combine the information from RGB map and depth map in different scenes. In addition, we also design a line clustering algorithm for the post-processing of detection results, which can make full use of the detection results to obtain the geometric parameters of stairs. Experiments on our dataset show that our method can achieve better accuracy and recall compared with the previous state-of-the-art deep learning method, which are 5.64% and 7.97%, respectively. Our method also has extremely fast detection speed, and a lightweight version can achieve 300 + frames per second with the same resolution, which can meet the needs of most real-time detection scenes.

Recent works have impressively demonstrated that there exists a subnetwork in randomly initialized convolutional neural networks (CNNs) that can match the performance of the fully trained dense networks at initialization, without any optimization of the weights of the network (i.e., untrained networks). However, the presence of such untrained subnetworks in graph neural networks (GNNs) still remains mysterious. In this paper we carry out the first-of-its-kind exploration of discovering matching untrained GNNs. With sparsity as the core tool, we can find \textit{untrained sparse subnetworks} at the initialization, that can match the performance of \textit{fully trained dense} GNNs. Besides this already encouraging finding of comparable performance, we show that the found untrained subnetworks can substantially mitigate the GNN over-smoothing problem, hence becoming a powerful tool to enable deeper GNNs without bells and whistles. We also observe that such sparse untrained subnetworks have appealing performance in out-of-distribution detection and robustness of input perturbations. We evaluate our method across widely-used GNN architectures on various popular datasets including the Open Graph Benchmark (OGB).

关于点击率（CTR）预测的最新研究通过对更长的用户行为序列进行建模，已达到新的水平。除其他外，两阶段的方法是用于工业应用的最先进的解决方案（SOTA）。两阶段方法首先训练检索模型，以事先截断长行为序列，然后使用截短序列训练CTR模型。但是，检索模型和CTR模型是分别训练的。因此，CTR模型中检索到的子序列不准确，它降低了最终性能。在本文中，我们提出了一个端到端范式来建模长行为序列，与现有模型相比，该序列能够实现卓越的性能以及出色的成本效益。我们的贡献是三倍：首先，我们提出了一个名为ETA-NET的基于哈希的有效目标（TA）网络，以基于低成本的位置操作来启用端到端的用户行为检索。提出的ETA-NET可以通过顺序数据建模的数量级来降低标准TA的复杂性。其次，我们建议将通用系统体系结构作为一种可行的解决方案，用于在工业系统上部署ETA-NET。特别是，与SOTA两阶段方法相比，ETA-NET已部署在TAOBAO的推荐系统上，并在CTR上带来了1.8％的升降机和3.1％的升降机（GMV）。第三，我们在离线数据集和在线A/B测试上进行了广泛的实验。结果证明，在CTR预测性能和在线成本效益方面，所提出的模型大大优于现有的CTR模型。 ETA-NET现在为TAOBAO的主要流量提供服务，每天为数亿用户提供服务。

无源的无监督域适应性（SFUDA）旨在使用未标记的目标数据和训练有素的源域模型来学习目标域模型。大多数先前的SFUDA都致力于根据源知识推断目标数据的语义。在不衡量源知识的可传递性的情况下，这些方法不足以利用源知识，并且无法识别推断的目标语义的可靠性。但是，现有的可传递性测量需要源数据或目标标签，而SFUDA中是不可行的。为此，首先，我们提出了一种新颖的不确定性诱导的可传递性表示（UTR），该表示在没有源数据和目标标签的情况下，它利用不确定性作为工具来分析源编码的通道可传递性。域级UTR揭开了编码器通道向目标域的可传输程度，实例级别的UTR表征了推断的目标语义的可靠性。其次，基于UTR，我们为SFUDA提出了一个新颖的校准自适应框架（CAF），包括i）源知识校准模块，该模块指导目标模型学习可转移的源知识并丢弃不可转移的源知识，并且II）校准不可靠语义的目标语义校准模块。在校准的源知识和目标语义的帮助下，该模型可以安全地适应目标领域。我们使用实验结果验证了方法的有效性，并证明所提出的方法在三个SFUDA基准上实现了最先进的性能。代码可在https://github.com/spiresearch/utr上找到。

盲目图像超分辨率（SR）的典型方法通过直接估算或学习潜在空间中的降解表示来处理未知的降解。这些方法的一个潜在局限性是，他们假设可以通过整合各种手工降解（例如，比科比克下采样）来模拟未知的降解，这不一定是正确的。现实世界中的降解可能超出了手工降解的模拟范围，这被称为新型降解。在这项工作中，我们建议学习一个潜在的降解空间，可以将其从手工制作的（基本）降解中推广到新的降解。然后将其在此潜在空间中获得的新型降解的表示形式被利用，以生成与新型降解一致的降级图像，以构成SR模型的配对训练数据。此外，我们执行各种推断，以使潜在表示空间中的降解后降解与先前的分布（例如高斯分布）相匹配。因此，我们能够采样更多的高质量表示以进行新的降级，以增加SR模型的训练数据。我们对合成数据集和现实数据集进行了广泛的实验，以验证我们在新型降解中盲目超分辨率的有效性和优势。

虽然基于微调对象检测的基于微调的方法已经取得了显着的进步，但尚未得到很好的解决的关键挑战是基本类别的潜在特定于类别的过度拟合，并且针对新颖的类别的样本特异性过度拟合。在这项工作中，我们设计了一个新颖的知识蒸馏框架，以指导对象探测器的学习，从而抑制基础类别的前训练阶段的过度拟合，并在小型课程上进行微调阶段。要具体而言，我们首先提出了一种新颖的位置感知的视觉袋模型，用于从有限尺寸的图像集中学习代表性的视觉袋（BOVW），该模型用于基于相似性来编码常规图像在学习的视觉单词和图像之间。然后，我们基于以下事实执行知识蒸馏，即图像应在两个不同的特征空间中具有一致的BOVW表示。为此，我们独立于对象检测的特征空间预先学习特征空间，并在此空间中使用BOVW编码图像。可以将图像的BOVW表示形式视为指导对象探测器的学习：对象检测器的提取特征对同一图像的提取特征有望通过蒸馏知识得出一致的BOVW表示。广泛的实验验证了我们方法的有效性，并证明了优于其他最先进方法的优势。

几次射击对象检测的大多数现有方法都遵循微调范式，该范式可能假设可以通过众多样本的基本类别学习并将其隐式转移到具有限量样本的新颖类中，从而将类别的概括性知识隐含地转移到有限的类别中。舞台培训策略。但是，这不一定是正确的，因为对象检测器几乎无法在没有明确的建模的情况下自动区分类别不合时宜的知识和特定于类的知识。在这项工作中，我们建议在基础和新颖类之间学习三种类型的类不足的共同点：与识别相关的语义共同点，与定位相关的语义共同点和分布共同点。我们基于内存库设计了一个统一的蒸馏框架，该框架能够共同有效地进行所有三种类型的共同点。广泛的实验表明，我们的方法可以很容易地集成到大多数现有的基于微调的方法中，并始终如一地通过大幅度提高性能。

在复杂的场景中，尤其是在城市交通交叉点，对实体关系和运动行为的深刻理解对于实现高质量的计划非常重要。我们提出了有关交通信号灯D2-Tpred的轨迹预测方法，该方法使用空间动态交互图（SDG）和行为依赖图（BDG）来处理空间空间中不连续依赖的问题。具体而言，SDG用于通过在每帧中具有动态和可变特征的不同试剂的子图来捕获空间相互作用。 BDG用于通过建模当前状态对先验行为的隐式依赖性来推断运动趋势，尤其是与加速度，减速或转向方向相对应的不连续运动。此外，我们提出了一个新的数据集，用于在称为VTP-TL的交通信号灯下进行车辆轨迹预测。我们的实验结果表明，与其他轨迹预测算法相比，我们的模型在ADE和FDE方面分别获得了{20.45％和20.78％}的改善。数据集和代码可在以下网址获得：https：//github.com/vtp-tl/d2-tpred。

虽然对图像背景恢复的研究从常规大小的降级图像恢复已经取得了显着的进步，但由于计算复杂性和记忆使用情况的爆炸式增长以及缺陷，恢复超高分辨率（例如4K）图像仍然是一项极具挑战性的任务。带注释的数据。在本文中，我们提出了一种用于超高分辨率图像恢复的新型模型，称为全局逐步生成网络（GLSGN），该模型采用涉及四个恢复途径的逐步恢复策略：三个局部途径和一条全球途径。本地途径着重于以局部但高分辨率的图像贴片的细粒度进行图像恢复，而全球途径则在缩放尺寸但完整的图像上执行图像恢复，以在全球视图中为本地途径提供线索包括语义和噪声模式。为了平滑这四个途径之间的相互协作，我们的GLSGN旨在确保在低级内容，感知注意力，恢复强度和高级语义方面的四个方面的跨道路一致性。作为这项工作的另一个主要贡献，我们还介绍了迄今为止的第一个超高分辨率数据集，以删除反射和降雨条纹，包括4,670个现实世界和合成图像。跨三个典型的图像背景修复任务进行的广泛实验，包括删除图像反射，删除图像雨条和图像去悬来表明我们的GLSGN始终优于最先进的方法。