我们提出并展示了一种基于物理引导的机器学习的城市排水系统液压系统快速准确的替代建模的新方法。替代物是根据流体动力（HIFI）模型的一组有限的仿真结果训练的。与HIFI模型相比，我们的方法将模拟时间减少了一到两个数量级。因此，它比例如概念性水文模型，但它可以模拟排水网络的所有节点和链接中的水位，流和附加费，因此很大程度上保留了HIFI模型提供的细节水平。比较由替代物和HIFI模型模拟的时间序列，达到了0.9顺序的R2值。替代培训时间目前为一小时。但是，可以通过应用转移学习和图形神经网络来减少它们。我们的替代方法对于城市排水系统的初始设计阶段以及实时应用的互动讲习班将很有用。此外，我们的模型公式是通用的，未来的研究应调查其在模拟其他供水系统中的应用。

Video provides us with the spatio-temporal consistency needed for visual learning. Recent approaches have utilized this signal to learn correspondence estimation from close-by frame pairs. However, by only relying on close-by frame pairs, those approaches miss out on the richer long-range consistency between distant overlapping frames. To address this, we propose a self-supervised approach for correspondence estimation that learns from multiview consistency in short RGB-D video sequences. Our approach combines pairwise correspondence estimation and registration with a novel SE(3) transformation synchronization algorithm. Our key insight is that self-supervised multiview registration allows us to obtain correspondences over longer time frames; increasing both the diversity and difficulty of sampled pairs. We evaluate our approach on indoor scenes for correspondence estimation and RGB-D pointcloud registration and find that we perform on-par with supervised approaches.

Obtaining photorealistic reconstructions of objects from sparse views is inherently ambiguous and can only be achieved by learning suitable reconstruction priors. Earlier works on sparse rigid object reconstruction successfully learned such priors from large datasets such as CO3D. In this paper, we extend this approach to dynamic objects. We use cats and dogs as a representative example and introduce Common Pets in 3D (CoP3D), a collection of crowd-sourced videos showing around 4,200 distinct pets. CoP3D is one of the first large-scale datasets for benchmarking non-rigid 3D reconstruction "in the wild". We also propose Tracker-NeRF, a method for learning 4D reconstruction from our dataset. At test time, given a small number of video frames of an unseen object, Tracker-NeRF predicts the trajectories of its 3D points and generates new views, interpolating viewpoint and time. Results on CoP3D reveal significantly better non-rigid new-view synthesis performance than existing baselines.

近年来，我们看到了处理敏感个人信息的应用程序（包括对话系统）的指数增长。这已经揭示了在虚拟环境中有关个人数据保护的极为重要的问题。首先，性能模型应该能够区分敏感内容与中性句子的句子。其次，它应该能够识别其中包含的个人数据类别的类型。这样，可以考虑每个类别的不同隐私处理。在文献中，如果有关于自动敏感数据识别的作品，则通常在没有共同基准的不同域或语言上进行。为了填补这一空白，在这项工作中，我们介绍了SPEDAC，这是一个新的注释基准，用于识别敏感的个人数据类别。此外，我们提供了对数据集的广泛评估，该数据集使用不同的基准和基于Roberta的分类器进行的，这是一种神经体系结构，在检测敏感句子和个人数据类别的分类方面实现了强大的性能。

范罗尤等人。介绍了凸损函数的概念对随机分类噪声具有鲁棒，并且在这种意义上建立了“取出的”损耗功能是稳健的。在本说明中，我们研究通过最小化脱色损耗而获得的二进制分类器的准确性，并且遵守即使对于简单的线性可分离数据分布，即使是用于简单的线性可分离数据分布，最小化损耗可能仅产生二进制分类器，精度不会比随机猜测更好。