Aligning users across networks using graph representation learning has been found effective where the alignment is accomplished in a low-dimensional embedding space. Yet, achieving highly precise alignment is still challenging, especially when nodes with long-range connectivity to the labeled anchors are encountered. To alleviate this limitation, we purposefully designed WL-Align which adopts a regularized representation learning framework to learn distinctive node representations. It extends the Weisfeiler-Lehman Isormorphism Test and learns the alignment in alternating phases of "across-network Weisfeiler-Lehman relabeling" and "proximity-preserving representation learning". The across-network Weisfeiler-Lehman relabeling is achieved through iterating the anchor-based label propagation and a similarity-based hashing to exploit the known anchors' connectivity to different nodes in an efficient and robust manner. The representation learning module preserves the second-order proximity within individual networks and is regularized by the across-network Weisfeiler-Lehman hash labels. Extensive experiments on real-world and synthetic datasets have demonstrated that our proposed WL-Align outperforms the state-of-the-art methods, achieving significant performance improvements in the "exact matching" scenario. Data and code of WL-Align are available at https://github.com/ChenPengGang/WLAlignCode.

在各种下游机器学习任务中，多元时间序列的可靠和有效表示至关重要。在多元时间序列预测中，每个变量都取决于其历史值，并且变量之间也存在相互依存关系。必须设计模型以捕获时间序列之间的内部和相互关系。为了朝着这一目标迈进，我们提出了时间序列注意变压器（TSAT），以进行多元时间序列表示学习。使用TSAT，我们以边缘增强动态图来表示多元时间序列的时间信息和相互依赖性。在动态图中的节点表示，串行中的相关性表示。修改了一种自我注意力的机制，以使用超经验模式分解（SMD）模块捕获序列间的相关性。我们将嵌入式动态图应用于时代序列预测问题，包括两个现实世界数据集和两个基准数据集。广泛的实验表明，TSAT显然在各种预测范围内使用六种最先进的基线方法。我们进一步可视化嵌入式动态图，以说明TSAT的图形表示功能。我们在https://github.com/radiantresearch/tsat上共享代码。

从X射线图像中自动生成医疗报告可以帮助放射科医生执行耗时但重要的报告任务。然而，实现临床准确的生成报告仍然具有挑战性。发现使用知识图方法对潜在异常进行建模有望在提高临床准确性方面。在本文中，我们介绍了一种新型的罚款颗粒知识图结构，称为属性异常图（ATAG）。 ATAG由互连的异常节点和属性节点组成，使其可以更好地捕获异常细节。与手动构建异常图的现有方法相反，我们提出了一种方法，以根据注释，X射线数据集中的医疗报告和Radlex放射线词典自动构建细粒度的图形结构。然后，我们将使用深层模型与用编码器架构结构进行报告的ATAG嵌入。特别是，探索了图表网络以编码异常及其属性之间的关系。采用门控机制并将其与各种解码器整合在一起。我们根据基准数据集进行了广泛的实验，并表明基于ATAG的深层模型优于SOTA方法，并可以提高生成报告的临床准确性。

社交网络对齐旨在将人身份对齐，跨社交网络。已经显示基于嵌入的模型对于通常采用模型训练通常采用结构接近保持目标的对准有效。在观察中，“过度关闭”用户嵌入对造成对齐不准确的这种模型是不可避免的，我们提出了一种新颖的学习框架，该框架试图通过引入仔细植入的伪伪植入用户在用户中更广泛地分开。锚。我们进一步提出了一种元学习算法，用于指导在学习过程中更新伪锚嵌入。通过使用伪锚和元学习的建议干预允许学习框架适用于广泛的网络对准方法。我们已将建议的学习框架纳入了几种最先进的模型。我们的实验结果表明了其植入伪锚的方法可以通过相当大的余量而没有伪锚的，特别是当仅存在非常少数标记的锚点时，其有效性可能会优于没有伪锚定的对应物。

在少数射击域适应（FDA）中，针对目标域的分类器在源域（SD）（SD）中使用可访问的标记数据进行训练，而目标域（TD）中的标记数据很少。但是，数据通常包含当前时代的私人信息，例如分布在个人电话上的数据。因此，如果我们直接访问SD中的数据以训练目标域分类器（FDA方法要求），则将泄漏私人信息。在本文中，为了彻底防止SD中的隐私泄漏，我们考虑了一个非常具有挑战性的问题设置，必须使用很少的标签目标数据和训练有素的SD分类器对TD的分类器进行培训，并将其命名为几个示例的假设适应（FHA）。在FHA中，我们无法访问SD中的数据，因此，SD中的私人信息将得到很好的保护。为此，我们提出了一个目标定向的假设适应网络（TOHAN）来解决FHA问题，在该问题中，我们生成了高度兼容的未标记数据（即中间域），以帮助培训目标域分类器。 Tohan同时保持了两个深网，其中一个专注于学习中间域，而另一个则要照顾中间靶向分布的适应性和目标风险最小化。实验结果表明，Tohan的表现要优于竞争基线。

Robots have been steadily increasing their presence in our daily lives, where they can work along with humans to provide assistance in various tasks on industry floors, in offices, and in homes. Automated assembly is one of the key applications of robots, and the next generation assembly systems could become much more efficient by creating collaborative human-robot systems. However, although collaborative robots have been around for decades, their application in truly collaborative systems has been limited. This is because a truly collaborative human-robot system needs to adjust its operation with respect to the uncertainty and imprecision in human actions, ensure safety during interaction, etc. In this paper, we present a system for human-robot collaborative assembly using learning from demonstration and pose estimation, so that the robot can adapt to the uncertainty caused by the operation of humans. Learning from demonstration is used to generate motion trajectories for the robot based on the pose estimate of different goal locations from a deep learning-based vision system. The proposed system is demonstrated using a physical 6 DoF manipulator in a collaborative human-robot assembly scenario. We show successful generalization of the system's operation to changes in the initial and final goal locations through various experiments.

准确的实时流量预测对于智能运输系统（ITS）至关重要，它是各种智能移动应用程序的基石。尽管该研究领域以深度学习为主，但最近的研究表明，开发新模型结构的准确性提高正变得边缘。取而代之的是，我们设想可以通过在具有不同数据分布和网络拓扑的城市之间转移“与预测相关的知识”来实现改进。为此，本文旨在提出一个新型的可转移流量预测框架：域对抗空间 - 颞网（DASTNET）。 Dastnet已在多个源网络上进行了预训练，并通过目标网络的流量数据进行了微调。具体而言，我们利用图表表示学习和对抗域的适应技术来学习域不变的节点嵌入，这些嵌入式嵌入将进一步合并以建模时间流量数据。据我们所知，我们是第一个使用对抗性多域改编来解决网络范围的流量预测问题的人。 Dastnet始终优于三个基准数据集上的所有最新基线方法。训练有素的dastnet应用于香港的新交通探测器，并且在可用的探测器可用时（一天之内）可以立即（在一天之内）提供准确的交通预测。总体而言，这项研究提出了一种增强交通预测方法的替代方法，并为缺乏历史流量数据的城市提供了实际含义。

我们引入了一种新方法，用于纳米光器设备的逆设计，该方法可以确保由此产生的设计满足严格的长度限制，包括商业半导体铸造厂所需的最小宽度和间距约束。该方法采用了几个概念，从机器学习中，将拓扑优化的问题与严格的长度限制转变为无约束的随机梯度优化问题。具体而言，我们引入了一种有条件的发电机，用于可行设计，并采用直通估计器将梯度反向传播到潜在设计。我们通过设计几个常见的集成光子组件来证明我们方法的性能和可靠性。

制定了具有机器学习模拟（骆驼）项目的宇宙学和天体物理学，通过数千名宇宙的流体动力模拟和机器学习将宇宙学与天体物理学结合起来。骆驼包含4,233个宇宙学仿真，2,049个n-body和2,184个最先进的流体动力模拟，在参数空间中采样巨大的体积。在本文中，我们介绍了骆驼公共数据发布，描述了骆驼模拟的特性和由它们产生的各种数据产品，包括光环，次麦，银河系和空隙目录，功率谱，Bispectra，Lyman - $ \ Alpha $光谱，概率分布函数，光环径向轮廓和X射线光子列表。我们还释放了超过骆驼 - 山姆的数十亿个星系的目录：与Santa Cruz半分析模型相结合的大量N身体模拟。我们释放包含350多个Terabytes的所有数据，并包含143,922个快照，数百万光环，星系和摘要统计数据。我们提供有关如何访问，下载，读取和处理数据AT \ URL {https://camels.readthedocs.io}的进一步技术详细信息。

开放程序代表全球手术的主要形式。人工智能（AI）有可能优化手术实践并改善患者结果，但努力主要集中在微创技术上。我们的工作通过策划，从YouTube，从YouTube，Open Surgical视频的最大数据集克服了培训AI模型的现有数据限制：1997年从50个国家上传的23个外科手术的视频。使用此数据集，我们开发了一种能够实时了解外科行为，手和工具的多任务AI模型 - 程序流程和外科医生技能的构建块。我们表明我们的模型推广了各种外科类型和环境。说明这种普遍性，我们直接应用了YouTube培训的模型，分析了在学术医疗中心前瞻性收集的开放式手术，并确定了与手动效率相关的外科技能的运动学描述符。我们的开放外科（AVOS）数据集和培训模式的注释视频将可用于进一步发展外科艾。