Video super-resolution (VSR) aiming to reconstruct a high-resolution (HR) video from its low-resolution (LR) counterpart has made tremendous progress in recent years. However, it remains challenging to deploy existing VSR methods to real-world data with complex degradations. On the one hand, there are few well-aligned real-world VSR datasets, especially with large super-resolution scale factors, which limits the development of real-world VSR tasks. On the other hand, alignment algorithms in existing VSR methods perform poorly for real-world videos, leading to unsatisfactory results. As an attempt to address the aforementioned issues, we build a real-world 4 VSR dataset, namely MVSR4$\times$, where low- and high-resolution videos are captured with different focal length lenses of a smartphone, respectively. Moreover, we propose an effective alignment method for real-world VSR, namely EAVSR. EAVSR takes the proposed multi-layer adaptive spatial transform network (MultiAdaSTN) to refine the offsets provided by the pre-trained optical flow estimation network. Experimental results on RealVSR and MVSR4$\times$ datasets show the effectiveness and practicality of our method, and we achieve state-of-the-art performance in real-world VSR task. The dataset and code will be publicly available.

In this paper, we explore the feasibility of utilizing a mmWave radar sensor installed on a UAV to reconstruct the 3D shapes of multiple objects in a space. The UAV hovers at various locations in the space, and its onboard radar senor collects raw radar data via scanning the space with Synthetic Aperture Radar (SAR) operation. The radar data is sent to a deep neural network model, which outputs the point cloud reconstruction of the multiple objects in the space. We evaluate two different models. Model 1 is our recently proposed 3DRIMR/R2P model, and Model 2 is formed by adding a segmentation stage in the processing pipeline of Model 1. Our experiments have demonstrated that both models are promising in solving the multiple object reconstruction problem. We also show that Model 2, despite producing denser and smoother point clouds, can lead to higher reconstruction loss or even loss of objects. In addition, we find that both models are robust to the highly noisy radar data obtained by unstable SAR operation due to the instability or vibration of a small UAV hovering at its intended scanning point. Our exploratory study has shown a promising direction of applying mmWave radar sensing in 3D object reconstruction.

从单眼RGB图像中重建3D手网络，由于其在AR/VR领域的巨大潜在应用，引起了人们的注意力越来越多。大多数最先进的方法试图以匿名方式解决此任务。具体而言，即使在连续录制会话中用户没有变化的实际应用程序中实际上可用，因此忽略了该主题的身份。在本文中，我们提出了一个身份感知的手网格估计模型，该模型可以结合由受试者的内在形状参数表示的身份信息。我们通过将提出的身份感知模型与匿名对待主题的基线进行比较来证明身份信息的重要性。此外，为了处理未见测试对象的用例，我们提出了一条新型的个性化管道来校准固有的形状参数，仅使用该受试者的少数未标记的RGB图像。在两个大型公共数据集上进行的实验验证了我们提出的方法的最先进性能。

很少有学习模型学习人类注释有限，而这种学习范式在各种任务中证明了实用性数据使该模型无法充分探索语义信息。为了解决这个问题，我们将知识蒸馏引入了几个弹出的对象检测学习范式。我们进一步进行了激励实验，该实验表明，在知识蒸馏的过程中，教师模型的经验误差将少数拍物对象检测模型的预测性能（作为学生）退化。为了了解这种现象背后的原因，我们从因果理论的角度重新审视了几个对象检测任务上知识蒸馏的学习范式，并因此发展了一个结构性因果模型。遵循理论指导，我们建议使用基于后门调整的知识蒸馏方法，用于少数拍物检测任务，即Disentangle和Remerge（D＆R），以对相应的结构性因果模型进行有条件的因果干预。从理论上讲，我们为后门标准提供了扩展的定义，即一般后门路径，可以在特定情况下扩展后门标准的理论应用边界。从经验上讲，多个基准数据集上的实验表明，D＆R可以在几个射击对象检测中产生显着的性能提升。

手语制作（SLP）旨在将口语语言自动转化为符号序列。 SLP的核心过程是将符号光泽序列转换为其相应的标志姿势序列（G2P）。大多数现有的G2P模型通常以自回归方式执行这种条件的远程生成，这不可避免地导致错误的积累。为了解决这个问题，我们提出了一种量化量子序列序列的生成的矢量量化扩散方法，称为poseVQ扩散，这是一种迭代性非自动入学方法。具体而言，我们首先引入量化量化变量自动编码器（姿势VQVAE）模型，以表示姿势序列作为一系列潜在代码。然后，我们通过最近开发的扩散体系结构的扩展来对潜在离散空间进行建模。为了更好地利用时空信息，我们介绍了一种新颖的体系结构，即CodeUnet，以在离散空间中生成更高质量的姿势序列。此外，利用学习的代码，我们开发了一种新型的顺序k-nearest-neighbours方法，以预测相应的光泽序列的姿势序列的可变长度。因此，与自回旋G2P模型相比，我们的模型具有更快的采样速度，并产生明显更好的结果。与以前的非自动入学G2P方法相比，PoseVQ扩散通过迭代改进改善了预测的结果，从而在SLP评估基准上获得了最新的结果。

深度学习（DL）技术已被广泛用于医学图像分类。大多数基于DL的分类网络通常是层次结构化的，并通过最小化网络末尾测量的单个损耗函数而进行了优化。但是，这种单一的损失设计可能会导致优化一个特定的感兴趣价值，但无法利用中间层的信息特征，这些特征可能会受益于分类性能并降低过度拟合的风险。最近，辅助卷积神经网络（AUXCNNS）已在传统分类网络之上采用，以促进中间层的培训，以提高分类性能和鲁棒性。在这项研究中，我们提出了一个基于对抗性学习的AUXCNN，以支持对医学图像分类的深神经网络的培训。我们的AUXCNN分类框架采用了两项主要创新。首先，所提出的AUXCNN体系结构包括图像发生器和图像鉴别器，用于为医学图像分类提取更多信息图像特征，这是由生成对抗网络（GAN）的概念及其在近似目标数据分布方面令人印象深刻的能力的动机。其次，混合损失函数旨在通过合并分类网络和AUXCNN的不同目标来指导模型训练，以减少过度拟合。全面的实验研究表明，提出的模型的分类表现出色。研究了与网络相关因素对分类性能的影响。

自动开放域对话评估是对话系统的关键组成部分。最近，基于学习的评估指标在开放域对话评估中取得了最先进的表现。但是，这些仅关注一些素质的指标很难全面评估对话。此外，这些指标缺乏有效的分数组成方法，无法获得各种评估质量。为了解决上述问题，我们提出了基于相关性重新缩放（MME-CR）的多项式评估，以评估开放域对话。首先，我们建立了一个评估度量，该评估度量由5组平行的子对象组成，称为多金属评估（MME），以全面评估对话的质量。此外，我们提出了一种称为相关重新缩放（CRS）的新型分数组成方法，以模拟子计量与多样性之间的关系。我们的方法MME-CRS在DSTC10 TRACK5 SubTask1自动开放域对话评估挑战的最终测试数据中排名第一，这证明了我们提出的方法的有效性。

故障诊断在许多领域至关重要，因为故障可能导致安全威胁或经济损失。在在线服务系统领域中，操作员依靠大量监视数据来检测和减轻故障。快速识别一组基础故障的根本原因指标可以节省大量时间减轻故障。在本文中，我们将根本原因分析问题作为一种新的因果推理任务，称为干预识别。我们提出了一种新型的无监督因果推理的方法，名为基于因果推理的根本原因分析（大约）。核心思想是一个足够的条件，可以使监视变量成为根本原因指标，即，因果关系贝叶斯网络（CBN）中父母的概率分布的变化。在在线服务系统中的应用程序中，大约根据系统体系结构的知识和一组因果假设在监视指标中构建图形。仿真研究说明了大约的理论可靠性。现实世界中数据集的性能进一步表明，大约可以将TOP-1建议的回忆提高到最佳基线方法的25％。

背景：患者的分类是控制2019年冠状病毒疾病的大流行病（Covid-19），特别是在临床资源极为有限时在大流行的峰值期间。目的：开发一种用合成胸CT自动筛分和量化肺和肺炎病变的方法，并评估Covid-19患者的疾病严重程度。材料和方法：在本研究中，我们通过可用的数据集（来自“肺结核分析2016年”的285个数据集“来生成数据增强以产生合成胸CT图像。合成图像和掩模用于训练2D U-Net神经网络并在203个Covid-19数据集上测试，以产生肺和病变分段。疾病严重程度评分（DL：损伤负荷; DS：损伤得分）是基于分段计算的。使用Pearson方法评估DL / DS和临床实验室测试之间的相关性。 p值<0.05被认为是统计显着性。结果：将自动肺和病变分段与手动注释进行比较。对于肺部分割，骰子相似系数，Jaccard指数和平均表面距离的中值分别为98.56％，97.15％和0.49 mm。病变分割的相同度量分别为76.95％，62.54％和2.36毫米。在DL / DS和百分比淋巴细胞检测中发现显着（P << 0.05）相关性，R值分别为-0.561和-0.501。结论：基于胸部射线照相和数据增强的AI系统对Covid-19患者的肺癌和病变进行了分段。成像结果与临床实验室测试之间的相关性表明该系统的价值作为评估Covid-19疾病严重程度的潜在工具。

分子表示学习有助于多个下游任务，例如分子性质预测和药物设计。为了适当地代表分子，图形对比学习是一个有前途的范式，因为它利用自我监督信号并没有人类注释要求。但是，先前的作品未能将基本域名知识纳入图表语义，因此忽略了具有共同属性的原子之间的相关性，但不通过键连接连接。为了解决这些问题，我们构建化学元素知识图（KG），总结元素之间的微观关联，并提出了一种用于分子代表学习的新颖知识增强的对比学习（KCL）框架。 KCL框架由三个模块组成。第一个模块，知识引导的图形增强，基于化学元素kg增强原始分子图。第二模块，知识意识的图形表示，利用用于原始分子图的公共曲线图编码器和通过神经网络（KMPNN）的知识感知消息来提取分子表示来编码增强分子图中的复杂信息。最终模块是一种对比目标，在那里我们在分子图的这两个视图之间最大化协议。广泛的实验表明，KCL获得了八个分子数据集上的最先进基线的优异性能。可视化实验适当地解释了在增强分子图中从原子和属性中了解的KCL。我们的代码和数据可用于补充材料。