When using LiDAR semantic segmentation models for safety-critical applications such as autonomous driving, it is essential to understand and improve their robustness with respect to a large range of LiDAR corruptions. In this paper, we aim to comprehensively analyze the robustness of LiDAR semantic segmentation models under various corruptions. To rigorously evaluate the robustness and generalizability of current approaches, we propose a new benchmark called SemanticKITTI-C, which features 16 out-of-domain LiDAR corruptions in three groups, namely adverse weather, measurement noise and cross-device discrepancy. Then, we systematically investigate 11 LiDAR semantic segmentation models, especially spanning different input representations (e.g., point clouds, voxels, projected images, and etc.), network architectures and training schemes. Through this study, we obtain two insights: 1) We find out that the input representation plays a crucial role in robustness. Specifically, under specific corruptions, different representations perform variously. 2) Although state-of-the-art methods on LiDAR semantic segmentation achieve promising results on clean data, they are less robust when dealing with noisy data. Finally, based on the above observations, we design a robust LiDAR segmentation model (RLSeg) which greatly boosts the robustness with simple but effective modifications. It is promising that our benchmark, comprehensive analysis, and observations can boost future research in robust LiDAR semantic segmentation for safety-critical applications.

We present NusaCrowd, a collaborative initiative to collect and unite existing resources for Indonesian languages, including opening access to previously non-public resources. Through this initiative, we have has brought together 137 datasets and 117 standardized data loaders. The quality of the datasets has been assessed manually and automatically, and their effectiveness has been demonstrated in multiple experiments. NusaCrowd's data collection enables the creation of the first zero-shot benchmarks for natural language understanding and generation in Indonesian and its local languages. Furthermore, NusaCrowd brings the creation of the first multilingual automatic speech recognition benchmark in Indonesian and its local languages. Our work is intended to help advance natural language processing research in under-represented languages.

In this work, we propose a Robust, Efficient, and Component-specific makeup transfer method (abbreviated as BeautyREC). A unique departure from prior methods that leverage global attention, simply concatenate features, or implicitly manipulate features in latent space, we propose a component-specific correspondence to directly transfer the makeup style of a reference image to the corresponding components (e.g., skin, lips, eyes) of a source image, making elaborate and accurate local makeup transfer. As an auxiliary, the long-range visual dependencies of Transformer are introduced for effective global makeup transfer. Instead of the commonly used cycle structure that is complex and unstable, we employ a content consistency loss coupled with a content encoder to implement efficient single-path makeup transfer. The key insights of this study are modeling component-specific correspondence for local makeup transfer, capturing long-range dependencies for global makeup transfer, and enabling efficient makeup transfer via a single-path structure. We also contribute BeautyFace, a makeup transfer dataset to supplement existing datasets. This dataset contains 3,000 faces, covering more diverse makeup styles, face poses, and races. Each face has annotated parsing map. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our method against state-of-the-art methods. Besides, our method is appealing as it is with only 1M parameters, outperforming the state-of-the-art methods (BeautyGAN: 8.43M, PSGAN: 12.62M, SCGAN: 15.30M, CPM: 9.24M, SSAT: 10.48M).

增加片上光子神经网络（PNN）的层数对于改善其模型性能至关重要。但是，网络隐藏层的连续级联导致更大的集成光子芯片区域。为了解决此问题，我们提出了光学神经常规微分方程（ON-ON-ON-OD-ON-OD-ON-OD-ON-OD-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ODINE），该架构用光ODE求解器参数化了隐藏层的连续动力学。 On-Ode包括PNN，然后是光子积分器和光反馈回路，可以配置为代表残留的神经网络（RESNET）和复发性神经网络，并有效地降低了芯片面积占用率。对于基于干扰的光电非线性隐藏层，数值实验表明，单个隐藏层ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ON-ONE表示与图像分类任务中的两层光学重新系统大致相同。此外，Onode提高了基于衍射的全光线性隐藏层的模型分类精度。 On-Eod的时间依赖性动力学属性进一步应用于高精度的轨迹预测。

在鸟眼中学习强大的表现（BEV），以进行感知任务，这是趋势和吸引行业和学术界的广泛关注。大多数自动驾驶算法的常规方法在正面或透视视图中执行检测，细分，跟踪等。随着传感器配置变得越来越复杂，从不同的传感器中集成了多源信息，并在统一视图中代表功能至关重要。 BEV感知继承了几个优势，因为代表BEV中的周围场景是直观和融合友好的。对于BEV中的代表对象，对于随后的模块，如计划和/或控制是最可取的。 BEV感知的核心问题在于（a）如何通过从透视视图到BEV来通过视图转换来重建丢失的3D信息； （b）如何在BEV网格中获取地面真理注释； （c）如何制定管道以合并来自不同来源和视图的特征； （d）如何适应和概括算法作为传感器配置在不同情况下各不相同。在这项调查中，我们回顾了有关BEV感知的最新工作，并对不同解决方案进行了深入的分析。此外，还描述了该行业的BEV方法的几种系统设计。此外，我们推出了一套完整的实用指南，以提高BEV感知任务的性能，包括相机，激光雷达和融合输入。最后，我们指出了该领域的未来研究指示。我们希望该报告能阐明社区，并鼓励对BEV感知的更多研究。我们保留一个活跃的存储库来收集最新的工作，并在https://github.com/openperceptionx/bevperception-survey-recipe上提供一包技巧的工具箱。

在这份技术报告中，我们介绍了数字写作助手（高效且智能编辑），该助手通过使用人工智能（AI）技术来促进用户更有效地编写更高质量的文本。以前的写作助理通常提供错误检查的功能（以检测和纠正拼写和语法错误）和有限的文本练习功能。随着大型神经语言模型的出现，一些系统支持自动完成句子或段落。在Effidit中，我们通过提供五个类别的功能来显着扩展写作助手的能力：文本完成，错误检查，文本抛光，关键字到句子（K2S）和云输入方法（Cloud IME）。在文本完成类别中，Effidit支持基于生成的句子完成，基于检索的句子完成和短语完成。相比之下，到目前为止，许多其他写作助理仅提供三个功能中的一两个。对于文本抛光，我们具有三个函数：（上下文感知）短语抛光，句子释义和句子扩展，而其他许多写作助手通常会在此类别中支持一两个功能。本报告的主要内容包括象征的主要模块，实施这些模块的方法以及一些关键方法的评估结果。

与传统方法相比，学到的图像压缩已在PSNR和MS-SSIM中取得了非凡的速率延伸性能。但是，它遭受了密集的计算，这对于现实世界的应用是无法忍受的，目前导致其工业应用有限。在本文中，我们将神经体系结构搜索（NAS）介绍到具有较低延迟的更有效网络，并利用量化以加速推理过程。同时，已经为提高效率而做出了工程努力。使用PSNR和MS-SSIM的混合损失以更好的视觉质量进行了优化，我们获得的MSSIM比JPEG，JPEG XL和AVIF在所有比特率上都高得多，而JPEG XL和AVIF之间的PSNR则获得了PSNR。与JPEG-Turbo相比，我们的LIC的软件实施实现了可比较甚至更快的推理速度，而多次比JPEG XL和AVIF快。此外，我们的LIC实施达到了145 fps的惊人吞吐量，用于编码为208 fps，用于在Tesla T4 GPU上解码1080p图像。在CPU上，我们实施的延迟与JPEG XL相当。

深度神经网络的兴起为优化推荐系统提供了重要的驱动力。但是，推荐系统的成功在于精致的建筑制造，因此呼吁神经建筑搜索（NAS）进一步改善其建模。我们提出了NASREC，它是一种训练单个超级网的范式，并通过重量共享有效地产生丰富的模型/子构造。为了克服数据多模式和体系结构异质性挑战，NASREC建立了一个大型的超级网（即搜索空间），以搜索完整的体系结构，而SuperNet结合了多功能操作员的选择和密集的连接性选择，并使人类的密集连接性最小化。 Nasrec的规模和异质性在搜索中构成了挑战，例如训练效率低下，操作员不平衡和降级等级相关性。我们通过提出单操作员任何连接采样，操作员平衡互动模块和训练后微调来应对这些挑战。我们对三个点击率（CTR）预测基准测试的结果表明，NASREC可以胜过手动设计的模型和现有的NAS方法，从而实现最先进的性能。

在推荐系统中，一个常见的问题是收集到的数据中存在各种偏见，这会恶化推荐模型的概括能力，并导致预测不准确。在RS的许多任务中都研究了双重鲁棒（DR）学习，其优势是，当单个插补或单个倾向模型准确时，可以实现公正的学习。在本文中，我们提出了一个多重鲁棒（MR）估计量，该估计量可以利用多个候选的插补和倾向模型来实现无偏见。具体而言，当任何插补或倾向模型或这些模型的线性组合都是准确的时，MR估计器是公正的。理论分析表明，提出的MR是仅具有单个插补和倾向模型的DR的增强版本，并且具有较小的偏见。受到MR的概括误差的启发，我们进一步提出了一种新型的多重健壮学习方法，并稳定。我们对现实世界和半合成数据集进行了广泛的实验，这些实验证明了所提出的方法比最先进的方法的优越性。

基于骨架的动作识别旨在将骨骼序列投影到动作类别，其中骨骼序列源自多种形式的预测点。与较早的方法相比，该方法专注于通过图形卷积网络（GCN）探索单一形式的骨架，现有方法倾向于通过互补提示来利用多色骨架来改善GCN。但是，这些方法（GCNS的适应结构或模型集合的适应结构）都需要在训练和推理阶段共存所有形式的骨骼，而现实生活中的典型情况是仅存在推论的部分形式。为了解决这个问题，我们提出了自适应的交叉形式学习（ACFL），该学习促进了精心设计的GCN，以在不改变模型容量的情况下从单色骨架中生成互补的表示。具体而言，ACFL中的每个GCN模型不仅从单一形式的骨架中学习动作表示，而且还可以自适应地模拟从其他形式的骨骼中得出的有用表示。这样，每个GCN都可以学习如何增强所学的知识，从而利用模型潜力并促进行动识别。在三个具有挑战性的基准上进行的广泛实验，即NTU-RGB+D 120，NTU-RGB+D 60和UAV-Human，证明了该方法的有效性和普遍性。具体而言，ACFL显着改善了各种GCN模型（即CTR-GCN，MS-G3D和Shift-GCN），从而获得了基于骨架的动作识别的新记录。