现有的努力促进3D异常检测（3D-AD）的多模式融合，主要集中于设计更有效的多模式融合策略。但是，很少关注分析多模式融合体系结构（拓扑）设计在3D-AD贡献中的作用。在本文中，我们旨在弥合这一差距，并就多模式融合体系设计对3D-AD的影响进行系统研究 ...

图形神经网络（GNN）是用于图形结构数据的强大深度学习模型，证明了各种领域的成功。最近，数据库（DB）社区越来越认识到GNN的潜力，促使一系列研究重点是通过基于GNN的方法改善数据库系统。但是，尽管有了显着进步，但缺乏全面的审查和对GNN如何改善DB系统的理解 ...

记忆马赛克是共同记忆的网络，共同实现了一项关注的预测任务。像 Transformer 一样，记忆镶嵌具有组成能力和内在的学习能力。与 Transformer 不同，记忆镶嵌物以相对透明的方式实现了这些功能 ...

推荐系统在日常生活中变得越来越无处不在。尽管传统推荐方法主要依赖于基于ID的表示或项目端内容功能，但它们通常在捕获与用户偏好一致的基础语义方面缺乏（例如， ...

我们提出了Voxlect，这是一种使用语音基础模型在全球范围内建模方言和区域语言建模的新颖基准。具体而言，我们报告了有关英语，阿拉伯语，普通话和广东话，藏语，指示语言，泰语，西班牙语，法语，德语，德语，巴西葡萄牙语和意大利语的方言和区域语言品种的全面基准评估。我们的研究使用了来自30个公开语音语料库的200万多个培训话语，并提供了方言信息 ...