第五代（5G）通信的标准化已经完成，5G网络应在2020年商业启动。因此，第六代（6G）通信的愿景和计划已经开始，旨在为2030年代未来需求提供通信服务。在这里，我们为6G提供了一个愿景，该愿景可以在5G后时代提供研究指南 ...

我们介绍了Intfold，这是一种可控的基​​础模型，用于一般和专业的生物分子结构预测。 Intfold表现出与最先进的AlphaFold3相当的预测精度，同时利用了卓越的定制注意内核。除了标准结构预测之外，可以通过使用单个适配器来预测intfold来预测变构状态，约束结构和结合亲和力 ...

深度神经网络（DNNS）在许多任务上都表现出色，经常与人类绩效相提并论。然而，他们的内部过程仍然难以捉摸，经常被描述为“黑匣子”。虽然可以通过实验来完善性能，但要对其内部运作的基本掌握仍然是一个挑战 ...

对比性语言图像预训练（剪辑）模型通过在自然语言监督下学习视觉表示，在零摄像的视觉识别任务上表现出了有希望的表现。最近的研究试图使用夹子通过与正常和异常状态提示的图像相匹配来解决零拍异常检测。但是，由于剪辑专注于在配对的文本提示和全局图像级表示之间建立对应关系，因此缺乏细粒度的贴片级视觉来进行文本对齐将其功能限制为精确的视觉异常定位 ...

最近的进步表明，扩展预训练的语言模型可以在许多下游任务上实现最先进的表现，从而促使大型语言模型（LLMS）成为人工智能领域的热门研究主题。但是，由于从头开始培训LLM的资源密集型性质，这对于保护LLM的知识产权不受侵权是紧迫和至关重要的。这激发了本文中的作者提出针对LLM的新型黑盒指纹技术，该技术既不需要模型训练也不需要模型进行微调 ...

在这份技术报告中，我们简要介绍了视觉异常和新颖性检测（VAND）2023挑战的零/几射击轨道的解决方案。对于工业视觉检查，建立一个可以迅速适应多个类别的单个模型，而无需或仅使用几个正常参考图像，这是一个有希望的研究方向。这主要是由于产品类型的种类繁多 ...

由于任务的性质高度不足，因此单眼动态重建是一个具有挑战性且长期以来的视力问题。现有方法的限制是因为它们要么取决于模板，因此仅在准静态场景中有效，或者未能明确模拟3D运动。在这项工作中，我们介绍了一种能够重建通用动态场景的方法，该场景由随意捕获的单眼视频带有明确的，完整的3D运动 ...

联合迅速学习已成为一种沟通效率和隐私性的范式，用于调整跨分散客户的大型视觉模型，例如剪辑。但是，此设置的安全性含义仍然没有被置于不足的状态。在这项工作中，我们介绍了联合及时学习中的后门攻击的首次研究 ...