自动驾驶

Self-Driving Datasets: From 20 Million Papers to Nuanced Biomedical Knowledge at Scale

自主驾驶数据集：从2000万篇论文到大规模精细化生物医学知识

Haydn Jones, Yimeng Zeng, Alden Rose, Li S. Yifei, Yining Huang, Kaiwen Wu, Jiaming Liang, Maggie Ziyu Huan, Yoseph Barash, Cesar de la Fuente-Nunez, Osbert Bastani, Zachary Ives, Mark Yatskar, Jacob R. Gardner

机构 * Department of Computer and Information Science, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学计算机与信息科学系） ； Department of Genetics, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学遗传学系） ； Departments of Bioengineering and Chemical and Biomolecular Engineering, University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学生物工程与化学与生物分子工程系） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：self-driving(title)

AI总结 本文提出通过PubMed自动生成结构化数据集，实现更大规模、更精细和更准确的生物医学知识，展示Starling系统在多个任务中生成大规模数据集并提升准确性。

Stealthy Multi-Task Adversarial Attacks

隐蔽的多任务对抗攻击

Jiacheng Guo, Tianyun Zhang, Lei Li, Haochen Yang, Hongkai Yu, Minghai Qin

机构 * Cleveland State University（克利夫兰州立大学） ； University of Wisconsin-Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Western Digital Research（西部数据研究院） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出SMTA²框架，通过约束多目标优化和自动损失权重调整，实现对多任务模型中特定任务的隐蔽攻击，同时保持非目标任务性能不变。

Certified Robustness to Data Poisoning in Gradient-Based Training

基于梯度的训练中对数据投毒的认证鲁棒性

Philip Sosnin, Mark N. Müller, Maximilian Baader, Calvin Tsay, Matthew Wicker

机构 * Department of Computing, Imperial College London, United Kingdom（帝国理工学院伦敦分校计算机系） ； Department of Computer Science, ETH Zurich, Switzerland（苏黎世联邦理工学院计算机科学系） ； LogicStar.ai, Switzerland（LogicStar.ai公司） ； The Alan Turing Institute, United Kingdom（艾伦·图灵研究所） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出首个框架，通过凸松弛过度近似参数更新集，为梯度下降训练的模型提供针对无目标、有目标投毒和后门攻击的可证明鲁棒性保证。

Comments 21 pages, 8 figures

Conditional Normalizing Flows for Forward and Backward Joint State and Parameter Estimation

条件归一化流用于前向和后向联合状态与参数估计

Luke S. Lagunowich, Guoxiang Grayson Tong, Daniele E. Schiavazzi

机构 * Department of Computer Science and Engineering University of Notre Dame（计算机科学与工程系诺特达姆大学） ； Department of Pediatrics Stanford University（儿科系斯坦福大学） ； Department of Applied and Computational Mathematics and Statistics University of Notre Dame（应用与计算数学与统计系诺特达姆大学） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 针对非线性非高斯系统，提出基于条件归一化流的状态滤波方法，结合MLP、Transformer或Mamba-SSM生成条件嵌入，并引入最优传输动力学损失缓解过参数化，在自动驾驶和COVID-19联合估计中验证有效性。