Columbia University（哥伦比亚大学）

Learning Behavioral Signals from Encrypted Smartphone Network Traffic

从加密智能手机网络流量中学习行为信号

Rameen Mahmood, Omar El Shahawy, Souptik Barua, Zachary Beattie, Jeffrey Kaye, Xuhai "Orson'' Xu, Chao-Yi Wu, Danny Yuxing Huang

机构 * New York University（纽约大学） ； NYU Langone Health（NYU Langone健康） ； NYU Grossman School of Medicine（NYU Grossman医学院） ； Oregon Health & Science University（俄勒冈健康与科学大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 本文利用基于Transformer的模型从加密网络流量中学习行为表征，结合用户特定适配器，并通过稀疏表示和广义估计方程分析，发现压力、孤独感和睡眠障碍分别与个体间差异、个体内波动及两者组合相关，且学习到的表征优于传统手工特征。

Comments 19 pages, 6 figures

PQR: A Framework to Generate Diverse and Realistic User Queries that Elicit QA Agent Failures

PQR：一个生成多样化且逼真用户查询的框架，以引发问答代理失败

Yunan Lu, Luigi Liu, Omar Yahia, Arpit Sharma, Zhou Yu

机构 * Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校） ； Walmart（沃尔玛） 纠错

AI总结 PQR框架通过迭代交互生成多样化且逼真的用户查询，以发现问答代理的失败案例，其方法比现有方法更有效。

Urban Flood Observations: A hand-labeled training and validation dataset of post-flood inundation

城市洪水观测：一个手标注的训练和验证数据集，用于洪水后淹没区域

Rohit Mukherjee, Hannah K. Friedrich, Beth Tellman, Ariful Islam, Zhijie Zhang, Jonathan Giezendanner, Upmanu Lall, Venkataraman Lakshmi

机构 * Pacific Northwest National Laboratory（太平洋西北国家实验室） ； University of Arizona（亚利桑那大学） ； University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； Utah State University（犹他州立大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Columbia University（哥伦比亚大学） ； University of Virginia（弗吉尼亚大学） 纠错

AI总结 本文提出UFO数据集，用于复杂城市环境中从卫星图像中映射洪水淹没区域，通过手标注数据集验证了分割模型，达到77.3的平均IoU，并评估了两种常用水体产品。

Comments 15 pages, 8 figures

The Mirrored Influence Hypothesis: Efficient Data Influence Estimation by Harnessing Forward Passes

镜像影响假说：利用前向传播的高效数据影响估计

Myeongseob Ko, Feiyang Kang, Weiyan Shi, Ming Jin, Zhou Yu, Ruoxi Jia

机构 * Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 提出镜像影响假说，将训练数据对测试预测的影响转化为逆问题，通过测试样本梯度加训练样本前向传播高效估计数据影响，显著提升效率。

Comments The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024

Journal ref The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2024