本周重要论文包括：ACL 2022 最佳论文、最佳主题论文和杰出论文，以及谷歌公布的包含 17 大类、1030 个家用物品的 13GB 家用物品 3D 扫描数据集。

MIT新技术解决机器人制作披萨面团的棘手挑战；人造肌肉增强机器人真空夹爪抓力；光驱动自持续波动柔性机器人系统等。

「这是一项令人印象深刻的工作，可能给复杂 AI 算法（例如语言翻译、自动驾驶）的性能带来巨大飞跃。」

实地遛‘狗’,了解一下？

Gitee 要求开源仓库必须先审核再上线；微软宣布 IE 浏览器将于下月“退役”；阿里达摩院副院长金榕被曝离职；ARM 开源项目从 GitHub 迁移至 GitLab；小米总裁称小米汽车正研发核心技术；理想汽车成立新公司，或自研芯片；国家统计局发布 2021 年平均工资数据：IT 业最高……

让真正的科学占领高地。

4大准则教你设计一个拥有CNN的速度，Transformer精度的模型！

这不是一个全面语义分割的指导，这更多的是一个想法，使用什么来获得一个坚实的基线。

我们发现这是一个基本的限制，所以我们需要机器科学家。

它能够利用图神经网络聚合出的特征直接生成自监督信号，并且对图的同质性依赖程度更低。

本文提出了一种具有全局最优保证和复杂度分析的策略梯度法，用于模型失配情况下的鲁棒强化学习。

随着互联网和移动计算等技术的发展, 人们的在线行为产生了越来越多的数据, 想要从海量数 据中挑选出用户可能喜欢的物品, 推荐系统不可或缺. 然而传统的推荐算法需要将用户数据收集到服 务端才能构建模型, 这会泄露用户隐私.

ACL 是计算语言学和自然语言处理领域的顶级国际会议，由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。

COVID-19通过大规模居家办公的正常化，加速了过去长达十年向远程工作的转变。Nature近期发表的一篇文章研究了这种远离人际互动的转变是如何影响创新的，而创新是依靠协作产生想法作为商业和科学进步的基础。

第一个基于感知器的QNN（perceptron-based QNN）可扩展性的严格分析。

大脑的效率、鲁棒性和经济性的涌现机制可能都与渗流紧密关联。

这篇文章是一篇“文艺复兴”工作。

本文对由于句法差异导致跨语言迁移过程中存在目标语言答案跨度和句法约束不一致的问题进行了探究。

该论文提出了 IGP 方法，这是第一个考虑软标签情况下基于图神经网络的主动学习方法。

本文通过引入两个超参数的方式来赋予 BERT-whitening 一定的调参空间，使其具备“不逊色于变换前的效果”的可能性，并且保留了降维的能力。