提出一种无参数、适应性强的优化算法，基于局部光滑性假设，显著提升低噪声和未知光滑度场景表现。

Peter L. Bartlett, Victor Gabillon, Michal Valko

本文提出GNN的表达能力分析框架，证明GIN模型与WL测试等效，显著提升图结构区分能力。

Keyulu Xu, Weihua Hu, Jure Leskovec 等

提出多任务感知知识增强自驾模型，显著提升泛化和事故解释能力。

Zhihao Li, Toshiyuki Motoyoshi, Kazuma Sasaki 等

通过大规模训练BigGAN，采用正交正则化和截断技巧，显著提升ImageNet高分辨率图像生成性能。

Andrew Brock, Jeff Donahue, Karen Simonyan

提出基于乘积流形的函数映射表示，利用局部谱分析实现形状对应的高效操作。

Emanuele Rodolà, Zorah Lähner, Alex M. Bronstein 等

PhotoShape通过卷积神经网络和3D-2D对齐技术，实现大规模3D形状集合的逼真材质分配。

Keunhong Park, Konstantinos Rematas, Ali Farhadi 等

提出Scenic，一种用于场景配置与生成的概率编程语言，提升自动驾驶感知系统性能。

Daniel J. Fremont, Tommaso Dreossi, Shromona Ghosh 等

使用计算材料发现工具构建无机三元金属氮化物稳定性图，发现7种新氮化物。

Wenhao Sun, Christopher Bartel, Elisabetta Arca 等

提出层级分布式电压调节算法，基于网络自治电网模型，利用LinDistFlow线性模型实现大规模配电网快速优化。

Xinyang Zhou, Zhiyuan Liu, Wenbo Wang 等

RPNet通过深度学习实现相对相机姿态估计，超越传统方法，准确恢复完整平移向量。

Sovann En, Alexis Lechervy, Frédéric Jurie

提出基于逆强化学习与上下文多臂老虎机的可解释多目标强化学习策略，用于学习和融合社会约束与环境奖励。

Ritesh Noothigattu, Djallel Bouneffouf, Nicholas Mattei 等

Conv-TasNet采用端到端时域卷积网络，超越理想频谱掩码，显著提升语音分离性能。

Yi Luo, Nima Mesgarani

DPPy实现基于特征分解的有限与连续DPP采样，结合Exact和MCMC算法。

Guillaume Gautier, Guillermo Polito, Rémi Bardenet 等

提出边缘一致头（Edge Agreement Head）加速Mask R-CNN训练，提升8.1% MS COCO性能。

Roland S. Zimmermann, Julien N. Siems

提出高效蛇形门检测算法，结合改进的姿态估计，实现无人机自主竞速，最高速度达1.5m/s。

S. Li, M. M. O. I. Ozo, C. De Wagter 等

提出神经元归一化和直接学习算法，在CIFAR10上实现高性能SNNs。

Yujie Wu, Lei Deng, Guoqi Li 等

本论文提出改进的相对注意力机制，结合Transformer模型成功生成长达数分钟的音乐作品，显著提升长序列建模能力。

Cheng-Zhi Anna Huang, Ashish Vaswani, Jakob Uszkoreit 等

论文用投影梯度下降优化图推荐投毒攻击，1%假用户可使目标曝光提升约580倍。

Minghong Fang, Guolei Yang, Neil Zhenqiang Gong 等

论文用稀疏覆盖与ℓ1路径变差分析证明深层Ramp网络风险约为√(L³log d/n)。

Andrew R. Barron, Jason M. Klusowski

DANet利用双重注意力机制在Cityscapes上实现81.5% mIoU，提升场景分割精度。

Jun Fu, Jing Liu, Haijie Tian 等