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XOV-Action: Towards Generalizable Open-Vocabulary Action Recognition

XOV-Action：迈向可泛化的开放词汇动作识别

Kun-Yu Lin, Henghui Ding, Jia-Run Du, Jiaming Zhou, Yi-Xing Peng, Yu-Ming Tang, Zhilin Zhao, Chen Change Loy, Wei-Shi Zheng

机构 * School of Computer Science and Engineering, Sun Yat-sen University（中山大学计算机科学与工程学院） ； Institute of Big Data, Fudan University（复旦大学大数据研究院） ； AI Thrust, Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州）人工智能方向） ； College of Computing and Data Science, Nanyang Technological University（南洋理工大学计算机与数据科学学院） 纠错

AI总结 研究针对开放词汇动作识别模型泛化性不足的问题，提出XOV-Action模型，通过学习多样化表示和场景无关表示克服两大挑战，还构建XOVABench基准，实验证明该模型能有效提升跨视频领域的动作识别性能。

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Pay Attention to Evolution: Time Series Forecasting with Deep Graph-Evolution Learning

关注进化：基于深度图进化学习的时间序列预测

Gabriel Spadon, Shenda Hong, Bruno Brandoli, Stan Matwin, Jose F. Rodrigues-Jr, Jimeng Sun

AI总结 本文提出ReGENN方法，结合图进化与深度递归学习，通过关注多变量数据的同步进化提升时间序列预测性能。

Comments IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021

Journal ref IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2021