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这篇论文由华南理工大学视听觉与服务计算团队投稿，是MindSpore AI顶会系列的第二篇。该研究聚焦于实时街景分割，针对深度学习方法在资源受限设备上的复杂性和效率问题，提出EPRNet——一种轻量化金字塔表征网络，通过设计优化的模块如深度可分离卷积和空间金字塔池化，实现了在嵌入式终端上性能与效率的平衡。团队由刘教授领衔，具备云计算和类脑智能等重大课题研究经验及产学研合作深化的能力。EPRNet通过空洞卷积减少参数，展示了对图像语义分割基础架构的独特见解，抛弃了传统特征增强方式，转向关注网络主体本身，是计算机视觉领域的一个创新尝试。

国内科技巨头腾讯、百度、阿里在2020年AAAI会议上展示了强大的科研实力，论文涵盖机器学习、自然语言处理和计算机视觉等多个领域。其中，腾讯优图实验室的"Rethinking Temporal Fusion"创新性地融合了语义和时间信息，"DBG"模型实现了边界动作估计与动作完整性回归；而"TEI模块"通过分离信道和时间交互提升2d卷积网络的时间理解能力。同时，论文还探讨了自监督学习在图像审美评价中的应用，展示了科技公司在人工智能领域的深度探索和技术突破。

2023年ICLR会议上，扩散模型成为热门话题，论文数量大幅增长且研究领域广泛。提交截止日期与DALL·E2和Stable Diffusion的发布时间相近，显示AI生成内容(AIGC)兴起。ICLR作为深度学习领域的顶尖会议，评审规模显著增加，今年论文平均得分为4.95，预计录用率约32.3%，尤其扩散模型受到高度关注。

度小满AI Lab的三篇论文在ACM CIKM 2022会议上被录用，主要关注NLP任务中的预训练模型、用户表示和序列建模等。其中，ExpertBert模型通过统一文本和下游任务表示，解决了预训练与实际需求之间的差距，对于信贷领域的专家发现任务有显著效果；ENEF模型在CQA领域实现了性能和效率的平衡；DeepVT模型则通过融合视图和时序信息提高了对小微客群行为的预测精确性。这些技术已应用于实际业务，对风险评估、信贷获客和客户维护等具有重要意义。