A standard for a graph representation for functional programs

The data structures used in the authors' functional language graph reduction implementations are described, together with a standard notation for representing the graphs in a textual format. The graphs employed are compatible with FLIC and with the functional languages in use at Birmingham and Warwick. The textual format is designed to be transmittable easily across networks

Capturing Label Characteristics in VAEs

We present a principled approach to incorporating labels in VAEs that captures the rich characteristic information associated with those labels. While prior work has typically conflated these by learning latent variables that directly correspond to label values, we argue this is contrary to the intended effect of supervision in VAEs-capturing rich label characteristics with the latents. For example, we may want to capture the characteristics of a face that make it look young, rather than just the age of the person. To this end, we develop the CCVAE, a novel VAE model and concomitant variational objective which captures label characteristics explicitly in the latent space, eschewing direct correspondences between label values and latents. Through judicious structuring of mappings between such characteristic latents and labels, we show that the CCVAE can effectively learn meaningful representations of the characteristics of interest across a variety of supervision schemes. In particular, we show that the CCVAE allows for more effective and more general interventions to be performed, such as smooth traversals within the characteristics for a given label, diverse conditional generation, and transferring characteristics across datapoints.Comment: Accepted to ICLR 202

MoCaE: Mixture of Calibrated Experts Significantly Improves Object Detection

We propose an extremely simple and highly effective approach to faithfully combine different object detectors to obtain a Mixture of Experts (MoE) that has a superior accuracy to the individual experts in the mixture. We find that naively combining these experts in a similar way to the well-known Deep Ensembles (DEs), does not result in an effective MoE. We identify the incompatibility between the confidence score distribution of different detectors to be the primary reason for such failure cases. Therefore, to construct the MoE, our proposal is to first calibrate each individual detector against a target calibration function. Then, filter and refine all the predictions from different detectors in the mixture. We term this approach as MoCaE and demonstrate its effectiveness through extensive experiments on object detection, instance segmentation and rotated object detection tasks. Specifically, MoCaE improves (i) three strong object detectors on COCO test-dev by $2.4$ $\mathrm{AP}$ by reaching $59.0$ $\mathrm{AP}$; (ii) instance segmentation methods on the challenging long-tailed LVIS dataset by $2.3$ $\mathrm{AP}$; and (iii) all existing rotated object detectors by reaching $82.62$ $\mathrm{AP_{50}}$ on DOTA dataset, establishing a new state-of-the-art (SOTA). Code will be made public

Prospectus, April 25, 1979

PARKLAND HOSTS HEALTH FAIR; Kreskin amazes Parkland audience; The Looking Glass: Men and women are changing; Two PC students win awards; Teacher aide banquet set; Artists take part in PC Senior Art Mart; Film to be shown on communication; Parkland hosts math contest; ISU rep to be at PC today; Brown bagger here Thurs.; SSU rep here today; Classified Advertising; PC hosts Health Fair: Students encouraged to learn about their health; No laughing matter; Draft is inevitable; The start was slow, but track finishes big; Error-plagued Cobras split, prepare for sectional tourney; Top area wrestlers have interest in attending, wrestling at PC; Gary Rucks signs to play at UMSLhttps://spark.parkland.edu/prospectus_1979/1018/thumbnail.jp

A könnyen érthető kommunikáció (KÉK) használatának megalapozottsága értelmi sérült személyeknél - rendszerszintű szakirodalmi áttekintés

Az elmúlt 20 évben egyre fontosabbá vált az információk hozzáférhetővé alakítása az értelmi sérült személyek számára. A könnyen érthető kiadványok mára már széles körben elérhetőek, fejlesztésüket pedig számos megjelent irányelv segíti. Arról viszont még mindig keveset tudunk, hogy mennyire hatékony a könnyen érthető kommunikáció, és mik azok a specifikus összetevők, melyek hatékonynyá tehetik. Munkánk során elektronikus adatbázisok (Medline, Embase, BNI, CINAHL, HMIC, PsycINFO, ERIC, PubMed és Cochrane Library) szisztematikus szakirodalmi áttekintését végeztük el 2013 novembere és 2014 januárja között. Tizenegy olyan publikációt találtunk, melyek a könnyen érthető kommunikáció alkalmazásának hatékonyságát vizsgálták; az eredmények közvetlen összehasonlítását azonban a kutatási módszerek közötti jelentős eltérések miatt – nem tudtuk elvégezni. Az írott, könnyen érthető szöveget kiegészítő illusztrációk megértést segítő használatáról eltérő megállapítások születtek. A tanulmányokban meghatározó tényezőként szerepelt az olvasó előzetes ismerete az egyes szimbólumok jelentéséről, különösen az elvontabb, tanulást igénylő szimbólumrendszerek esetében. A fényképek és az illusztrációk többségében hasznosnak bizonyultak, a szerzők ugyanakkor megállapították, hogy bizonyos esetekben megtévesztők is lehetnek. Ilyenkor egyértelmű magyarázatok szükségesek a megfelelő üzenet közvetítése érdekében. A szöveg formátuma és nehézségi szintje fontos szerepet játszott a szöveg tartalmának átfogó megértésében. Bizonyos nyelvi tényezők szintén a hozzáférhetőséget segítették. A tanulmányok módszertani korlátait figyelembe vettük, és ezek alapján javaslatokat készítettünk további kutatásokhoz. A könnyen olvasható és könnyen érthető információ ellenőrzésére és terjesztésére is kellő figyelmet kell fordítani, csakúgy, mint a könnyen olvasható és könnyen érthető termékek készítésére