NeurIPS2024于2024年12月10号-12月15号在加拿大温哥华举行（Vancouver,Canada）,录取率25.8%本文总结了NeurIPS2024有关时间序列（timeseriesdata）的相关论文，主要包含如有疏漏，欢迎大家补充。时间序列Topic：预测，插补，分类，生成，因果分析，异常检测，LLM以及基础模型等内容。总计60篇，

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前言 本文首次探索了压缩量化在光谱压缩重建领域的应用，提出了该领域首个二值化卷积神经网络BiSRNet，在量化指标和视觉结果上都显著地超越了当前最先进的二值化模型。本文转载自我爱计算机视觉仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总

前言 本文从模型结构到训练策略，以及实验结果出发，详解了DeepMind之前提出的不需要归一化的深度学习模型NFNet。本文转载自PaperWeekly作者：游泽彬单位：中国人民大学仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文

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"Wang,Haotao,etal."TrapandReplace:DefendingBackdoorAttacksbyTrappingThemintoanEasy-to-ReplaceSubnetwork."AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems."  本文提出一种基于图像生成网络的后门攻击防御方法。该方法将图像分类模型分成特征

"JeonJ,LeeK,OhS,etal.Gradientinversionwithgenerativeimageprior[J].Advancesinneuralinformationprocessingsystems,2021,34:29898-29908."  本文提出了一种基于预训练模型的梯度反演方法。该方法通过使用潜在空间搜索优化维度较低的特征向量，减少

"GeipingJ,BauermeisterH,DrögeH,etal.Invertinggradients-howeasyisittobreakprivacyinfederatedlearning?[J].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2020,33:16937-16947."  本文发现梯度的方向比其范数幅值携带了更加重要的信息，以

"Zhu,Ligeng,ZhijianLiu,andSongHan."Deepleakagefromgradients."Advancesinneuralinformationprocessingsystems32(2019)."  本文从公开共享的梯度中获得私有训练数据。首先随机生成一对“伪”输入和标签，然后执行正常的向前和向后操作。在从伪数据导出

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Akbari,Hassan,etal."Vatt:Transformersformultimodalself-supervisedlearningfromrawvideo,audioandtext."AdvancesinNeuralInformationProcessing

2672篇主要论文，63场研讨会，7场受邀演讲，包括语言模型、脑启发研究、扩散模型、图神经网络……NeurIPS包含了世界级的AI研究见解，本文将对NeurIPS2022做一个全面的总结。第3

AlayracJB,RecasensA,SchneiderR,etal.Self-supervisedmultimodalversatilenetworks[J].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2020,33:2