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PAC 團隊的負責人是李飛飛和醫學教授 Arnold Milstein，其整合了斯坦福以及其他醫學院的一系列跨學科資源，主要是想用 AI、計算機視覺等技術解決一些醫療健康中的難題。 該研究論

論文動機 Domain Adaptation 問題一直以來是遷移學習和計算機視覺領域等的研究熱點。從傳統方法，到深度方法，再到最近的對抗方法，都在嘗試解決此問題。作者在本文中提出， 現在的對抗方法面

距 NIPS 2018 召開還有不到一個月的時間，NIPS 2018 的各種技術挑戰賽也接近尾聲。在上週結束的2018人工智慧假肢挑戰賽（AI for Prosthetics Challenge）中，來自中

今天，NIPS 2018 對抗視覺挑戰賽（NIPS Adversarial Vision Challenge 2018）結果公佈，超過 400 個參賽團隊提交了 3000 多個模型和攻擊方法。今年的比賽聚焦於

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多工學習本質上是一個多目標問題，因為不同任務之間可能產生衝突，需要對其進行取捨。本文明確將多工學習視為多目標優化問題，以尋求帕累托最優解。而經過實驗證明，本文提出的方法可以在現實假設下得到帕累托最優解。

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