AI 领域学术不端又来，一篇 AAAI 2021 论文涉嫌抄袭 ACL 2020 论文，有人还贴了查重结果。
近日，又有知乎网友爆出一篇 AAAI 2021 与 ACL 2020 论文几乎完全一致：「文字部分几乎一字不落的重复。」涉嫌抄袭的论文是 AAAI 2021 的一篇论文，论文为《 Multi-modal Graph Fusion for Named Entity Recognition with Targeted Visual Guidance 》。论文作者来自东南大学、苏州大学。
论文地址：https://www.aaai.org/AAAI21Papers/AAAI-2753.ZhangD.pdf上述论文疑似抄袭了 ACL 2020 的一篇论文《 A Novel Graph-based Multi-modal Fusion Encoder for Neural Machine Translation 》，论文作者来自厦门大学等研究机构。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.08742.pdf首先，论文摘要（Abstract）和引言（Introduction）部分存在相似的地方，如下为两篇论文的摘要截图，通过简单的对比，我们可以发现摘要中存在大量相似的语句，只是替换了几个关键词：
在论文主要贡献部分，涉嫌抄袭的论文也只是进行了简单的修改：
为了更直观的对比这两篇论文，有人上传了两篇论文的查重结果对比：下图中，左侧为 ACL 2020 被抄袭论文，右侧为 AAAI 2021 涉嫌抄袭论文。结果显示，两篇论文存在 1.4K 相似词，有 13.4% 存在相同部分，4.4% 有小的变化，有 5.3% 的内容存在相关含义。
此次抄袭事件在知乎社区引发了很多讨论，昨晚，涉嫌抄袭的论文作者之一、知乎用户 @魏素忠给出了正面回应：
此外，作者表示，ACL 2020 论文是做多模态机器翻译，AAAI 2021 论文是做多模态命名实体识别。两篇论文之间并不存在「抄袭」关系。「方法部分参考了 acl2020 的论文。因此在 contribution 和 method 部分会有一些相似。但在其它部分，例如 motivation，introduction， graph construction, experimentation 都是自己针对我们 mner 任务设计。」同时作者也表示：将会重新润色借鉴的模块，然后重新提交到 AAAI Proceedings。
作者提到，这篇 AAAI 2021 论文的代码已经开源，实验结果也能复现。但也有人反映，根据其 GitHub 中提供的代码并不能复现实验结果，而且作者并不回复 issue。
基于Python，利用 NVIDIA TAO Toolkit 和 Deepstream 快速搭建车辆信息识别系统
NVIDIA TAO Toolkit是一个AI工具包，它提供了AI/DL框架的现成接口，能够更快地构建模型，而不需要编码。DeepStream是一个用于构建人工智能应用的流媒体分析工具包。它采用流式数据作为输入，并使用人工智能和计算机视觉理解环境，将像素转换为数据。
DeepStream SDK可用于构建视觉应用解决方案，用于智能城市中的交通和行人理解、医院中的健康和安全监控、零售中的自助检验和分析、制造厂中的组件缺陷检测等
12月14日19:30-21:00，本次分享摘要如下：
介绍 TAO Toolkit 的最新特性；
介绍 NVIDIA Deepstream 的最新特性；
利用 TAO Toolkit 丰富的预训练模型库，快速训练模型；
直接利用 TAO Toolkit 的预训练模型和 Deepstream 部署应用；
完成对车辆车牌的检测和识别，并对行人以及车辆的品牌，颜色，种类进行检测。
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