本文介绍了神经符号能量模型（NeSy-EBMs）和神经概率软逻辑（NeuPSL）的学习技术，展示了神经符号系统在现实世界应用中的潜力和优势。

我们提出了一种名为STAR-MT的无源域自适应方法，用于改进视频目标检测性能。该方法在恶劣图像条件下仍能提高检测性能，展示了在现实世界应用中的潜力。