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外文论文

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使用场景流对点云序列的鸟瞰视图表示进行对齐（英文版）

英文标题：Aligning Bird-Eye View Representation of Point Cloud Sequences using Scene Flow中文摘要：研究了利用场景流纠正车辆自运动补偿方法（EMC）中所存在的影子效应，并提出了一种插件模块，该模块使用场景流来纠正 3D 目标检测的鸟瞰图表示，实验表明，该模块可显著提高大型车辆的平均精度（高达 16％）。英文摘要：Low-resolution point clouds are challenging for obje...

2023-05-05 142 1.17MB 8页
神经网络何时在表格数据上优于增强树？（英文版）

英文标题：When Do Neural Nets Outperform Boosted Trees on Tabular Data?中文摘要：该研究分析了在标签数据上使用神经网络（NN）和梯度增强决策树（GBDT）的性能差异，发现针对不同数据集，NN 和 GBDT 的表现各有千秋，需要根据数据集来选择合适的算法并进行超参数调优。英文摘要：Tabular data is one of the most commonly used types of data in machinelearning. ...

2023-05-05 170 819.53KB 28页
加权记分贝叶斯多臂老虎机算法：通过重复曝光优化解决计算难题（英文版）

英文标题：Weighted Tallying Bandits: Overcoming Intractability via Repeated Exposure Optimality中文摘要：研究了一个权重计数的赌博算法，其中动作损失与最近 $m$ 个时间步骤中该动作被播放的次数的加权求和有关，并引入了 “重复暴露最优性” 的条件来最小化完备策略遗憾，提出了简单的修改后的连续消除算法，并对其进行了理论和实验分析。英文摘要：In recommender system or crowdsourcin...

2023-05-05 73 1.72MB 32页
系统模型与用户模型：探索 AI 仪表板设计（英文版）

英文标题：The System Model and the User Model: Exploring AI Dashboard Design中文摘要：本文主要探讨了基于神经网络的人工智能系统应该包括什么仪表盘，建立了系统模型和用户模型，并提出利用系统模型和用户模型创建并行呈现的对话人工智能系统接口的方法，以提高系统的可用性和安全性。英文摘要：This is a speculative essay on interface design and artificial intelligence.R...

2023-05-05 126 5.1MB 10页
基于 Point Transformer 的冠状动脉标记（英文版）

英文标题：Point Transformer For Coronary Artery Labeling中文摘要：该论文提供了一种基于 Point Transformer 的简单的血管标记方法，只需要冠状动脉分割，能够提高诊断效率和减少临床医生的人工劳动，在 53 位患者的实验中取得了良好的效果。英文摘要：Coronary CT angiography (CCTA) scans are widely used for diagnosis ofcoronary artery diseases. An...

2023-05-05 189 674.73KB 4页
RGB 序列递增式 3D 语义场景图预测（英文版）

英文标题：Incremental 3D Semantic Scene Graph Prediction from RGB Sequences中文摘要：本论文提出一种实时框架，使用 RGB 图像序列增量构建一致的三维语义场景图，包括新颖的增量实体估计流水线和场景图预测网络，使用多视角和几何特征，通过迭代信息传递估计三维语义场景图。经过在 3RScan 数据集上大量实验证明，该方法在这项挑战性任务中表现良好，优于现有的最先进方法。英文摘要：D semantic scene graphs are a ...

2023-05-05 130 5.26MB 16页
自动发现的链式思维提示适用于新模型和数据集（英文版）

英文标题：An automatically discovered chain-of-thought prompt generalizes to novel models and datasets中文摘要：通过使用自动探索的 CoT prompt 对多个 LLMs 进行无监督语言生成，我们发现将该 prompt 应用于最新的 GPT-4 模型是最优的。英文摘要：Emergent chain-of-thought (CoT) reasoning capabilities promise to im...

2023-05-05 135 200.63KB 9页
具分解密度的字符串图（英文版）

英文标题：String Diagrams with Factorized Densities中文摘要：通过 Markov categories 定义无向图模型上的联合概率密度和样本结果的确定性映射的组合的范畴，这是将概率编程和因果推断中的因子化密度的操作定义与概率测度的范畴描述结合的一步。英文摘要：A growing body of research on probabilistic programs and causal models hashighlighted the need to re...

2023-05-05 104 249.63KB 20页
AI 代沟：Gen Z 学生是否更感兴趣采用生成型 AI 技术（例如 ChatGPT）在教育中，而不是他们的 Gen X 和千禧一代的老师？（英文版）

英文标题：The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and Millennial Generation teachers?中文摘要：本研究旨在探讨 Gen Z 学生与 Gen X 和 Gen Y 教师在高等教育中使用生成式人工智能（GenAI）方面的经验...

2023-05-05 203 461.65KB 25页
AutoML-GPT：使用 GPT 进行自动化机器学习（英文版）

英文标题：AutoML-GPT: Automatic Machine Learning with GPT中文摘要：AutoML-GPT 是一种使用大型语言模型和任务导向提示的自动化训练管道，可自动处理数据、选择最佳模型架构和超参数优化，并在计算机视觉、自然语言处理等领域实现了显著的结果，对于许多 AI 任务具有广泛的适用性。英文摘要：AI tasks encompass a wide range of domains and fields. While numerous AImodels hav...

2023-05-05 241 731.13KB 11页
异常值鲁棒主成分分析的近线性时间和流式算法（英文版）

英文标题：Nearly-Linear Time and Streaming Algorithms for Outlier-Robust PCA中文摘要：本研究主要研究经典问题 PCA 中的异常值问题，提出了近线性时间的近似最优解鲁棒 PCA 算法以及单遍流式鲁棒 PCA 算法，并进行了相关的理论分析。英文摘要：We study principal component analysis (PCA), where given a dataset in$\mathbb{R}^d$ from a dis...

2023-05-05 82 1.01MB 49页
基于原型多层学习的半监督域自适应（英文版）

英文标题：Semi-supervised Domain Adaptation via Prototype-based Multi-level Learning中文摘要：本文提出了一种基于多级原型学习的半监督域自适应框架，采用伪标签聚合和交叉域对齐损失方法，以及通过原型相似度和线性分类器提升目标特征表示的判别性学习，实现了在三个数据集上卓越的 SSDA 性能。英文摘要：In semi-supervised domain adaptation (SSDA), a few labeled targe...

2023-05-05 166 3.28MB 9页
SemEval-2023 任务 12：通过多语言预训练语言模型微调实现低资源语言文本分类（英文版）

英文标题：DN at SemEval-2023 Task 12: Low-Resource Language Text Classification via Multilingual Pretrained Language Model Fine-tuning中文摘要：本研究利用多种多语种 XLM-R 模型和多样数据集，针对 AfriSenti-SemEval 2023 共享任务 12 的非洲语言情感分析模型进行了研究，最终在 Subtask B, Track 16: 多语言中获得了第三名的好成...

2023-05-05 235 135.32KB 5页
蒙特卡罗规划的忠实问答（英文版）

英文标题：Faithful Question Answering with Monte-Carlo Planning中文摘要：本论文提出 FAithful question answering with MontE-carlo planning （FAME）方法，以结构化蕴含树方式展示中间推理步骤，包含多个基础任务模块并通过蒙特卡罗规划算法作为控制器提出行动，旨在回答问题并与大型语言模型相比，使用更小的模型大小实现了最先进的性能。英文摘要：Although large language mode...

2023-05-05 103 2.83MB 20页
关于 LayerNorm 在 Transformer 注意力机制中表现力的作用（英文版）

英文标题：On the Expressivity Role of LayerNorm in Transformers' Attention中文摘要：本文表明，LayerNorm 是 Transformer 模型中 multi-head attention 层表现力的重要组成部分，其投影和缩放两个步骤对于注意力机制的作用至关重要。英文摘要：Layer Normalization (LayerNorm) is an inherent component in allTransformer-based...

2023-05-05 222 443.9KB 9页
基于强化学习的图神经网络节点注入标签特异性攻击（英文版）

英文标题：Single Node Injection Label Specificity Attack on Graph Neural Networks via Reinforcement Learning中文摘要：提出了一种基于强化学习的无梯度通用对抗攻击方法，称为 G$^2$-SNIA，它可以开展黑盒回避攻击并仅注入单个恶意节点至目标节点来操纵其分类结果，优于现有最先进的基线。英文摘要：Graph neural networks (GNNs) have achieved remarkabl...

2023-05-05 170 14.48MB 13页
面向海事领域概率知识图谱自动建设（英文版）

英文标题：Toward the Automated Construction of Probabilistic Knowledge Graphs for the Maritime Domain中文摘要：本文提出了一种从自然语言数据中自动构建概率性知识图谱的初始原型 ——Maritime DeepDive，利用该工具从海盗事件中提取概率事件，该工具的准确性和信心得到了验证。英文摘要：International maritime crime is becoming increasingly sop...

2023-05-05 164 865.35KB 8页
扩展合成真实世界退化，用于盲视频超分辨率（英文版）

英文标题：Expanding Synthetic Real-World Degradations for Blind Video Super Resolution中文摘要：该论文提出了一种随机洗牌方法来模拟真实的降级因素并在合成的数据集上训练深度神经网络，使其在真实世界的视频超分辨率方面表现更好。结果显示，相较于 RealBasicVSR 在 NRQM 方面提高了 7.1％，相较于 BSRGAN 提高了 3.34％。同时，该论文也提出了一个新的包含高分辨率真实视频的数据集，可作为基准测试的共同...

2023-05-05 94 8.26MB 11页
BitGNN:在 GPU 上释放二值图神经网络的性能潜能（英文版）

英文标题：BitGNN: Unleashing the Performance Potential of Binary Graph Neural Networks on GPUs中文摘要：本研究提出了一种二进制图神经网络的高效推理后端的重新设计，旨在充分地发挥加速器硬件性能潜力；在实际图形中，使用 GCNs、GraphSAGE 和 GraphSAINT 的结果表明，使用相同的精度，所提出的技术比最先进的二进制 GNN 实现快 8-22 倍。英文摘要：Recent studies have sh...

2023-05-05 76 1.94MB 13页
大数据与大量数字。解读齐夫定律（英文版）

英文标题：Big Data and Large Numbers. Interpreting Zipf's Law中文摘要：通过研究幂律分布的性质以及当群体有限且等级和数量为自然数时出现的类似分布，讨论了 Zipf 定律的解释存在的问题，揭示了一些 Big Data 中的现象是大量数据的性质所引起的。英文摘要：It turns out that some empirical facts in Big Data are the effects ofproperties of large number...

2023-05-05 99 286.48KB 6页

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