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外文论文

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第二届单目深度估计挑战赛（英文版）

英文标题：The Second Monocular Depth Estimation Challenge中文摘要：本论文介绍了第二届单目深度估计挑战赛（MDEC）的结果。该挑战赛对使用任何形式的监督方法开放，包括全监督、自监督、多任务或代理深度。挑战赛是基于 SYNS-Patches 数据集进行的，该数据集包括高质量密集地面真实度的广泛环境。结果表明，本次挑战赛的提交结果均超过了提供的 SotA 基线，并取得了显着进展，同时强调了未来研究的方向。英文摘要：This paper discusses...

2023-04-22 98 6.92MB 13页
BCE-Net：基于对比学习的可靠历史地图和最新图像建筑物足迹变化提取（英文版）

英文标题：BCE-Net: Reliable Building Footprints Change Extraction based on Historical Map and Up-to-Date Images using Contrastive Learning中文摘要：本研究开发了对比学习方法，将历史建筑物的印记与单个最新的遥感图像进行验证，以注入建筑物的语义信息并增加其特征可辨度，避免因季节性变化和建筑立面倾斜等因素产生的伪变化，并利用可变形卷积神经网络减少历史建筑多边形与最新图像中建...

2023-04-22 270 19.04MB 27页
零样本通识推理的提示工程和校准（英文版）

英文标题：Prompt Engineering and Calibration for Zero-Shot Commonsense Reasoning中文摘要：在小型语言模型上研究及评估大型语言模型的理解任务，包括多项选择常识推理，结果显示各种策略对不同的模型有利，但联合效果大多为负。英文摘要：Prompt engineering and calibration make large language models excel atreasoning tasks, including multi...

2023-04-22 160 476.83KB 6页
Multimodal C4:亿级图文混合语料库（英文版）

英文标题：Multimodal C4: An Open, Billion-scale Corpus of Images Interleaved With Text中文摘要：Multimodal C4 is a publicly available dataset that supports in-context vision and language models, including linear assignment algorithm, for complex learning betw...

2023-04-22 176 2.91MB 13页
自监督表示学习的模型预测控制（英文版）

英文标题：Model Predictive Control with Self-supervised Representation Learning中文摘要：使用重建函数的 TD-MPC 框架结合模型自由与模型基础学习方法，提高样本效率，改进控制任务的性能。英文摘要：Over the last few years, we have not seen any major developments inmodel-free or model-based learning methods that w...

2023-04-22 124 793.82KB 12页
SimpLex:一个词汇文本简化架构（英文版）

英文标题：SimpLex: a lexical text simplification architecture中文摘要：SimpLex 是用于将英文文本简化的新型架构，可以使用词嵌入和困惑度或句子变换器和余弦相似性来生成简化的英文句子。使用 SARI 和困惑度减少两个指标评估了该系统，实验表明，变压器模型在 SARI 得分方面优于其他模型，然而，基于词嵌入的模型在困惑度方面实现了最大的降低。英文摘要：Text simplification (TS) is the process of gene...

2023-04-22 190 645.93KB 18页
Covidia:COVID-19 跨学科学术知识图谱（英文版）

英文标题：Covidia: COVID-19 Interdisciplinary Academic Knowledge Graph中文摘要：本文提出 Covidia，COVID-19 研究的跨学科学术知识图谱，并设计了基于对比学习的学科分类和实体提取以及关系分类和本体管理的框架。基于 Covidia，我们还建立了知识发现基准，以发现 COVID-19 研究团体和预测潜在关联。英文摘要：The pandemic of COVID-19 has inspired extensive works ac...

2023-04-22 115 7.6MB 17页
基于自监督学习的单目图像深度估计（英文版）

英文标题：Self-Supervised Learning based Depth Estimation from Monocular Images中文摘要：这个研究探讨了如何通过使用卷积神经网络和其它技术来优化和扩展基于深度学习的深度估计模型，以提高相机获取的图像的三维深度感知的精度。英文摘要：Depth Estimation has wide reaching applications in the field of Computervision such as target trackin...

2023-04-22 123 4.09MB 6页
业务过程管理中的提示工程（英文版）

英文标题：Just Tell Me: Prompt Engineering in Business Process Management中文摘要：使用 GPT-3 等自然语言处理模型在业务流程管理（BPM）领域中取得了成功，但需要 fine-tuning 以及大量适当的训练数据。为此，本文提出可以借助 prompt engineering 将这些语言模型能力引入 BPM 研究，并提出了相关潜力和挑战的研究议程。英文摘要：GPT-3 and several other language model...

2023-04-22 116 274.57KB 8页
YOLO-Drone:高空实时检测密集小物体（英文版）

英文标题：YOLO-Drone:Airborne real-time detection of dense small objects from high-altitude perspective中文摘要：研究提出了一种新的实时目标检测算法 YOLO-Drone，应用于两种新的无人机平台和特定光源，在 UAVDT 和 VisDrone 两个基准数据集以及夜间采集的自制数据集中表现优于现有的状态 - of-the-art 方法，并且在硅基金光 LED 下的性能表现明显优于普通光源，证明了该算法对...

2023-04-22 611 37.33MB 12页
HuaTuo：基于中医知识优化 LLaMA 模型（英文版）

英文标题：HuaTuo: Tuning LLaMA Model with Chinese Medical Knowledge中文摘要：HuaTuo 是基于 LLaMA 模型，使用生成的 QA 实例进行监督微调，以提高其在生物医学领域任务中的表现，实验结果表明，HuaTuo 生成的响应具有更加可靠的医学知识。英文摘要：Large Language Models (LLMs), such as the LLaMA model, have demonstratedtheir effectiveness...

2023-04-22 196 431.7KB 6页
保持问题对话式：使用结构化表示解决对话问答中的依赖性（英文版）

英文标题：Keeping the Questions Conversational: Using Structured Representations to Resolve Dependency in Conversational Question Answering中文摘要：本文提出了一种名为 CONVSR 的新型框架，用于捕获并生成中间表示作为会话提示，以增强 QA 模型的能力以更好地解释不完整的问题，并讨论了如何利用该任务的优势设计更具吸引力和雄辩的对话代理程序。英文摘要：Having ...

2023-04-22 110 622.7KB 8页
基于文档支持的任务型对话系统：HLTPR@RWTH 在 DSTC9 和 DSTC10 上的研究（英文版）

英文标题：Task-oriented Document-Grounded Dialog Systems by HLTPR@RWTH for DSTC9 and DSTC10中文摘要：本文总结了我们在第 9 和 10 个对话系统技术挑战赛（DSTC9 和 DSTC10）的文档驱动对话任务中的贡献，包括知识选择，数据增强，响应生成和评估指标等领域。英文摘要：This paper summarizes our contributions to the document-grounded dialog...

2023-04-22 118 285.48KB 10页
SemEval2023 任务 1 中的 OPI:面向视觉词义消歧的图像-文本嵌入和多模态信息检索（英文版）

英文标题：OPI at SemEval 2023 Task 1: Image-Text Embeddings and Multimodal Information Retrieval for Visual Word Sense Disambiguation中文摘要：本研究提出采用多模态模型、排序学习以及基于知识的方法来进行词义消歧，并在 SemEval 2023 视觉词义消歧共享任务中荣获波斯语赛道的冠军以及多语言赛道的第三名。英文摘要：The goal of visual word sens...

2023-04-22 148 604.37KB 8页
无需重新搜索的研究：最大更新参数化在各个尺度上实现准确的损失预测（英文版）

英文标题：Research without Re-search: Maximal Update Parametrization Yields Accurate Loss Prediction across Scales中文摘要：本研究提出了一种新的解决大规模语言模型研究验证成本高的问题的范式，通过发现 Maximal Update parametrization（muP）可以使超参数的缩放定律精确拟合，并允许在训练开始之前使用损失预测直接比较不同模型。英文摘要：As language mode...

2023-04-22 182 848.42KB 8页
HCAM-多模态情感识别的层级交叉关注模型（英文版）

英文标题：HCAM -- Hierarchical Cross Attention Model for Multi-modal Emotion Recognition中文摘要：本文提出了一种基于 HCAM 方法的跨模态情绪识别模型，使用神经网络模型组合音频和文本数据，在 IEMOCAP、MELD 和 CMU-MOSI 三个数据集上达到了最先进的结果。英文摘要：Emotion recognition in conversations is challenging due to the multi...

2023-04-22 154 1.68MB 11页
利用奖励塑形模仿学习方法合成生成类似人类数据以解决序列决策问题（英文版）

英文标题：Synthetically Generating Human-like Data for Sequential Decision Making Tasks via Reward-Shaped Imitation Learning中文摘要：本研究通过结合奖励塑造和模仿学习算法，提出了一种生成人工智能系统中类似于人类决策数据的新算法，证明使用这种合成的数据可以成功解决具有逐步增加难度的计算机游戏中的决策任务，并且与人类表现几乎无差异。英文摘要：We consider the proble...

2023-04-22 135 814.77KB 19页
神经网络语音分离模型训练中的数据采样策略（英文版）

英文标题：On Data Sampling Strategies for Training Neural Network Speech Separation Models中文摘要：本文研究了在语音分离模型中应用不同的训练信号长度的影响，发现特定分布情况下应用特定的训练信号长度会提高模型性能，同时使用动态混合和最佳信号长度训练的模型被证明具有最佳性能。英文摘要：Speech separation remains an important area of multi-speaker signalp...

2023-04-22 104 1004.1KB 5页
大规模射电干涉数据的有损压缩（英文版）

英文标题：Lossy Compression of Large-Scale Radio Interferometric Data中文摘要：提出了一种基于基线相关的有损压缩技术，可以将能见度数据进行压缩，并且利用矩阵秩的关系以及低秩逼近的方法来描述原始数据，并将其表示为基线数据矩阵的集合，其中每个基本分量分别对应于天空分布的特定傅里叶分量。该方法可以有效压缩数据并且在空间分辨率和噪声降低方面有所改进，其中 MeerKAT 和欧洲长基线干涉仪网络被用于评估和比较所提出的方法。英文摘要：This wo...

2023-04-22 104 1.23MB 16页
知识图谱上存在性一阶查询的推理（英文版）

英文标题：On Existential First Order Queries Inference on Knowledge Graphs中文摘要：这篇论文通过系统检视问题之前的范围并提出一个新的数据集，讨论了同时出现的新挑战，并提出了一种模糊逻辑理论的新搜索算法，以解决新的公式并在现有公式中胜过以前的方法。英文摘要：Reasoning on knowledge graphs is a challenging task because it utilizesobserved informatio...

2023-04-22 111 808.09KB 19页

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