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外文论文

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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...

2023-04-22 105 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...

2023-04-22 112 808.09KB 19页
CiPR:一种具有跨实例正面关系的高效广义类别发现框架（英文版）

英文标题：CiPR: An Efficient Framework with Cross-instance Positive Relations for Generalized Category Discovery中文摘要：本文提出了一种名为 CiPR 的框架来解决广义类别发现的问题，其考虑了在部分标记的数据集中自动聚类未知类别的实例，并提出了交叉实例正关系的利用以进行对比学习来引导表示，同时使用选择的邻居聚类算法进行半监督层次聚类，并提出了一种方法来估计未知的类别数量。在公共图像识别数据集上...

2023-04-22 135 39.64MB 15页
AGNN:循环使用图正则化神经网络缓解过渡平滑问题（英文版）

英文标题：AGNN: Alternating Graph-Regularized Neural Networks to Alleviate Over-Smoothing中文摘要：本研究提出了一种 Alternating Graph-regularized Neural Network (AGNN) 模型，其中包括 Graph Convolutional Layer (GCL) 和 Graph Embedding Layer (GEL)。GEL 通过包含拉普拉斯嵌入项的图正则化优化导出，可以通过...

2023-04-22 221 1.33MB 13页
2023 年 SemEval 任务 9 中的 OPI：一种简单而有效的多语言推文亲密度分析方法（英文版）

英文标题：OPI at SemEval 2023 Task 9: A Simple But Effective Approach to Multilingual Tweet Intimacy Analysis中文摘要：本文介绍了在 SemEval 2023 多语言推文亲密度分析共享任务中的提交。任务的目标是评估十种语言的 Twitter 帖子的亲密程度。所提出的方法由几个步骤组成，包括域内预训练、训练回归模型的集成以及使用伪标记示例扩展训练集等。该方法在十个语言子任务中有五个排名第一，在所有语...

2023-04-22 152 156.98KB 5页
DroidBot-GPT:基于 GPT 的 Android UI 自动化（英文版）

英文标题：DroidBot-GPT: GPT-powered UI Automation for Android中文摘要：该论文介绍了一种名为 DroidBot-GPT 的工具，利用大型语言模型（LLMs）自动化与 Android 移动应用程序的交互。给定所需任务的自然语言描述，DroidBot-GPT 可以自动生成并执行操作，以完成任务。英文摘要：This paper introduces DroidBot-GPT, a tool that utilizes GPT-like largelan...

2023-04-22 439 1.03MB 8页
AUTOSPARSE:深度神经网络稀疏训练自动化（英文版）

英文标题：AUTOSPARSE: Towards Automated Sparse Training of Deep Neural Networks中文摘要：本文提出通过渐进式变化策略的梯度退火（gradient annealing，GA）以及最新的可学习剪枝方法相结合的自动稀疏训练算法 AutoSparse，在 ImageNet-1K 数据集上表现优异，80% 稀疏 ResNet50 的训练和推断 FLOPS 减少分别达到 2 倍和 7 倍。与当前最好的稀疏到稀疏（sparse-to-spar...

2023-04-22 105 1021.95KB 19页
在双曲空间中嵌入时态异构信息网络的 H2TNE 算法（英文版）

英文标题：H2TNE: Temporal Heterogeneous Information Network Embedding in Hyperbolic Spaces中文摘要：提出了一种基于双重随机游走策略和超伽马空间距离的超伽马异构时间网络嵌入模型，能够保留结构和语义信息，对于时间上的链接预测和节点分类取得了优秀的表现。英文摘要：Temporal heterogeneous information network (temporal HIN) embedding, aimingto re...

2023-04-22 118 19.61MB 18页
TUM-FAÇADE:为建筑物立面分割检验指标进行评估和拓展（英文版）

英文标题：TUM-FAÇADE: Reviewing and enriching point cloud benchmarks for façade segmentation中文摘要：该研究提出了一种用于扩展点云数据集的方法，以便更好地评估其在建筑物立面分割中的应用潜力，并创建了 TUM-FAÇADE 数据集用于该目的。英文摘要：Point clouds are widely regarded as one of the best dataset types for urbanmapping ...

2023-04-22 121 1.33MB 8页
利用分解注意力的单层变换器对广义 Potts 模型进行最优推断（英文版）

英文标题：Optimal inference of a generalised Potts model by single-layer transformers with factored attention中文摘要：通过对来自一个广义 Potts 模型的数据进行学习，我们证明了带一点修改的自注意力单层可以在无限采样的极限下精确地学习这个分布，这种修改后的自注意力具有与条件概率相同的功能形式。英文摘要：Transformers are the type of neural networks t...

2023-04-22 111 1003.71KB 12页
CornerFormer:提高角点表示以进行细粒度结构重建（英文版）

英文标题：CornerFormer: Boosting Corner Representation for Fine-Grained Structured Reconstruction中文摘要：本论文提出了一种改进的角落表征方法，将角点检测和边缘预测之间的知识融合，建议角点候选者在四个 heatmap 通道中提出，定量和定性评估证明该方法能够更好地重建细粒度结构，并取得了比最先进的 Corner 和 Edge 模型更好的表现。英文摘要：Structured reconstruction is ...

2023-04-22 113 2.73MB 13页
公平性测试深度推荐系统（FairRec）（英文版）

英文标题：FairRec: Fairness Testing for Deep Recommender Systems中文摘要：本篇研究提出了 FairRec 框架，支持多角度的 DRS 公平测试，并使用 DPSO 算法成功检测出了多个 mainstream DRSs 存在的深度公平问题，并通过简单的二次排序缓解策略显著提升了 DRS 的公平性英文摘要：Deep learning-based recommender systems (DRSs) are increasingly and wide...

2023-04-22 150 1.89MB 14页
基于深度学习的气候系统数字孪生的长期不稳定性：原因与解决方案（英文版）

英文标题：Long-term instabilities of deep learning-based digital twins of the climate system: The cause and a solution中文摘要：本文旨在解决数据驱动数字孪生模型长期稳定性的问题，揭示了任何深度学习结构中普遍的因果机制，即：谱偏差，并进一步阐明了如何通过深度学习理论和基本数值分析弥补这种偏差，提出了一种缓解此类不稳定性的方法，实现了气候系统的长期稳定数值模拟和准确的短期预测。英文摘要：Lo...

2023-04-22 113 25.1MB 21页
将对抗性恶意软件生成器组合以增加逃避率（英文版）

英文标题：Combining Generators of Adversarial Malware Examples to Increase Evasion Rate中文摘要：研究如何通过结合多种生成器来创造更复杂的对抗性恶意软件，以提高其通过抗病毒工具的效果。英文摘要：Antivirus developers are increasingly embracing machine learning as a keycomponent of malware defense. While machi...

2023-04-22 124 258.93KB 9页
电子健康记录和结构化医疗数据的联邦和分布式学习应用：一项范围审视（英文版）

英文标题：Federated and distributed learning applications for electronic health records and structured medical data: A scoping review中文摘要：这篇综述研究了联合学习在结构化医疗数据上的应用，强调了应优先考虑临床实践和研究的需要，并发现目前这方面的应用缺乏临床意义方面的充分评估。英文摘要：Federated learning (FL) has gained populari...

2023-04-22 169 678.37KB 49页
一种平台不可知的深度强化学习框架，用于自动驾驶中的有效 Sim2Real 迁移（英文版）

英文标题：A Platform-Agnostic Deep Reinforcement Learning Framework for Effective Sim2Real Transfer in Autonomous Driving中文摘要：该论文提出了一种强大的 DRL 框架，该框架利用特定于平台的感知模块来提取任务相关信息，并在模拟中训练车道跟踪和超车代理程序，从而促进了 DRL 代理程序对于新的模拟环境和真实世界的无缝转移并极大地缩小了不同平台之间的差距和模拟与现实之间的鸿沟，从而使训练...

2023-04-22 166 6.62MB 27页
随机代码生成（英文版）

英文标题：Stochastic Code Generation中文摘要：本文研究了使用潜在随机过程来生成一致性代码以提高连贯性的技术，并在基于预训练的 GPT-2 的 CodeParrot 模型和 APPS 数据集的基础上使用了改进的时间控制模型进行了评估。英文摘要：Large language models pre-trained for code generation can generatehigh-quality short code but often struggle with ge...

2023-04-22 104 115.66KB 7页
OpenAssistant Conversations-大型语言模型对齐的民主化（英文版）

英文标题：OpenAssistant Conversations -- Democratizing Large Language Model Alignment中文摘要：研究大规模语言模型的发布与使用，利用调整技术进行优化以改善使用性，此文介绍 OpenAssistant Conversations 数据库的发布，使用该人类生成的、人类注释的数据集进行训练后得到了全新的软件 OpenAssistant。相对于 ChatGPT，OpenAssistant 的答复被用户更青睐，其发布的代码和数据完...

2023-04-22 181 2.13MB 44页
形状之道：针对不同体型精确三维形状估计（英文版）

英文标题：Shape of You: Precise 3D shape estimations for diverse body types中文摘要：本文提出了 Shape of You (SoY) 方法，旨在提高基于视觉的服装推荐系统中 3D 人体形状估计的精度。我们提出了两种损失函数和一种测试时间优化程序，可以轻松集成到参数化 3D 人体重建管道中，并在具有挑战性的 SSP-3D 数据集上将性能提高了 17.7%，在多样化人体类型方面的具有实际应用前景的更准确的 3D 形状估计系统迈出了一步...

2023-04-22 116 6.68MB 5页
MedAlpaca-医疗对话人工智能模型和训练数据的开源集合（英文版）

英文标题：MedAlpaca -- An Open-Source Collection of Medical Conversational AI Models and Training Data中文摘要：本文介绍了一个专门为医学应用 fine-tune 的数据集，并探究 fine-tuning 对于模型性能的影响，通过模型性能对比，论证 fine-tuned 模型在医学考试认证中的优越性。英文摘要：As large language models (LLMs) like OpenAI's GP...

2023-04-22 262 129.23KB 9页

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