开通会员限时优惠

登录 | 注册

全部分类

外文论文

类型:

ImpressionGPT:面向放射学报告摘要的迭代优化框架和 ChatGPT（英文版）

英文标题：ImpressionGPT: An Iterative Optimizing Framework for Radiology Report Summarization with ChatGPT中文摘要：提出了 ImpressionGPT，利用建立动态上下文的方法，使模型通过语言模型的上下文学习能力获得从现有数据中语义相似的示例的上下文知识，并设计一种迭代优化算法，用于对生成的印象结果进行自动评估和对应的指令提示，从而在不需要额外训练数据或微调语言模型的情况下在 MIMIC-CXR 和...

2023-04-21 198 745.07KB 26页
基于孪生神经网络潜空间的单类支持向量机用于脑 MRI 白质高信号异常无监督检测（英文版）

英文标题：One-Class SVM on siamese neural network latent space for Unsupervised Anomaly Detection on brain MRI White Matter Hyperintensities中文摘要：提出基于 Patch 自编码器的无监督异常检测方法，在多模态神经影像任务中，将单类支持向量机应用于异常检测以检测病变，评估了该模型在公共数据集 White Matter Hyperintensities (WMH) C...

2023-04-21 93 5.26MB 15页
多任务学习在开放域对话系统中的实证研究（英文版）

英文标题：An Empirical Study of Multitask Learning to Improve Open Domain Dialogue Systems中文摘要：研究使用辅助任务对自回归模型进行改进，提高其在开放域对话生成中的长期语境处理和一致性维护，结果在小型和中型的 GPT-2 模型上表明引入新的辅助任务虽然有所改进，但仍有发展空间。英文摘要：Autoregressive models used to generate responses in open-domain d...

2023-04-21 129 581.31KB 11页
高效在线策略适应的超级决策 Transformer（英文版）

英文标题：Hyper-Decision Transformer for Efficient Online Policy Adaptation中文摘要：Hyper-Decision Transformer (HDT) framework proposes an adaptation module initialized by a hyper-network to enable efficient adaptation to novel tasks for offline reinforcement...

2023-04-21 141 5.43MB 19页
用于推荐系统中偏好理解的因果分离变分自编码器（英文版）

英文标题：Causal Disentangled Variational Auto-Encoder for Preference Understanding in Recommendation中文摘要：本文提出了一种新方法 - 因果分离变分自编码器（CaD-VAE），该方法可以从交互数据中学习因果分离表示，以改善推荐模型的鲁棒性、可解释性和可控性，结果表明此方法可以优于现有的方法英文摘要：Recommendation models are typically trained on observ...

2023-04-21 85 2.08MB 5页
Prak：捷克语自动语音对齐工具（英文版）

英文标题：Prak: An automatic phonetic alignment tool for Czech中文摘要：该研究创建了一个用于简化语音学研究中标注语音的自由开源工具，包括音频对齐、语音识别等多项功能，可用于苹果、Linux 等多平台，能够对捷克语语音进行变体选择、捕捉语言逻辑等，并获得了良好的实际效果。英文摘要：Labeling speech down to the identity and time boundaries of phones is alabor-intensi...

2023-04-21 120 1.07MB 5页
DisCo-CLIP:基于分布式对比损失的高存储效率 CLIP 训练（英文版）

英文标题：DisCo-CLIP: A Distributed Contrastive Loss for Memory Efficient CLIP Training中文摘要：提出了一种名为 DisCo-CLIP 的分布式内存高效的 CLIP 训练方法，旨在减少对比损失在对比学习模型训练时的内存消耗，通过分解对比损失和梯度计算成两部分，一个用于计算内部 GPU 梯度，另一个用于计算跨 GPU 梯度，将跨 GPU 梯度通过 all_reduce 从其他 GPU 收集而不是在每个 GPU 上反复计算...

2023-04-21 169 1.01MB 12页
揭示基于 RGB 的 6-DoF 目标位姿估计中的背景偏差（英文版）

英文标题：Uncovering the Background-Induced bias in RGB based 6-DoF Object Pose Estimation中文摘要：本文通过分析 Linemod 数据集中伴随 ArUco 标记的图像噪声，探讨其对于机器学习算法 6DOF 姿态估计的影响，并提出了通过数据增强和其他方法减少偏差的方案。同时，本文证明了标记对于神经网络实现 6DOF 姿态估计具有一定的影响因素。英文摘要：In recent years, there has been ...

2023-04-21 132 14.26MB 17页
VALOR:视听语言全感知预训练模型和数据集（英文版）

英文标题：VALOR: Vision-Audio-Language Omni-Perception Pretraining Model and Dataset中文摘要：本文提出了一种用于多模态理解和生成的 Vision-Audio-Language Omni-peRception 预训练模型 (VALOR)，该模型与先前广泛研究的视觉语言预训练模型不同，以端对端的方式共同建模视觉、音频和语言之间的关系，包含三种单模态表示的编码器和多模态有条件文本生成的解码器，通过 Multimodal Gro...

2023-04-21 260 4.07MB 18页
大型语言模型输出的评估：话语和记忆（英文版）

英文标题：An Evaluation on Large Language Model Outputs: Discourse and Memorization中文摘要：通过对九个流行的大型语言模型的各种生成输出进行经验评估，发现输出中包含的记忆文本比例、独特文本比例和总体输出质量存在关联性，其中高质量的输出中包含的记忆文本比例较高。并提出缓解策略和质量文本的评估方法。英文摘要：We present an empirical evaluation of various outputs genera...

2023-04-21 166 1.25MB 29页
Generative Disco:音乐可视化的文本到视频生成（英文版）

英文标题：Generative Disco: Text-to-Video Generation for Music Visualization中文摘要：使用生成 AI 系统 Generative Disco，可以根据音乐的节奏生成音频反应的视频，并通过设计模式进行改进，纵向分为转换和保持，研究表明该系统易于使用且高度表现力，适用于专业人士和 AI 生成内容正在改变创作工作的领域。英文摘要：Visuals are a core part of our experience of music, ow...

2023-04-21 230 29.52MB 20页
使用学习动作残差的连续多功能跳跃（英文版）

英文标题：Continuous Versatile Jumping Using Learned Action Residuals中文摘要：提出了一种基于优化控制和强化学习相结合的分层框架，实现了四足机器人连续跳跃运动的控制，通过在模拟环境中的训练，该方法可以直接应用到真实机器人中，实现多方向、连续性跳跃。英文摘要：Jumping is essential for legged robots to traverse through difficultterrains. In this work, ...

2023-04-21 105 4.06MB 13页
面向顺序转移优化的可伸缩测试问题生成器（英文版）

英文标题：A Scalable Test Problem Generator for Sequential Transfer Optimization中文摘要：本文针对现有的测试问题不能很好地设计 STO 问题，提出了表示 STO 问题的简单概念，介绍了被之前的研究所忽视的重要问题特征，提出了一些设计准则和一种具有超强可扩展性的问题生成器以及 12 个 STOPs 的基准套件，可以用来比较不同的 STO 算法。英文摘要：Sequential transfer optimization (STO)...

2023-04-21 90 4.08MB 12页
LaSNN:深度脉冲神经网络中的有效高效培训之层级 ANN 到 SNN 蒸馏（英文版）

英文标题：LaSNN: Layer-wise ANN-to-SNN Distillation for Effective and Efficient Training in Deep Spiking Neural Networks中文摘要：通过引入 attention 机制和采用分层知识蒸馏的方法，提出了新的 SNN 训练框架 LaSNN，实现了与 ANN 比较的竞争性准确率和比转换的 SNN 快 20 倍的推理速度，并且具有灵活性和可扩展性。英文摘要：Spiking Neural Netwo...

2023-04-21 220 2.01MB 10页
基于强化学习的多通道反馈中的位置分配框架-MDDL（英文版）

英文标题：MDDL: A Framework for Reinforcement Learning-based Position Allocation in Multi-Channel Feed中文摘要：本文提出了一个名为 MDDL 的框架，可以有效地利用策略数据和随机数据来训练多分布数据中的 RL 模型，解决了当前在线模型中状态 - 行动对失衡分布和过度估计的问题，并在美团外卖平台上展示了其优越的性能。英文摘要：Nowadays, the mainstream approach in pos...

2023-04-21 134 1.07MB 5页
离散与反向传播之间的桥梁：Through-Straight 及其拓展（英文版）

英文标题：Bridging Discrete and Backpropagation: Straight-Through and Beyond中文摘要：本文提出 ReinMax 方法，通过集成 Heun's Method 来解决离散潜变量生成参数的梯度近似问题，该方法在结构化输出预测和无监督生成建模任务中均获得了比现有技术更好的结果，包括 ST 和 ST Gumbel-Softmax。英文摘要：Backpropagation, the cornerstone of deep learning, ...

2023-04-21 136 4.44MB 20页
联邦学习与智能电网的交叉路口：概述、挑战和展望（英文版）

英文标题：Crossing Roads of Federated Learning and Smart Grids: Overview, Challenges, and Perspectives中文摘要：本文旨在讨论在智能电网（SGs）中使用联邦学习（FL）的优势、局限性、设计趋势和挑战。而这一技术主要应用在负载预测、电动汽车、故障诊断、负载分解和可再生能源等方面，目的在于保护用户隐私和提高数据分析的准确性。英文摘要：Consumer's privacy is a main concern i...

2023-04-21 133 5.14MB 22页
利用基于 BERT 的技术对美国最高法院案例进行分类（英文版）

英文标题：Classification of US Supreme Court Cases using BERT-Based Techniques中文摘要：本文研究基于双向编码器表示的变换器的模型，探讨了如何使用 BERT-based 分类技术对美国最高法院案件或最高法院数据库 (SCDB) 进行分类，文章实验对 15 个分类和 279 个分类任务分别进行了比较，最好的结果分别为 80% 和 60%。英文摘要：Models based on bidirectional encoder repre...

2023-04-21 137 267.2KB 7页
社交媒体文本中讽刺检测的研究视角（英文版）

英文标题：Researchers eye-view of sarcasm detection in social media textual content中文摘要：在社交媒体上大量使用讽刺文本会对目标用户产生生理影响，讽刺检测对于用户来说很困难，更对于机器来说是具有挑战性的。此论文讨论了各种讽刺检测技术及其相关数据集等，并总结了一些方法、挑战和未来的方向。英文摘要：The enormous use of sarcastic text in all forms of communicati...

2023-04-21 132 838.65KB 9页
通过循环注意力实现锂离子电池准确状态预测的 CyFormer 技术（英文版）

英文标题：CyFormer: Accurate State-of-Health Prediction of Lithium-Ion Batteries via Cyclic Attention中文摘要：本文提出了一种基于 transformer 的循环时间序列模型 - CyFormer，能够有效地解决现有的基于 CNN 和 RNN 的方法所忽略的循环特征和训练和测试电池之间的域差异问题，进而通过微调和剪枝降低模型复杂度，实现了对锂离子电池健康状况的预测，从而为解决所有循环时间序列预测任务提供了...

2023-04-21 220 2.83MB 8页

...

40

确认删除?