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评估隐式可解释性的后解释性（英文版）

英文标题：Evaluating Post-hoc Interpretability with Intrinsic Interpretability中文摘要：本文对基于切片图像的乳腺癌转移检测问题，将时下最流行的用于深度神经网络（DNN）可解释性的后置解释方法（Post-hoc）和内置解释方法（Intrinsic）应用于一种新的可解释性 DNN，ProtoPNet，并比较了这两种方法的兴趣图像（Attribution maps）的相似性。结果显示，除 SmoothGrad 和 Occlusion ...

2023-05-05 113 1.32MB 28页
如何利用强化学习促进未来电力市场设计？第一部分：范式理论（英文版）

英文标题：How to Use Reinforcement Learning to Facilitate Future Electricity Market Design? Part 1: A Paradigmatic Theory中文摘要：为了实现电力系统的去碳化和环境友好型，本文提出了重新设计电力市场作为一种宏观方法，以适应可再生发电的高渗透率，其中应用了强化学习技术，解决了能源现货市场、辅助服务市场和金融市场之间协调缺乏的问题，提出了多种市场运营绩效指标进行验证。英文摘要：In face...

2023-05-05 108 992.26KB 10页
共形核取样（英文版）

英文标题：Conformal Nucleus Sampling中文摘要：本文通过使用 conformal prediction 方法对 $p$ 参数进行校准来研究 top-$p$ 采样在各种语言上下文环境下是否与其概率意义对齐，结果表明 OPT 模型存在过度自信，而校准与模型大小存在适度的反比关系。英文摘要：Language models generate text based on successively sampling the next word. Adecoding procedure...

2023-05-05 92 258.47KB 6页
通过因果世界模型实现可解释的强化学习（英文版）

英文标题：Explainable Reinforcement Learning via a Causal World Model中文摘要：本文针对强化学习中行为的长期影响，提出了一种基于因果世界模型的可解释强化学习框架。该模型能够捕捉行为的影响，通过因果链解释行为的长期效应，从而提高模型的可解释性，同时保持了准确性，使其适用于基于模型的学习。实验结果表明，因果模型可以作为解释性和学习之间的桥梁。英文摘要：Generating explanations for reinforcement lear...

2023-05-05 131 1.33MB 15页
对抗引导下的人像抠图（英文版）

英文标题：Adversarially-Guided Portrait Matting中文摘要：本研究利用预训练的转换器模型（StyleMatte）为基于 StyleGAN3 的网络（StyleMatteGAN）提供图像 - 掩码对，这个网络可用于无监督训练并生成高分辨率的带透明通道的肖像，适用于各种图像合成任务。英文摘要：We present a method for generating alpha mattes using a limited data source.We pretrain ...

2023-05-05 146 12.97MB 9页
噪声抑制多模态 Transformer 情感识别（英文版）

英文标题：Noise-Resistant Multimodal Transformer for Emotion Recognition中文摘要：本文介绍了一种应对多模态情感识别中噪声信息干扰的方法，提出了噪声抗性多模态 Transformers 模型，该模型引入了噪声抗性特征提取器 (NRGF) 和噪声感知学习算法。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上比已有方法表现更优秀，具有更好的多模态情感识别效果。英文摘要：Multimodal emotion recognition identifies...

2023-05-05 182 1.54MB 20页
从计算语言学的角度分析香港法律判例（英文版）

英文标题：Analyzing Hong Kong's Legal Judgments from a Computational Linguistics point-of-view中文摘要：本文探讨了使用统计分析、机器学习、深度学习、零样本学习等基于自然语言处理技术的方法，以有效地分析来自香港法院系统的法律判决，并提供了五种方法，从而能够从个人以及一组判决中提取关键见解和极性 sentiment，以便快速提取洞见并使香港判决的整体分析更少烦琐、更自动化。英文摘要：Analysis and ext...

2023-05-05 116 4.64MB 31页
使用自然对话引导技术的客户支持对话（英文版）

英文标题：NatCS: Eliciting Natural Customer Support Dialogues中文摘要：介绍了一种多领域语音客户服务对话的数据集，名为 NatCS，用于研究自然语言对话系统，相对于现有的合成对话数据集，在多个指标上更加真实，其中对话行为的注释提供了更有效的训练数据。英文摘要：Despite growing interest in applications based on natural customer supportconversations, there ...

2023-05-05 96 559.22KB 24页
ChatGPT:最终的编程助手吗？—— 它有多远？（英文版）

英文标题：Is ChatGPT the Ultimate Programming Assistant -- How far is it?中文摘要：我们通过实证分析了 ChatGPT 在无人辅助编程助手方面的潜力，并强调了其相对程序生成、程序修复、代码摘要方面的表现，并对其在常见编程问题上的表现进行了评估，这证明 ChatGPT 有效地处理典型的编程挑战，但我们也发现，综合的描述可能会限制 ChatGPT 的关注点并阻碍其利用其广泛的知识进行问题解决。英文摘要：The recent progres...

2023-04-25 484 1.42MB 12页
使用科学出版物生成科学概念的主题页面（英文版）

英文标题：Generating Topic Pages for Scientific Concepts Using Scientific Publications中文摘要：本文介绍了主题页面，这是从大量的科学书籍和期刊中提取的科学概念及其相关信息的库存。主题页面旨在为读者提供所有必要的信息，以便在任何科学领域阅读学术内容时理解科学概念。这篇文章讨论了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）不同组成部分的细节。其中，每个页面包含三个信息：定义，相关概念和最相关的摘录，均从科学同行评审出版物中提取...

2023-04-25 164 985.51KB 9页
WizardLM：赋能大型语言模型遵循复杂指令（英文版）

英文标题：WizardLM: Empowering Large Language Models to Follow Complex Instructions中文摘要：本文介绍了一种使用大型语言模型（LLM）替代人类创建指令数据的方法，通过使用我们提出的 Evol-Instruct，从一个初始指令集开始，逐步将其重写为更复杂的指令，然后将生成的所有指令数据混合起来，以调整 LLaMA 模型，获得我们所称的 WizardLM 模型。人类评估证明，Evol-Instruct 出产的指令优于人工创建的...

2023-04-25 600 1.38MB 39页
CHEAT：用于检测 ChatGPT 写作的大规模数据集（英文版）

英文标题：CHEAT: A Large-scale Dataset for Detecting ChatGPT-writtEn AbsTracts中文摘要：研究了 ChatGPT 对学术界原创性和严谨性的可能负面影响，并提出了一个大规模数据集以支持检测算法的开发。该数据集包含了 35,304 个合成摘要，同时对现有的文本合成检测算法进行了深入分析，表明 ChatGPT 合成的摘要是可以被检测出来的，但随着人类参与的增加，检测难度会增加。英文摘要：The powerful ability of C...

2023-04-25 609 2.96MB 9页
在严格预算下从相近任务中提炼知识以进行迁移学习（英文版）

英文标题：Distilling from Similar Tasks for Transfer Learning on a Budget中文摘要：本文提出了一种名为 DistillNearest 和 DistillWeighted 的多源蒸馏方法，通过利用任务相似度度量来选择单个合适的源模型以及加权多源蒸馏方法，解决了在资源受限制的情况下，通过有限标签获取高效而准确识别系统的问题。通过实验验证表明，这两种方法在准确性、计算效率等方面优于传统的迁移学习和半监督学习方法。英文摘要：We addres...

2023-04-25 163 650.12KB 21页
面向零样本文本分类的生成驱动对比自训练及指导调优 GPT（英文版）

英文标题：Generation-driven Contrastive Self-training for Zero-shot Text Classification with Instruction-tuned GPT中文摘要：提出了一种名为 GenCo 的零样本文本分类方法，利用 GPT 的强大生成能力辅助训练更小、更适应和高效的句子编码器分类器，包括两种方式：一是为每个输入实例生成多个增广文本，提高语义嵌入和标签的映射；二是在自训练期间有条件地生成增广文本，使得生成过程适应目标空间中的决策...

2023-04-25 184 656.55KB 13页
面向 V2X 通信的中断感知协作感知技术在自动驾驶中的应用（英文版）

英文标题：Interruption-Aware Cooperative Perception for V2X Communication-Aided Autonomous Driving中文摘要：本研究提出了一种基于历史信息的 V2X-INCOP 方案，利用通信自适应多尺度时空预测模型来提取多尺度时空特征、捕捉最显著的信息以预测遗漏的信息，同时采用知识蒸馏框架和课程学习策略来稳定模型训练，实验表明该方法能够有效缓解通信中断对合作感知的影响。英文摘要：Cooperative perception...

2023-04-25 194 26.15MB 15页
USA-Net: 机器人记忆的统一语义和可负担表示（英文版）

英文标题：USA-Net: Unified Semantic and Affordance Representations for Robot Memory中文摘要：本研究提出了一种简单的方法来构造一个可微分的世界表示，该表示将场景的语意和空间可负载特征编码成一个映射表，从而实现了同时优化场景语意和可负载特征的端到端可微规划。英文摘要：In order for robots to follow open-ended instructions like "go open the browncab...

2023-04-25 177 931.09KB 8页
倒行逆施前行：基于行动影响的嵌入在行动语义之上（英文版）

英文标题：Moving Forward by Moving Backward: Embedding Action Impact over Action Semantics中文摘要：通过使用潜在嵌入来即时建模行为的影响，在行为自适应策略（AAP）中设计了一种新的基于 Transformer 的策略头，该策略被用于两个具有挑战性的视觉导航任务中，即使在推理时缺少行为和先前未见过的扰动行为空间时，也表现出很高的性能和鲁棒性。英文摘要：A common assumption when training...

2023-04-25 189 39.37MB 21页
使用基于自信息的内容过滤增强 LLMs 的上下文效率：揭示 LLMs 的上下文约束（英文版）

英文标题：Unlocking Context Constraints of LLMs: Enhancing Context Efficiency of LLMs with Self-Information-Based Content Filtering中文摘要：本文提出了一种名为 “选择性上下文” 的方法，利用自身信息来过滤 less informative 的内容，并在不同数据源上展示了提高固定上下文长度效率的有效性。英文摘要：Large language models (LLMs) hav...

2023-04-25 243 524.82KB 10页
ThreatCrawl：基于 BERT 的网络安全领域聚焦爬虫（英文版）

英文标题：ThreatCrawl: A BERT-based Focused Crawler for the Cybersecurity Domain中文摘要：该研究发现，使用自然语言处理（NLP）提取威胁情报数据的方法已经被提出，但是文档搜索的问题并没有得到解决。本文提出了一种新的基于 BERT 的聚焦爬虫 ThreatCrawl，可以动态地分类文档并适应其爬行路径，能够成功地找到相关文档，并修改其路径，获得高达 52％的收集率。英文摘要：Publicly available informat...

2023-04-25 207 1.23MB 11页
自动驾驶视觉感知语义分割的无监督域适应调查（英文版）

英文标题：Survey on Unsupervised Domain Adaptation for Semantic Segmentation for Visual Perception in Automated Driving中文摘要：本文概述了深度神经网络在自动驾驶中的应用，介绍了无监督领域自适应的多种方法和针对不同方法的现有研究，提出了该领域的最新趋势和未来方向，并鼓励科学家探索更好的神经网络泛化方法。英文摘要：Deep neural networks (DNNs) have prove...

2023-04-25 157 1.95MB 40页

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