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外文论文

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联合预测符号和持续时间实现高效的序列转换（英文版）

英文标题：Efficient Sequence Transduction by Jointly Predicting Tokens and Durations中文摘要：介绍了一种用于序列到序列任务的新型 Token-and-Duration Transducer (TDT) 框架，该框架通过联合预测令牌及其持续时间来扩展传统的 RNN-Transducer 架构，可以提高序列传导任务上的准确性和推断速度。英文摘要：This paper introduces a novel Token-and-...

2023-04-22 81 2.88MB 22页
多任务深度神经网络的结构剪枝（英文版）

英文标题：Structured Pruning for Multi-Task Deep Neural Networks中文摘要：本文研究了定结构剪枝在多任务深度神经网络模型中的有效性。通过使用基于现有单任务筛选剪枝标准和基于多任务学习筛选剪枝标准，采用迭代剪枝策略进行剪枝，本文表明在参数数目相似的情况下，与快速单任务 DNN 相比，DNN 多任务可以通过精心的超参数调整实现相似的性能，迭代权重剪枝可能不是实现良好性能剪裁模型的最好方式。英文摘要：Although multi-task deep ...

2023-04-22 64 422.6KB 9页
生物可信神经网络的研究：大脑启发机制在持续学习中的作用和交互（英文版）

英文标题：A Study of Biologically Plausible Neural Network: The Role and Interactions of Brain-Inspired Mechanisms in Continual Learning中文摘要：通过生物学上的神经元网络组合中的多种互补机制，可以在人工神经网络中实现连续学习。英文摘要：Humans excel at continually acquiring, consolidating, and retainingi...

2023-04-22 102 709.76KB 24页
乳腺癌风险因素分析和生存预测的监督式机器学习（英文版）

英文标题：Supervised Machine Learning for Breast Cancer Risk Factors Analysis and Survival Prediction中文摘要：利用机器学习方法，比较逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、极端随机树、最近邻算法和自适应增强等七种分类模型来预测基于 METABRIC 数据集中 1904 名患者记录的 5 年乳腺癌生存率。研究结果表明，这些分类器可以准确预测样品的生存率，分别为 75.4％，74.7％，71.5％，75.5...

2023-04-22 172 778.65KB 10页
道路网络表示学习：基于双图的方法（英文版）

英文标题：Road Network Representation Learning: A Dual Graph based Approach中文摘要：本文提出了一个基于超图的图神经网络模型 HyperRoad 用于道路网络表示学习。此模型通过构建超图捕捉道路网络中的高阶联系，并利用图重建、超图重建和超边分类任务去学习结构信息和长距离联系。英文摘要：Road network is a critical infrastructure powering many applicationsincludi...

2023-04-22 108 2.48MB 25页
覆盖整个机器学习生命周期的 MLOps:一项调查（英文版）

英文标题：MLOps Spanning Whole Machine Learning Life Cycle: A Survey中文摘要：本文旨在通过综合调查，以 MLOps 为过程，收集和阐述关键概念和活动及其代表作和调查，对现有机器学习技术的现状进行清晰的阐述，以便初学者（如研究人员、从业人员）了解 MLOps 过程的概述，以及在 ML 过程的每个步骤中使用的关键技术，并了解如何查找更多详细信息。英文摘要：Google AlphaGos win has significantly motiva...

2023-04-22 81 1.32MB 66页
基于专家认知的安全噪声标签学习，用于乳腺癌残留肿瘤的精确分割（英文版）

英文标题：Experts' cognition-driven safe noisy labels learning for precise segmentation of residual tumor in breast cancer中文摘要：本文提出了一种基于专家认知的安全噪声标签学习方法来解决新辅助化疗后乳腺癌中残留肿瘤的准确分割问题，并展示了该方法在处理该问题中的优势和潜在潜力，同时公开了更好的预测模型。英文摘要：Precise segmentation of residual tumo...

2023-04-22 79 852.12KB 18页
考虑时间区间、天气和乘客数量趋势的多重 LSTM 公交车乘客量预测（英文版）

英文标题：Bus Ridership Prediction with Time Section, Weather, and Ridership Trend Aware Multiple LSTM中文摘要：通过设计 LSTM-based 架构和输入过去的巴士乘客、星期几、时间段、天气情况和降雨量等所有相关数据作为特征，本研究提出了一种巴士乘客高度准确的预测模型，以提高服务质量。结果表明，该模型平均和最高准确率分别提高了 23% 和 27%。英文摘要：Public transportation h...

2023-04-22 80 1.05MB 6页
面向人工智能协同的语言指导强化学习（英文版）

英文标题：Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination中文摘要：在缺乏高质量人类行为数据的情况下，使用预训练的大型语言模型生成人类语言指令的先验策略并规范化强化学习目标可以帮助人工智能代理与人类协作，并在多智能体强化学习问题中实现人工智能代理与人类偏好一致的均衡解。案例中验证了该框架的有效性。英文摘要：One of the fundamental quests of AI is to produce ag...

2023-04-22 191 4.04MB 15页
PALF:预注释与相机-LiDAR 后期融合，用于点云简易注释（英文版）

英文标题：PALF: Pre-Annotation and Camera-LiDAR Late Fusion for the Easy Annotation of Point Clouds中文摘要：本文提出了一种预注释算法和相机 - LiDAR 后期融合算法来方便且准确地注释点云数据，实验结果表明该算法可以提高 6.5 倍的注释速度、提高 3D 交集超过联合和精度 8.2 点和 5.6 点，同时降低失误率 31.9 点。英文摘要：3D object detection has become i...

2023-04-22 102 23.16MB 7页
基于对话游戏的语言理解测试：动机、分类和策略（英文版）

英文标题：Dialogue Games for Benchmarking Language Understanding: Motivation, Taxonomy, Strategy中文摘要：论文提出了一种使用 “对话游戏” 来测试人工语言理解能力的方法，并借由建立一种对话游戏类型的分类来探讨测试的结构效度，以达到更全面的评估。英文摘要：How does one measure "ability to understand language"? If it is a person'sabili...

2023-04-22 96 377.11KB 16页
面部视频压缩的感知质量评估：基准和有效方法（英文版）

英文标题：Perceptual Quality Assessment of Face Video Compression: A Benchmark and An Effective Method中文摘要：本文介绍了大规模压缩人脸视频质量评估数据库的构建和性能评估，该数据库被认为是系统地理解人脸视频中感知质量和多样化压缩畸变的第一次尝试，同时还开发了 FAVOR 指数来度量人脸视频的感知质量。英文摘要：Recent years have witnessed an exponential incr...

2023-04-22 133 6.47MB 16页
面向多标签文本分类的标签依赖感知集预测网络（英文版）

英文标题：Label Dependencies-aware Set Prediction Networks for Multi-label Text Classification中文摘要：通过构建邻接矩阵及应用 GCN 模型对标签进行建模，从而解决多标签文本分类中标签的序列乱序问题，并利用集合预测网络同时使用句子信息和标签信息进行分类。此外，使用巴氏距离对输出概率分布进行约束，提高了召回能力。实验证明，该方法在多个数据集上表现优异，胜过之前的方法。英文摘要：Multi-label text c...

2023-04-22 67 628.46KB 12页
纵向车辆跟随模型述评（英文版）

英文标题：A Review on Longitudinal Car-Following Model中文摘要：综述了车辆跟随模型在交通仿真与自动驾驶中的广泛应用及其不同调节算法之间的差异与共性，并归纳总结了该领域相关文献。英文摘要：The car-following (CF) model is the core component for traffic simulationsand has been built-in in many production vehicles with Advanc...

2023-04-22 122 353.84KB 8页
融合来自运动结构和光流模拟姿势回归的算法用于具有挑战性室内环境（英文版）

英文标题：Fusing Structure from Motion and Simulation-Augmented Pose Regression from Optical Flow for Challenging Indoor Environments中文摘要：本文提出了一种使用相对位移回归来规范绝对位姿估计的新方法，采用递归融合神经网络来更好地整合绝对和相对估计姿态，实验结果表明这种方法比使用姿态图优化的方法更为有效。英文摘要：The localization of objects is...

2023-04-22 83 31.19MB 28页
SEA:一个可扩展的实体对齐系统（英文版）

英文标题：SEA: A Scalable Entity Alignment System中文摘要：SEA 是一种可伸缩的实体对齐系统，借助于图神经网络作为编码器，在实际应用中进行大规模的实体对齐，其包含六个最新的实体对齐模型，能够加速归一化和评估过程。英文摘要：Entity alignment (EA) aims to find equivalent entities in different knowledgegraphs (KGs). State-of-the-art EA approach...

2023-04-22 208 368.27KB 5页
基于采样的反应综合技术在非确定性混合系统中的应用（英文版）

英文标题：Sampling-based Reactive Synthesis for Nondeterministic Hybrid Systems中文摘要：本文介绍了一种基于采样的策略综合算法，用于处理具有复杂连续动态的非确定性混合系统在时间和可达性约束下的情况，其目的是综合出一个反应式策略以保证满足所有可能对手步骤的要求。实验表明，该算法具有广泛适用性并一直领先于现有技术。英文摘要：This paper introduces a sampling-based strategy synthes...

2023-04-22 88 1.16MB 9页
先学习可能性，再选择最佳方案：通过文本游戏分离语言中的一对多关系（英文版）

英文标题：Learn What Is Possible, Then Choose What Is Best: Disentangling One-To-Many Relations in Language Through Text-based Games中文摘要：利用离散潜在变量和知识蒸馏的方法，从多样的预训练数据集中捕捉了一系列不同的行为，并将这种多样性应用于学生模型中，显著提高了对话系统生成回复的准确性。英文摘要：Language models pre-trained on large s...

2023-04-22 100 673.06KB 12页
对象为中心的表示、引导注意力和外部记忆对视觉关系泛化的作用（英文版）

英文标题：The role of object-centric representations, guided attention, and external memory on generalizing visual relations中文摘要：本研究系统评估了深度神经网络（DNN）在视觉推理任务中的应用，发现虽然某些模型表现出在某些特定类型的图像上函数良好，但没有一个模型能够有效地推广到所有情况下，从而得出抽象视觉推理仍然是 DNN 面临的主要挑战。英文摘要：Visual reasonin...

2023-04-22 89 151.89KB 3页
基于贝叶斯赌博机的策略不变显式塑形方法，用于融合外部建议的强化学习（英文版）

英文标题：Bandit-Based Policy Invariant Explicit Shaping for Incorporating External Advice in Reinforcement Learning中文摘要：该论文提出一种名为 Shaping-Bandits 的多臂赌博问题来解决如何将外部建议纳入强化学习智能体的学习之中，并提出了三种不同的塑形算法，旨在考虑遵循专家策略或默认 RL 算法的长期后果。通过实验验证这些算法在四个不同的设置中实现了所述目标。英文摘要：A ke...

2023-04-22 71 729.6KB 8页

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