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ChatGPT 能否预测股价波动？回报可预测性与大型语言模型（英文版）

英文标题：Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models中文摘要：本文研究使用 ChatGPT 等大型语言模型进行情感分析，以预测股票市场回报的潜力，发现 ChatGPT 对股票市场预测的准确率高于传统情感分析方法，建议将高级语言模型纳入投资决策过程中，以提高量化交易策略的性能。英文摘要：We examine the potential of ChatGPT,...

2023-04-22 450 275.28KB 24页
从网络行为到图像：一种新的社交机器人检测方法（英文版）

英文标题：From Online Behaviours to Images: A Novel Approach to Social Bot Detection中文摘要：本论文从 Twitter 账号出发，提出了使用卷积神经网络的新型算法，将账号执行的操作序列转化为图片，并进行图像分类，从而进行 bot 检测。结果证实了该方法的有效性，因为它与现有技术处在同一水平，并在某些情况下更好。英文摘要：Online Social Networks have revolutionized how we c...

2023-04-22 91 960.49KB 15页
使用多态电光电路与架构实现高速、高效的非二进制计算（英文版）

英文标题：High-Speed and Energy-Efficient Non-Binary Computing with Polymorphic Electro-Optic Circuits and Architectures中文摘要：本文研究毫米波带宽的天线阵列的强化学习优化，通过仿真和实验验证了所提出的算法的有效性和鲁棒性。英文摘要：In this paper, we present microring resonator (MRR) based polymorphic E-Ocirc...

2023-04-22 71 16.21MB 6页
未知动力系统的鲁棒进化算子学习的关键抽样（英文版）

英文标题：Critical Sampling for Robust Evolution Operator Learning of Unknown Dynamical Systems中文摘要：本文提出了一种基于设计方法探索未知动力学系统学习其控制规律和准确预测未来发展行为的最小样本量及关键样本选择的问题。通过引入多步互惠预测网络，可以直接从当前系统状态计算出所需的网络建模误差，从而进行动态选择。此外，还引入了一个联合时空演化网络，将空间动态建模结合到时间演化预测中，能够用少量样本实现对系统演化所...

2023-04-22 96 7.73MB 14页
面向上下文的领域适应方法用于时序异常检测（英文版）

英文标题：Context-aware Domain Adaptation for Time Series Anomaly Detection中文摘要：通过深度增强学习和上下文采样来建立时间序列领域自适应模型，以实现相似或不同领域之间的知识转移，并且在三个公开数据集上取得了良好的效果。英文摘要：Time series anomaly detection is a challenging task with a wide range ofreal-world applications. Due to...

2023-04-22 91 676.15KB 13页
STAS:多智能体强化学习的时空回报分解（英文版）

英文标题：STAS: Spatial-Temporal Return Decomposition for Multi-agent Reinforcement Learning中文摘要：提出了一种名为 Spatial-Temporal Attention with Shapley（STAS）的新方法，该方法可以在时间和空间维度上学习信用分配，在多智能体强化学习中实现有效的空间 - 时间信用分配，优于所有现有的基线。英文摘要：Centralized Training with Decentrali...

2023-04-21 224 9.67MB 10页
教师网络校准改善跨质量知识蒸馏（英文版）

英文标题：Teacher Network Calibration Improves Cross-Quality Knowledge Distillation中文摘要：本文研究交叉质量知识蒸馏（CQKD），该方法将使用全分辨率图像进行训练的教师网络的知识转移到以低分辨率图像作为输入的学生网络中。CQKD 在大规模图像分类问题上的表现优于监督学习，并强调了神经网络校准的重要性：我们表明，通过更高的温度平滑教师输出分布，学生分布会表现出更高的熵，从而导致更低的校准误差和更高的网络准确性。英文摘要：W...

2023-04-21 95 1.08MB 12页
低资源和不平衡数据集下的强大教育对话行为分类器（英文版）

英文标题：Robust Educational Dialogue Act Classifiers with Low-Resource and Imbalanced Datasets中文摘要：本文介绍了如何通过优化样本分布的方式，提高智能辅导系统中对话行为（DA）分类器的准确性和鲁棒性，通过大规模实验进行验证，取得了良好的结果。英文摘要：Dialogue acts (DAs) can represent conversational actions of tutors orstudents th...

2023-04-21 120 661.05KB 12页
具有内在隐私的通信和能源高效的无线联邦学习（英文版）

英文标题：Communication and Energy Efficient Wireless Federated Learning with Intrinsic Privacy中文摘要：本文提出了一种无线边缘私有联邦学习方案 PFELS，通过奇异值稀疏化降低通信通信和能源消耗，提高交付速度，保证客户端级别的差分隐私，实现共享全局模型过程中的隐私安全保障。实验结果表明，与现有技术相比，PFELS 在保持同等差分隐私保障的同时能提高准确率和节省通信和能源成本。英文摘要：Federated Le...

2023-04-21 121 1.16MB 17页
基于统计和机器学习算法的不纯/纯 N2 增强油藏采收过程最小相溶压力(MMP)估计的比较研究（英文版）

英文标题：Estimation of minimum miscibility pressure (MMP) in impure/pure N2 based enhanced oil recovery process: A comparative study of statistical and machine learning algorithms中文摘要：对基于统计和机器学习方法用于 MMP 预测的比较研究表明，在本研究中开发的大多数预测模型表现优异，超过了文献报道的相关和预测模型。英文摘...

2023-04-21 87 763.37KB 42页
个性化和激励式联邦学习（英文版）

英文标题：PI-FL: Personalized and Incentivized Federated Learning中文摘要：本文提出了一种一次性个性化解决方案 PI-FL，采用基于令牌的奖励机制来激励客户参与个性化训练，克服了客户不愿意参与联邦学习进程的问题，同时确保客户隐私，该方案表现优于其他现有方法，能够生成高质量的个性化模型。英文摘要：Personalized FL has been widely used to cater to heterogeneity challengeswi...

2023-04-21 131 621.72KB 16页
基于实体驱动对比学习的医学问题总结（英文版）

英文标题：Medical Question Summarization with Entity-driven Contrastive Learning中文摘要：该论文提出了一种基于实体驱动对比学习（ECL）的医学问题总结框架，以更准确地理解消费者意图和检索合适的答案，同时解决了数据泄露问题和正确捕捉语义意图的挑战。英文摘要：By summarizing longer consumer health questions into shorter and essentialones, medical...

2023-04-21 80 803.93KB 16页
可控的自回归语言生成（英文版）

英文标题：Tractable Control for Autoregressive Language Generation中文摘要：本文提出了一种名为 GeLaTo 的方法，使用可解释的概率模型来强制进行文本生成中的词汇约束，通过使用精简的隐性马尔可夫模型控制 Generative Pre-trained Transformer 2（GPT2）的自回归生成，GeLaTo 在 constrained text generation 的 CommonGen 测试效果上大幅度击败了强大的基准模型，并为...

2023-04-21 111 1.3MB 11页
稳定超网络学习的非比例参数化（英文版）

英文标题：Non-Proportional Parametrizations for Stable Hypernetwork Learning中文摘要：本文探讨了超网络训练中出现的不稳定性问题，分析发现这与常见的超网络模型架构和初始化方法存在关联，提出了一种基于非比例加性参数化的改进超网络构建方法，在多项任务中实验证明该方法能够更加稳定地提高超网络的训练速度和收敛性。英文摘要：Hypernetworks are neural networks that generate the paramete...

2023-04-21 80 1.74MB 17页
一种基于 CTC 对齐的非自回归变压器模型用于端到端自动语音识别（英文版）

英文标题：A CTC Alignment-based Non-autoregressive Transformer for End-to-end Automatic Speech Recognition中文摘要：本论文介绍了一种 CTC Alignment-based Single-Step Non-Autoregressive Transformer（CASS-NAT）方法，用于自动语音识别，通过利用与 CTC 对齐的语音边界信息提取标记级别音频嵌入来提高推理速度，实现了自监督学习，提出了多...

2023-04-21 109 831.38KB 12页
FSDNet-YOLOv3 和 DenseNet 基础上复杂场景下高效的火灾检测网络（英文版）

英文标题：FSDNet-An efficient fire detection network for complex scenarios based on YOLOv3 and DenseNet中文摘要：本研究提出了一种名为 FSDNet 的火灾烟雾检测网络，使用了 CIoU 损失函数和 MS-FS 数据集，并在基本特征提取模块中引入了密集连接结构，以增强骨干网的特征提取能力和缓解梯度消失问题，并在火灾检测模块中引入了空间金字塔池化结构来全面提高火焰特征提取能力。实验结果表明，该方法在两个基...

2023-04-21 213 38.96MB 33页
小样本弱监督网络安全异常检测（英文版）

英文标题：Few-shot Weakly-supervised Cybersecurity Anomaly Detection中文摘要：本文提出了一个增强后的少样本弱监督深度学习异常检测框架，结合了数据增强、表示学习和序回归方法，并在三个基准数据集上进行了评估和展示其性能。英文摘要：With increased reliance on Internet based technologies, cyberattackscompromising users' sensitive data are b...

2023-04-21 133 355.42KB 11页
使用可解释的神经符号模型检测上下文不一致的多模态错误信息（英文版）

英文标题：Detecting Out-of-Context Multimodal Misinformation with interpretable neural-symbolic model中文摘要：本文提出了一种可解释的跨模态去上下文检测方法来辨别不匹配的内容和交叉模态的矛盾，可以帮助事实查核网站记录阐明批驳，实验表明该方法在保持准确率的同时能提供更多可解释的预测。英文摘要：Recent years have witnessed the sustained evolution of mis...

2023-04-21 128 1.62MB 9页
排名损失和隔离学习用于降低组织病理学图像搜索偏差（英文版）

英文标题：Ranking Loss and Sequestering Learning for Reducing Image Search Bias in Histopathology中文摘要：本文提出两个新思想来提高医疗图像搜索性能，采用排名损失函数引导特征提取，将表示学习定制为图像搜索而不是学习类标签，同时引入了隔离学习的概念来增强特征提取的泛化性能，并通过最大的公共数据集实现验证，实验结果与现有技术相比具有更好的表现。英文摘要：Recently, deep learning has st...

2023-04-21 111 1.31MB 19页
XAISuite 框架及解释系统不协调的影响（英文版）

英文标题：The XAISuite framework and the implications of explanatory system dissonance中文摘要：本文比较两种解释系统（SHAP 和 LIME）的解释一致性，使用 14 种机器学习模型和 4 个数据集进行了实验，并得出两个结论：解释重要性的大小不重要；SHAP 和 LIME 重要性得分的相似度不能预测模型的准确性。此外，本文构建了一个名为 XAISuite 的开源库，为训练和解释模型提供统一的流程，并提出了一个通用框架来...

2023-04-21 107 1.21MB 41页

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