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外文论文

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LC$2$:基于 LiDAR 和相机循环约束的跨模态地点识别（英文版）

英文标题：(LC)$^2$: LiDAR-Camera Loop Constraints For Cross-Modal Place Recognition中文摘要：本文提出一种名为 (LC)$^2$ 的新型交叉匹配方法，通过将 LiDAR 测量值表达为范围图像进行匹配，然后从视差和范围图像中提取本地化描述符来实现无先前点云地图的 LiDAR 本地化，并在姿势图中将最佳匹配作为循环因素，从而通过公共数据集证明了基于 LiDAR 的导航系统可以从图像数据库中优化，反之亦然。英文摘要：Locali...

2023-04-21 180 7.79MB 8页
即时宠物疗法：用 GAN 生成的图像制作治疗性社交媒体内容（英文版）

英文标题：Insta(nt) Pet Therapy: GAN-generated Images for Therapeutic Social Media Content中文摘要：使用基于生成对抗网络的框架生成虚假宠物图像，并在 Instagram 上发布，这些虚假图像产生了与传统宠物照片账号相当的用户参与度，强调了该框架可用于宠物疗法社交媒体内容的应用性。英文摘要：The positive therapeutic effect of viewing pet images online has...

2023-04-21 101 37.46MB 7页
关于概率神经摘要中的不确定性校准和选择性生成：一项基准研究（英文版）

英文标题：On Uncertainty Calibration and Selective Generation in Probabilistic Neural Summarization: A Benchmark Study中文摘要：我们研究了深度学习方法在文本摘要中存在的局限性，提出使用概率深度学习方法来提高模型生成与不确定性质量，并在实践中采用适当的方法来避免摘要生成的低质量问题。英文摘要：Modern deep models for summarization attains imp...

2023-04-21 112 1.86MB 10页
揭示和解开群体 MCDM 中的聚集和离散谬误（英文版）

英文标题：Unveiling and unraveling aggregation and dispersion fallacies in group MCDM中文摘要：本文研究多标准决策中的三种谬误以及用基于组成数据分析的解决方法来避免误用统计运算，其中包括优先级汇总、标准差计算和优先级之间距离计算等问题。英文摘要：Priorities in multi-criteria decision-making (MCDM) convey the relevancepreference of one...

2023-04-21 105 405.86KB 26页
带有掩码自编码器的预训练天气模型用于多变量天气预报（英文版）

英文标题：W-MAE: Pre-trained weather model with masked autoencoder for multi-variable weather forecasting中文摘要：通过预训练技术，我们提出了一种基于自编码器的气象模型 W-MAE 用于多变量天气预报，在长时间范围内建模了气象变量的空间相关性，在时间尺度上，我们利用预训练的 W-MAE 对气象变量进行未来状态的预测，与 FourCastNet 模型进行比较，W-MAE 具有更好的降雨预测性能，特别是在...

2023-04-21 180 4.99MB 20页
重访预训练语言模型的 k-NN（英文版）

英文标题：Revisiting k-NN for Pre-trained Language Models中文摘要：本文介绍了如何将 k - 最近邻分类器与预训练语言模型相结合以提高自然语言处理的效率，具体方法是采用 k - 最近邻分类器对预训练语言模型进行文本表示，通过校准训练过程来掌握具体实例的困难度，并将校准结果与预训练语言模型的分类器相结合。英文摘要：Pre-trained Language Models (PLMs), as parametric-based eager learners...

2023-04-21 128 2.07MB 9页
针对英文手写体草书和印刷体的端到端交互式深度学习标注系统（英文版）

英文标题：An end-to-end, interactive Deep Learning based Annotation system for cursive and print English handwritten text中文摘要：本文介绍了一种创新的、完整的端到端流程，采用深度学习和用户交互技术，对印刷和草书英文手写手稿进行注释，该方法使用了最先进的文本识别模型构建的检测系统和自定义的深度学习模型，结合易于使用的交互式界面，旨在提高检测、分割、序列化和识别阶段的准确性，以确保高质量...

2023-04-21 137 842.51KB 17页
UDTIRI:一个开源的路面坑洞检测基准套件（英文版）

英文标题：UDTIRI: An Open-Source Road Pothole Detection Benchmark Suite中文摘要：我们提出了一个名为 Urban Digital Twins Intelligent Road Inspection (UDTIRI) dataset 的标注良好的路面坑洞数据集，旨在协助深度学习算法在城市道路检查领域发挥更大潜力并利用该数据集进行目标检测、语义分割和实例分割等任务。英文摘要：It is seen that there is enormous...

2023-04-21 195 9.61MB 17页
基于近似最近邻短语挖掘的语境语音识别（英文版）

英文标题：Approximate Nearest Neighbour Phrase Mining for Contextual Speech Recognition中文摘要：本文介绍了一种使用从上下文编码器的潜在空间中挖掘负短语的简单且高效的方法来训练端到端上下文感知 Transformer Transducer (CATT) 模型的扩展方法。通过包含 ANN-P (近似最近邻短语) 在上下文列表中，我们鼓励学习到的表示来区分类似但不完全相同的偏见短语，从而改善了偏见精度。在大规模数据情况下进...

2023-04-21 130 309.84KB 5页
多方交谈中的发言者特征建模（英文版）

英文标题：Speaker Profiling in Multiparty Conversations中文摘要：本文通过三个子任务，即人设发现、人设类型识别和人设价值提取，探索了嵌入式对话系统中的说话者画像的任务，并引入了一套名为 SPOT 的神经模型来验证了 SPICE 数据集的可行性。英文摘要：In conversational settings, individuals exhibit unique behaviors, rendering aone-size-fits-all approa...

2023-04-21 126 919.22KB 10页
NPS：使用图神经网络进行准确程序采样的框架（英文版）

英文标题：NPS: A Framework for Accurate Program Sampling Using Graph Neural Network中文摘要：该研究介绍了一种名为神经程序抽样的新框架，它可以学习动态图神经网络的执行嵌入，以提高微处理器设计中程序抽样的表现，实验证明神经程序抽样在准确性和鲁棒性方面较传统方法有优势。英文摘要：With the end of Moore's Law, there is a growing demand for rapidarchitectur...

2023-04-21 177 1.02MB 13页
通过近缘语言进行向低资源语言的转移：以法罗语为例的案例研究（英文版）

英文标题：Transfer to a Low-Resource Language via Close Relatives: The Case Study on Faroese中文摘要：通过研究低资源语言法罗语和高资源语言家族之间的语言分类、起源和进化关系，将在多语言语境下的 NLP 应用中常用的 “一刀切”（one-size-fits-all) 的翻译方式转变为提供更高的翻译准确度，同时利用丰富的斯堪的那维亚语言（丹麦语、挪威语、瑞典语和冰岛语）的资源来为 Faroeese 语提供支持，其结果...

2023-04-21 95 240.57KB 10页
AI 辅助决策中依赖行为和准确性的相互依存性（英文版）

英文标题：On the Interdependence of Reliance Behavior and Accuracy in AI-Assisted Decision-Making中文摘要：本文分析了 AI 辅助决策中人类对模型建议过度或不足的倾向对准确性的影响，并提出了一个可视化框架以帮助比较和解释实证结果和干预策略。英文摘要：In AI-assisted decision-making, a central promise of putting a human in theloop i...

2023-04-21 185 458.03KB 10页
统一大型语言模型与本地微调模型在高度特化的放射学自然语言推理任务中的权衡探索（英文版）

英文标题：Exploring the Trade-Offs: Unified Large Language Models vs Local Fine-Tuned Models for Highly-Specific Radiology NLI Task中文摘要：本文评估了 ChatGPT / GPT-4 在放射学自然语言推理任务上的性能，并将其与其他针对任务相关数据样本进行微调的模型进行比较。结果显示，构建能解决不同领域的各种任务的通用模型是可行的。英文摘要：Recently, ChatGPT...

2023-04-21 108 6.23MB 24页
多能源管理系统的自我完善硬约束条件下安全的强化学习（英文版）

英文标题：Safe reinforcement learning with self-improving hard constraints for multi-energy management systems中文摘要：本文介绍了两项新的安全强化学习方法，OptLayerPolicy 和 self-improving hard constraints，将约束函数与 RL 形式解耦，以提高初始效用和准确性，提供了在模拟的多能源系统案例研究中实现 92.4%（OptLayerPolicy）的初始效...

2023-04-21 131 3.25MB 24页
可解释人工智能对认知负荷的影响：一项实证研究的见解（英文版）

英文标题：Impact Of Explainable AI On Cognitive Load: Insights From An Empirical Study中文摘要：通过对 271 个未来医生进行实证研究，本文发现可解释人工智能在决策支持系统中对最终用户的认知负荷、任务绩效和任务时间具有强大的影响，进一步提供了实现最佳效果的本地可解释人工智能解释类型建议，为社会技术可解释人工智能研究提供了实践价值。英文摘要：While the emerging research field of exp...

2023-04-21 149 1.05MB 17页
TTIDA:通过文本转文本和文本转图像模型进行可控生成数据增强（英文版）

英文标题：TTIDA: Controllable Generative Data Augmentation via Text-to-Text and Text-to-Image Models中文摘要：本文提出了 TTIDA（Text-to-Text-to-Image 数据增强）方法，利用大型预训练的 T2T 和 T2I 生成模型来进行数据增强。通过在 T2T 模型的细节描述下对 T2I 模型进行条件控制，我们能够以灵活和可控的方式生成逼真的标记图像。对于领域内分类、跨领域分类和图像字幕任务的实...

2023-04-21 124 7.05MB 13页
带概率约束问题的三目标帕累托优化（英文版）

英文标题：3-Objective Pareto Optimization for Problems with Chance Constraints中文摘要：本文研究了使用三目标公式来解决具有机会约束的问题，证明该公式在处理确定性基数约束时只需进行 1 位翻转即可计算所有所需的权衡，并且在实验中检验了其在优化支配集问题中的好处。英文摘要：Evolutionary multi-objective algorithms have successfully been used in thecontext...

2023-04-21 146 208.94KB 11页
人类和机器有相同的眼睛吗？基于图像分类的人机感知差异（英文版）

英文标题：Do humans and machines have the same eyes? Human-machine perceptual differences on image classification中文摘要：该研究比较了人类和机器视觉模型在特定任务上的表现差异及难度排名，通过实验展示了一种基于人机协作的方法，在视觉任务中取得了更好的成果。英文摘要：Trained computer vision models are assumed to solve vision tasks ...

2023-04-21 117 4.23MB 20页
儿童参与的 AI 设计：对 IDC 设计挑战的反思（英文版）

英文标题：Participatory Design of AI with Children: Reflections on IDC Design Challenge中文摘要：这篇论文研究了通过人机交互与儿童群体展开参与式设计来推动人工智能科技的发展，并报告了儿童群体在 “第 22 届 ACM Interaction Design and Children (IDC 2023)” 会议上关于人工智能科技方面的设计想法和创意。作者讨论了让儿童参与设计活动对发展人工智能科技的机遇和挑战，为实现开放、...

2023-04-21 135 5.9MB 4页

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