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学术论文

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ChatGPT 和 Bard 是否应与其数据提供方共享收益？AI 时代的新商业模式（英文版）

英文标题：Should ChatGPT and Bard Share Revenue with Their Data Providers? A New Business Model for the AI Era中文摘要：本文探讨了在人工智能工具与数据提供商之间实现收入共享，并建立一种基于提示的评分系统以鼓励更多数据提供商参与共享计划，从而建立一个良性循环的人工智能生态系统。英文摘要：With various AI tools such as ChatGPT becoming increasin...

2023-05-05 182 1.54MB 22页
MTLSegFormer：基于 Transformer 的多任务学习在精准农业语义分割中的应用（英文版）

英文标题：MTLSegFormer: Multi-task Learning with Transformers for Semantic Segmentation in Precision Agriculture中文摘要：MTLSegFormer 是一种结合多任务学习和注意机制的语义分割方法，通过学习任务相关特征和视觉注意力方法，实现了跨任务信息交换与加权，可以显著提高受其他任务相关性影响较大的任务的准确性。英文摘要：Multi-task learning has proven to be ...

2023-05-05 133 9.8MB 9页
MLHOps:物联网医疗运营中的机器学习（英文版）

英文标题：MLHOps: Machine Learning for Healthcare Operations中文摘要：本文介绍机器学习在医疗保健领域中部署和维护的可靠、高效、可用和道德化的过程，包括基础概念、数据准备、数据工程和工具等，在从策划到落地实现全过程提供指导。英文摘要：Machine Learning Health Operations (MLHOps) is the combination of processesfor reliable, efficient, usable, a...

2023-05-05 104 872.33KB 86页
公平联邦学习能否降低个性化需求？（英文版）

英文标题：Can Fair Federated Learning reduce the need for Personalisation?中文摘要：本论文通过策略提出了 Personalisation-aware Federated Learning (PaFL) 的模型，在语言任务中减少了 50% 的表现不佳客户端的数量，在图像任务中也避免了表现不佳客户端数量翻倍的情况，提高了边缘设备参与联邦学习的效率并有望在未来实验和理论分析上得到更多的应用。英文摘要：Federated Learning ...

2023-05-05 108 3.58MB 9页
基于稀疏模型自适应的高效个性化联邦学习（英文版）

英文标题：Efficient Personalized Federated Learning via Sparse Model-Adaptation中文摘要：提出一种名为 pFedGate 的方法，通过自适应和高效地学习稀疏本地模型来实现高效个性化联邦学习，并通过轻量级可训练的门控层使客户端生成不同的稀疏模型，同时考虑到异构的数据分布和资源限制，实现了计算和通信的效率提高，理论上的收敛性和泛化误差更优越，实验证明该方法相对于同类方法能够同时实现更高的全局准确性、个体准确性和效率，并能够适应不同的...

2023-05-05 237 3.18MB 23页
可扩展图学习的分层 Transformer（英文版）

英文标题：Hierarchical Transformer for Scalable Graph Learning中文摘要：本文介绍了一种名为 HSGT 的层级可伸缩图变换器，通过利用层次结构和基于采样的训练方法，高效地更新和存储多尺度信息，并使用 Transformer 块有效地捕获和聚合多级信息以实现节点表征学习任务在大规模图上的高性能表现。英文摘要：Graph Transformer is gaining increasing attention in the field of machi...

2023-05-05 208 745.74KB 11页
跨数据集弱监督仇恨言论分类（英文版）

英文标题：Towards Weakly-Supervised Hate Speech Classification Across Datasets中文摘要：本篇论文提出了一种基于极弱监督策略的方法以解决仅存在于部分数据集的种族主义言辞（HS）的识别问题，并探究了 HS 分类模型泛化能力不佳的原因。英文摘要：As pointed out by several scholars, current research on hate speech (HS)recognition is character...

2023-05-05 71 511.59KB 18页
利用梯度衍生的度量对不同 ially private 训练中的数据选择和估值进行优化（英文版）

英文标题：Leveraging gradient-derived metrics for data selection and valuation in differentially private training中文摘要：研究了如何在严格保护隐私的情况下，利用梯度信息来选择有利于模型训练的数据，解决在协同训练深度学习模型中，难以区分出有用数据点的问题。英文摘要：Obtaining high-quality data for collaborative training of machine...

2023-05-05 71 12.64MB 7页
无偏学习排序的基础与应用的最新进展（英文版）

英文标题：Recent Advances in the Foundations and Applications of Unbiased Learning to Rank中文摘要：本教程介绍了无偏学习排序（ULTR）领域的核心概念和最新发展，包括其方法的若干应用以及在排序公平性方面的相关连接，旨在为对开发新的 ULTR 解决方案或在实际应用中利用 ULTR 方法感兴趣的研究人员和产业从业者提供帮助。英文摘要：Since its inception, the field of unbiased ...

2023-05-05 88 136.97KB 4页
利用 Wasserstein 距离的年龄不变面部嵌入（英文版）

英文标题：Age-Invariant Face Embedding using the Wasserstein Distance中文摘要：通过使用多任务学习和 Wasserstein 距离鉴别器来解决面部识别中存在的年龄变化问题，这种方法通过最小化 Jensen-Shannon 差异来最小化年龄和身份嵌入之间的互信息，并在多个年龄变化数据集上验证了方法的优越性。英文摘要：In this work, we study face verification in datasets where imag...

2023-05-05 83 4.56MB 10页
生成式嵌入反演攻击揭示句向量的信息泄露（英文版）

英文标题：Sentence Embedding Leaks More Information than You Expect: Generative Embedding Inversion Attack to Recover the Whole Sentence中文摘要：通过生成对抗网络逆向语言模型的句向量表示，揭示其可能存在的信息泄露，并提出一种更为高效的逆向分析方式。英文摘要：Sentence-level representations are beneficial for various...

2023-05-05 119 1.64MB 17页
利用机器学习技术进行乳腺癌诊断（英文版）

英文标题：Breast Cancer Diagnosis Using Machine Learning Techniques中文摘要：评估了乳腺癌三种创新的诊断技术，并研究了利用机器学习技术（如卷积神经网络）的计算机辅助诊断系统来提高病人的生存率。英文摘要：Breast cancer is one of the most threatening diseases in women's life; thus,the early and accurate diagnosis plays a key ...

2023-05-05 115 13.31MB 110页
边缘感知一致性立体视频深度估计（英文版）

英文标题：Edge-aware Consistent Stereo Video Depth Estimation中文摘要：通过使用双目输入，引进左右一致性损失函数，并提出一种保存边缘特征的损失函数来改善测试时训练中的深度模糊问题，提出了一种稠密的双目视频深度估计方法，调研结果表明该模型精度可靠。英文摘要：Video depth estimation is crucial in various applications, such as scenereconstruction and augmen...

2023-05-05 107 4.99MB 11页
面向半监督多标签学习的类别分布感知伪标记（英文版）

英文标题：Class-Distribution-Aware Pseudo Labeling for Semi-Supervised Multi-Label Learning中文摘要：本文提出 Class-distribution-Aware Pseudo Labeling (CAP) 方法，通过设计基于类感知阈值的规则学习框架来控制每个类别的伪标签的数量，并约束伪标签的类别分布接近真实分布，旨在解决半监督多标签学习问题。实验结果证明了 CAP 方法可以有效解决半监督多标签学习问题并提高泛化能力...

2023-05-05 120 608.43KB 14页
主动对话系统调查：问题、方法和前景（英文版）

英文标题：A Survey on Proactive Dialogue Systems: Problems, Methods, and Prospects中文摘要：本综述论文提供有关积极对话系统的综述，包括设计和挑战等方面，以及对话类型和实际应用的相关信息。英文摘要：Proactive dialogue systems, related to a wide range of real-worldconversational applications, equip the conversation...

2023-05-05 52 1.28MB 9页
可解释聚类中深度减少的不可能性（英文版）

英文标题：Impossibility of Depth Reduction in Explainable Clustering中文摘要：本文研究可解释 K-means 和 K-median 聚类问题，证明了在欧几里得平面上，解释深度降低会导致聚类成本的无界损失，并将其扩展到 K-center 目标。英文摘要：Over the last few years Explainable Clustering has gathered a lot ofattention. Dasgupta et al. ...

2023-05-05 70 343.15KB 18页
UPDExplainer：基于 Transformer 的可解释城市物理混乱检测框架（英文版）

英文标题：UPDExplainer: an Interpretable Transformer-based Framework for Urban Physical Disorder Detection Using Street View Imagery中文摘要：提出了一种基于转换器的 Urban Physical Disorder (UPD) 检测框架 UPDExplainer，该框架结合了视觉说明映射与语义分割映射，能够全面准确地识别导致 UPD 的确切对象，且在 Place Pulse ...

2023-05-05 117 8.99MB 36页
建模空间-时间交互以进行组合动作识别（英文版）

英文标题：Modelling Spatio-Temporal Interactions for Compositional Action Recognition中文摘要：该研究提出组合动作识别的方法，并使用时空交互编码器捕捉人体 - 物体之间的交互作用并将其与视频信息相结合。该方法在多个数据集上获得了先进的性能，表明显式地对人体 - 物体之间的交互行为建模是有效的。英文摘要：Humans have the natural ability to recognize actions even if...

2023-05-05 92 14.76MB 11页
神经形态感知：用于司机疲劳打哈欠检测的技术（英文版）

英文标题：Neuromorphic Sensing for Yawn Detection in Driver Drowsiness中文摘要：本研究探索了将类脑视觉技术扩展到分析整个面部区域的潜力，以检测疲劳的补充指标 —— 打哈欠行为，并使用新型事件相机技术构建了基于类脑神经元的数据集，从而设计、培训和测试了一个用于检测打哈欠的具有自我关注和循环头的卷积神经网络。英文摘要：Driver monitoring systems (DMS) are a key component of vehicul...

2023-05-05 112 789.81KB 7页
可伸缩编码中的条件与残差方法，适用于人类和机器（英文版）

英文标题：Conditional and Residual Methods in Scalable Coding for Humans and Machines中文摘要：本文提出了一种在可扩展编码中应用条件编码和残差编码的方法，并在计算机视觉任务中优化重建任务的速率失真性能，获得了类似的结果。英文摘要：We present methods for conditional and residual coding in the context ofscalable coding for human...

2023-05-05 98 432.93KB 7页

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