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学术论文

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多智能体系统中的人类价值观（英文版）

英文标题：Human Values in Multiagent Systems中文摘要：本文提供一个源于社会科学、能够形式化表达价值的形式化表述，并使用此表述明确了实现 AI 价值对齐的关键挑战和研究路线图。英文摘要：One of the major challenges we face with ethical AI today is developingcomputational systems whose reasoning and behaviour are provably align...

2023-05-05 127 126.52KB 5页
基于一致性优化的集群联邦学习中的群体共识达成机制（英文版）

英文标题：FedCBO: Reaching Group Consensus in Clustered Federated Learning through Consensus-based Optimization中文摘要：本论文介绍了一个解决群集联合学习问题的新方法，该方法基于共识优化 (CBO) 中的思想，使用相互作用的粒子系统进行全局优化，经过数学推导得到了该模型的收敛性证明，并通过实验结果证实了 FedCBO 算法的有效性。英文摘要：Federated learning is an im...

2023-05-05 87 935.19KB 42页
数据子群体间机器学习表现非线性相关性（英文版）

英文标题：On the nonlinear correlation of ML performance between data subpopulations中文摘要：研究机器学习模型在不同的数据分布下的性能表现，发现在子人群变化时，性能间的相关性呈现 “月形” 相关性，并且这种非线性相关性受到训练数据中虚假相关的影响，研究结果对机器学习的可靠性和公平性具有应用意义。英文摘要：Understanding the performance of machine learning (ML) mode...

2023-05-05 73 1.29MB 19页
Blahut 和 Arimoto 主题的变体（英文版）

英文标题：Variations on a Theme by Blahut and Arimoto中文摘要：通过使用一维根查找步骤和牛顿法更新固定乘数的 Blahut-Arimoto 算法的新修改版，可以使算法更加灵活和高效，直接计算给定目标失真下的速率失真函数，并且收敛速度为 O（1/n）。英文摘要：The Blahut-Arimoto (BA) algorithm has played a fundamental role in thenumerical computation of rate...

2023-05-05 144 719.15KB 12页
最大因果熵限制的强化学习（英文版）

英文标题：Maximum Causal Entropy Inverse Constrained Reinforcement Learning中文摘要：提出一种基于最大因果熵的方法来学习环境约束下的最优策略，该方法利用在约束下运作的代理的演示进行学习，证明了其在表格设置中的收敛性并提供了一个可扩展到复杂环境的近似值。通过评估奖励和约束违规数，评估学习策略的有效性，并基于其在其他代理中的可转移性评估学习成本函数。此方法已经在各种任务和环境中表现优于现有技术，能够处理具有随机动态和连续状态动作空间的问...

2023-05-05 67 2.72MB 23页
ExeKGLib:知识图谱激励的机器学习分析（英文版）

英文标题：ExeKGLib: Knowledge Graphs-Empowered Machine Learning Analytics中文摘要：本文介绍了 ExeKGLib，这是一个基于知识图谱的 Python 库，允许具有编码技能和最少机器学习知识的用户构建机器学习管道，提高了建立的 ML 工作流程的透明度和可重用性，并与传统 ML 代码进行比较以展示其优势。英文摘要：Many machine learning (ML) libraries are accessible online for...

2023-05-05 86 318.01KB 5页
前向-前向对比学习（英文版）

英文标题：Forward-Forward Contrastive Learning中文摘要：该研究论文提出了一种基于前向前向对比学习的图像分类预训练方法，通过将前向算法与对比学习结合，可以构建出更加具有鲁棒性的分类模型，实验结果表明该方法可以取得比现有预训练模型更加出色的分类性能。英文摘要：Medical image classification is one of the most important tasks forcomputer-aided diagnosis. Deep learni...

2023-05-05 112 1.02MB 4页
使用场景流对点云序列的鸟瞰视图表示进行对齐（英文版）

英文标题：Aligning Bird-Eye View Representation of Point Cloud Sequences using Scene Flow中文摘要：研究了利用场景流纠正车辆自运动补偿方法（EMC）中所存在的影子效应，并提出了一种插件模块，该模块使用场景流来纠正 3D 目标检测的鸟瞰图表示，实验表明，该模块可显著提高大型车辆的平均精度（高达 16％）。英文摘要：Low-resolution point clouds are challenging for obje...

2023-05-05 130 1.17MB 8页
神经网络何时在表格数据上优于增强树？（英文版）

英文标题：When Do Neural Nets Outperform Boosted Trees on Tabular Data?中文摘要：该研究分析了在标签数据上使用神经网络（NN）和梯度增强决策树（GBDT）的性能差异，发现针对不同数据集，NN 和 GBDT 的表现各有千秋，需要根据数据集来选择合适的算法并进行超参数调优。英文摘要：Tabular data is one of the most commonly used types of data in machinelearning. ...

2023-05-05 153 819.53KB 28页
加权记分贝叶斯多臂老虎机算法：通过重复曝光优化解决计算难题（英文版）

英文标题：Weighted Tallying Bandits: Overcoming Intractability via Repeated Exposure Optimality中文摘要：研究了一个权重计数的赌博算法，其中动作损失与最近 $m$ 个时间步骤中该动作被播放的次数的加权求和有关，并引入了 “重复暴露最优性” 的条件来最小化完备策略遗憾，提出了简单的修改后的连续消除算法，并对其进行了理论和实验分析。英文摘要：In recommender system or crowdsourcin...

2023-05-05 61 1.72MB 32页
系统模型与用户模型：探索 AI 仪表板设计（英文版）

英文标题：The System Model and the User Model: Exploring AI Dashboard Design中文摘要：本文主要探讨了基于神经网络的人工智能系统应该包括什么仪表盘，建立了系统模型和用户模型，并提出利用系统模型和用户模型创建并行呈现的对话人工智能系统接口的方法，以提高系统的可用性和安全性。英文摘要：This is a speculative essay on interface design and artificial intelligence.R...

2023-05-05 111 5.1MB 10页
基于 Point Transformer 的冠状动脉标记（英文版）

英文标题：Point Transformer For Coronary Artery Labeling中文摘要：该论文提供了一种基于 Point Transformer 的简单的血管标记方法，只需要冠状动脉分割，能够提高诊断效率和减少临床医生的人工劳动，在 53 位患者的实验中取得了良好的效果。英文摘要：Coronary CT angiography (CCTA) scans are widely used for diagnosis ofcoronary artery diseases. An...

2023-05-05 176 674.73KB 4页
RGB 序列递增式 3D 语义场景图预测（英文版）

英文标题：Incremental 3D Semantic Scene Graph Prediction from RGB Sequences中文摘要：本论文提出一种实时框架，使用 RGB 图像序列增量构建一致的三维语义场景图，包括新颖的增量实体估计流水线和场景图预测网络，使用多视角和几何特征，通过迭代信息传递估计三维语义场景图。经过在 3RScan 数据集上大量实验证明，该方法在这项挑战性任务中表现良好，优于现有的最先进方法。英文摘要：D semantic scene graphs are a ...

2023-05-05 121 5.26MB 16页
自动发现的链式思维提示适用于新模型和数据集（英文版）

英文标题：An automatically discovered chain-of-thought prompt generalizes to novel models and datasets中文摘要：通过使用自动探索的 CoT prompt 对多个 LLMs 进行无监督语言生成，我们发现将该 prompt 应用于最新的 GPT-4 模型是最优的。英文摘要：Emergent chain-of-thought (CoT) reasoning capabilities promise to im...

2023-05-05 120 200.63KB 9页
具分解密度的字符串图（英文版）

英文标题：String Diagrams with Factorized Densities中文摘要：通过 Markov categories 定义无向图模型上的联合概率密度和样本结果的确定性映射的组合的范畴，这是将概率编程和因果推断中的因子化密度的操作定义与概率测度的范畴描述结合的一步。英文摘要：A growing body of research on probabilistic programs and causal models hashighlighted the need to re...

2023-05-05 92 249.63KB 20页
AI 代沟：Gen Z 学生是否更感兴趣采用生成型 AI 技术（例如 ChatGPT）在教育中，而不是他们的 Gen X 和千禧一代的老师？（英文版）

英文标题：The AI generation gap: Are Gen Z students more interested in adopting generative AI such as ChatGPT in teaching and learning than their Gen X and Millennial Generation teachers?中文摘要：本研究旨在探讨 Gen Z 学生与 Gen X 和 Gen Y 教师在高等教育中使用生成式人工智能（GenAI）方面的经验...

2023-05-05 170 461.65KB 25页
AutoML-GPT：使用 GPT 进行自动化机器学习（英文版）

英文标题：AutoML-GPT: Automatic Machine Learning with GPT中文摘要：AutoML-GPT 是一种使用大型语言模型和任务导向提示的自动化训练管道，可自动处理数据、选择最佳模型架构和超参数优化，并在计算机视觉、自然语言处理等领域实现了显著的结果，对于许多 AI 任务具有广泛的适用性。英文摘要：AI tasks encompass a wide range of domains and fields. While numerous AImodels hav...

2023-05-05 219 731.13KB 11页
异常值鲁棒主成分分析的近线性时间和流式算法（英文版）

英文标题：Nearly-Linear Time and Streaming Algorithms for Outlier-Robust PCA中文摘要：本研究主要研究经典问题 PCA 中的异常值问题，提出了近线性时间的近似最优解鲁棒 PCA 算法以及单遍流式鲁棒 PCA 算法，并进行了相关的理论分析。英文摘要：We study principal component analysis (PCA), where given a dataset in$\mathbb{R}^d$ from a dis...

2023-05-05 76 1.01MB 49页
基于原型多层学习的半监督域自适应（英文版）

英文标题：Semi-supervised Domain Adaptation via Prototype-based Multi-level Learning中文摘要：本文提出了一种基于多级原型学习的半监督域自适应框架，采用伪标签聚合和交叉域对齐损失方法，以及通过原型相似度和线性分类器提升目标特征表示的判别性学习，实现了在三个数据集上卓越的 SSDA 性能。英文摘要：In semi-supervised domain adaptation (SSDA), a few labeled targe...

2023-05-05 152 3.28MB 9页
SemEval-2023 任务 12：通过多语言预训练语言模型微调实现低资源语言文本分类（英文版）

英文标题：DN at SemEval-2023 Task 12: Low-Resource Language Text Classification via Multilingual Pretrained Language Model Fine-tuning中文摘要：本研究利用多种多语种 XLM-R 模型和多样数据集，针对 AfriSenti-SemEval 2023 共享任务 12 的非洲语言情感分析模型进行了研究，最终在 Subtask B, Track 16: 多语言中获得了第三名的好成...

2023-05-05 219 135.32KB 5页

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