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学术论文

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CALM：用于可导的虚拟角色条件对抗潜在模型（英文版）

英文标题：CALM: Conditional Adversarial Latent Models for Directable Virtual Characters中文摘要：本文提出了一种名为条件对抗潜在模型 (CALM) 的方法，用于生成具有多样性和可直接引导性的用户控制交互虚拟角色的行为。通过模仿学习，CALM 学习了一种代表运动的表示，捕捉了人类运动的复杂性和多样性，并能够直接控制角色动作。该方法同时学习了控制策略和运动编码器，重构给定运动的关键特征，而非简单地复制它。结果表明，CALM...

2023-05-06 380 32.96MB 15页
当新不如旧：深度学习是否真正有益于从隐式反馈中进行推荐？（英文版）

英文标题：When Newer is Not Better: Does Deep Learning Really Benefit Recommendation From Implicit Feedback?中文摘要：通过对 13 种流行的推荐模型进行大规模实验，首次提出了一组评估策略来比较神经模型和传统模型在推荐系统的表现，发现在不同方面神经模型都不一定优于传统模型，并且在子群体方面表现更优。英文摘要：In recent years, neural models have been repea...

2023-05-06 209 1007.44KB 11页
交互动力系统的深度状态空间模型的廉价和确定性推理（英文版）

英文标题：Cheap and Deterministic Inference for Deep State-Space Models of Interacting Dynamical Systems中文摘要：本文提出了一种基于图神经网络的深度状态空间模型，用于建模交互式动态系统，且预测分布为多峰高斯混合模型，同时提出了结构化的协方差近似方法，可以适用于具有多个智能体的系统，并在自动驾驶数据集上进行了测试并与现有技术进行了比较。英文摘要：Graph neural networks are oft...

2023-05-06 182 2.89MB 32页
DeepAqua：利用知识蒸馏自监督从 SAR 图像中语义分割湿地（英文版）

英文标题：DeepAqua: Self-Supervised Semantic Segmentation of Wetlands from SAR Images using Knowledge Distillation中文摘要：本研究介绍了 DeepAqua，这是一个自我监督的深度学习模型，通过知识蒸馏来消除训练阶段中手动注释的需求，并利用归一化差异水体指数 (NDWI) 作为教师模型，训练卷积神经网络 (CNN) 从合成孔径雷达 (SAR) 图像中分割水域。该方法实现了有效地训练语义分割模型...

2023-05-06 253 7.89MB 27页
基于期望最大化的伪标注算法在有限注释分割中的应用（英文版）

英文标题：Expectation Maximization Pseudo Labelling for Segmentation with Limited Annotations中文摘要：该研究探讨了伪标记在半监督医学图像分割中的应用，提出了 Bayesian Pseudo Labels 这一伪标记的全面推广方法，并展示了该方法在三维肺血管、MRI 脑肿瘤和三维 MRI 脑肿瘤二元分割方面的应用。英文摘要：We study pseudo labelling and its generalisat...

2023-05-06 158 3.55MB 18页
高斯过程内核表达的死亡率模型（英文版）

英文标题：Expressive Mortality Models through Gaussian Process Kernels中文摘要：本文利用柔性高斯过程框架，设计了遗传编程算法来搜索适合于特定人口的最具表现性的内核。研究旨在揭示不同人口中队列效应有无及死亡率表面在年龄和年份维度上的相对平滑性。用编程算法对全国范围的真实数据集进行验证。英文摘要：We develop a flexible Gaussian Process (GP) framework for learning thecov...

2023-05-06 189 1.83MB 36页
心理学启发的因果提示（英文版）

英文标题：Psychologically-Inspired Causal Prompts中文摘要：该研究提出了三种不同的因果提示，研究了情感分类数据的不同性质在模型响应中引发的协议的一致性或多样性，并建议未来的研究提高对 NLP 任务中不同因果结构的认识。英文摘要：NLP datasets are richer than just input-output pairs; rather, they carrycausal relations between the input and output...

2023-05-06 226 1.27MB 13页
数据估值：机器学习的部分序数 Shapley 值（英文版）

英文标题：Data valuation: The partial ordinal Shapley value for machine learning中文摘要：本文研究了抽象代数中通过群论定义偏序 Shapley 价值的概念及其在数据合作中的角色。提出了三种算法来近似计算该价值，其中包括基于经典 Shapley 价值算法的截断蒙特卡罗算法，以及基于同一类中数据点提供类似信息这一事实的蒙特卡罗和截断蒙特卡罗算法，以加快计算速度。英文摘要：Data valuation using Shapley v...

2023-05-06 220 590.45KB 9页
大数据学习的缓慢杀死（英文版）

英文标题：Slow Kill for Big Data Learning中文摘要：本文介绍了一种称为 “slow kill” 的新技术，它利用了非凸约束优化、自适应规则化和动态学习率的方法来解决大规模变量筛选的问题，并且实验证明了其优越性。英文摘要：Big-data applications often involve a vast number of observations andfeatures, creating new challenges for variable selection...

2023-05-06 160 546.39KB 30页
使用 GP-NAS 堆叠集成模型预测 NAS 多任务（英文版）

英文标题：Predict NAS Multi-Task by Stacking Ensemble Models using GP-NAS中文摘要：本文描述了如何通过处理数据、锻炼、并使用 GP-NAS 进行堆叠集成模型来准确预测体系结构的性能，并成功在 CVPR 2022 Track 2 Challenge 中排名第一。英文摘要：Accurately predicting the performance of architecture with small sampletraining is a...

2023-05-06 295 497.16KB 5页
Dark Energy Survey 中的异常星系图像及其使用无监督机器学习的识别（英文版）

英文标题：Outlier galaxy images in the Dark Energy Survey and their identification with unsupervised machine learning中文摘要：利用基于机器学习的自动检测方法，成功从 Dark Energy Survey 的首个数据版本中检测到 250 个异常天体，可实现对海量数据的异常点位识别和降维处理，以及减轻了手动检查的工作量。英文摘要：The Dark Energy Survey is able ...

2023-05-06 131 9.78MB 13页
用于抗菌素敏感性模式预测的时空网络（英文版）

英文标题：Spatial-Temporal Networks for Antibiogram Pattern Prediction中文摘要：本文提出了一种基于时空信息的新型抗生素敏感试验模式预测框架 STAPP，能够有效地利用模式相关性和时空信息对抗生素敏感试验模式进行预测，并且在真实数据集上的实验结果表明其优越性。英文摘要：An antibiogram is a periodic summary of antibiotic resistance results oforganisms from...

2023-05-06 154 577.06KB 10页
FlightBERT+：一种非自回归多时空间隔飞行轨迹预测框架（英文版）

英文标题：FlightBERT++: A Non-autoregressive Multi-Horizon Flight Trajectory Prediction Framework中文摘要：本论文提出了一种名为 FlightBERT++ 的新框架，采用了广义的编码器 - 解码器架构，通过考虑先前时间步长的信息，以及采用比特加权二元交叉熵的丢失函数，以完成多时域非自回归航班轨迹预测任务，并在真实飞行轨迹数据集上完成实验，取得了比其他基本模型更高的预测性能。英文摘要：Flight Trajec...

2023-05-06 286 412.82KB 8页
用于单目深度估计的高分辨率合成 RGB-D 数据集（英文版）

英文标题：High-Resolution Synthetic RGB-D Datasets for Monocular Depth Estimation中文摘要：本文使用 Grand Theft Auto (GTA-V) 生成高分辨率的合成深度数据集 (HRSD)，包含 100,000 张彩色图像和相应的密集地面真实深度图，实验结果表明，使用此数据集训练的 DPT 算法在不同场景下的深度估计精度提高了 9％，进一步利用特征提取模块和注意力损失，可以将准确度提高 15％。英文摘要：Accurate...

2023-05-06 262 12.09MB 12页
协方差神经网络的可迁移性及其在解释性脑龄预测中的应用（英文版）

英文标题：Transferablility of coVariance Neural Networks and Application to Interpretable Brain Age Prediction using Anatomical Features中文摘要：本文研究了具有协方差矩阵的图形卷积神经网络（coVariance 神经网络），证明了 VNN 具有出色的转移性能和在脑成像数据分析中的应用，通过具有多尺度的神经成像数据预测大脑年龄等任务的实验结果，论证了其比传统 PCA 方法...

2023-05-06 109 9.27MB 94页
BrainNPT：用于脑网络分类的 Transformer 网络预训练（英文版）

英文标题：BrainNPT: Pre-training of Transformer networks for brain network classification中文摘要：本文提出了一种基于 Transformer 的深度学习网络，名为 BrainNPT，用于脑功能网络分类，并探讨了使用未标记数据进行预训练的方法，结果表明使用预训练的 BrainNPT 模型可以显著提高分类表现。英文摘要：Deep learning methods have advanced quickly in bra...

2023-05-06 173 1.59MB 18页
后戒断期：针对 QA 中已弃用实例的可靠重新尝试（英文版）

英文标题：Post-Abstention: Towards Reliably Re-Attempting the Abstained Instances in QA中文摘要：本文提出一种 “Post-Abstention” 任务来增加自然语言处理系统的覆盖率并保持准确度，通过对 11 个 QA 数据集的全面实验证明，该方法可以显著提高性能指标。英文摘要：Despite remarkable progress made in natural language processing, even t...

2023-05-06 92 659.04KB 14页
KEPLET：具备主题实体意识的知识增强预训练语言模型（英文版）

英文标题：KEPLET: Knowledge-Enhanced Pretrained Language Model with Topic Entity Awareness中文摘要：本文提出了一种新型的 KEPLMs - KEPLET，它不仅考虑了维基百科丰富的语料库结构，还具有主题实体感知。实验证明，KEPLET 应用于两种典型的 KEPLMs，在四项实体中心任务中取得了显著的改进。英文摘要：In recent years, Pre-trained Language Models (PLMs)...

2023-05-06 188 567.65KB 12页
基于海明相似度与图拉普拉斯算子进行类别划分及对抗性图像检测（英文版）

英文标题：Hamming Similarity and Graph Laplacians for Class Partitioning and Adversarial Image Detection中文摘要：本文基于深度神经网络层次输出的矩阵，使用基于比特向量的表示方法，通过计算相似度分数矩阵建立图像集分离分类，并验证该方法对于神经网络研究及灵敏相似度分析的可行性。英文摘要：Researchers typically investigate neural network representat...

2023-05-06 86 3.67MB 10页
DeCom:基于深度耦合分解机的 COVID-19 后呼吸道合胞病毒预测，考虑非药物干预因素（英文版）

英文标题：DeCom: Deep Coupled-Factorization Machine for Post COVID-19 Respiratory Syncytial Virus Prediction with Nonpharmaceutical Interventions Awareness中文摘要：本文介绍了一种基于深度耦合张量分解机的预测算法，名为 DeCom，用于预测 COVID-19 大流行期间呼吸道合胞病毒 (RSV) 的再次出现时间和强度。实验结果表明，DeCom 比现有...

2023-05-06 132 1.16MB 13页

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