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学术论文

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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...

2023-04-21 165 458.03KB 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 94 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...

2023-04-21 111 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...

2023-04-21 124 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...

2023-04-21 108 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...

2023-04-21 128 208.94KB 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 ...

2023-04-21 102 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、...

2023-04-21 110 5.9MB 4页
基于转写的多语言大规模语言模型适应（英文版）

英文标题：Romanization-based Large-scale Adaptation of Multilingual Language Models中文摘要：本文研究了利用大量转写大幅提高多语种预训练语言模型在少资源语言中的性能，并且发现使用 UROMAN 基于的转写方法可以在许多语言中提供强大的性能，特别是在对未见到的语言脚本和数据量有限的情况下。英文摘要：Large multilingual pretrained language models (mPLMs) have becom...

2023-04-21 116 1.3MB 9页
NaturalSpeech 2:潜在扩散模型是自然且零-shot 的语音和歌唱合成器（英文版）

英文标题：NaturalSpeech 2: Latent Diffusion Models are Natural and Zero-Shot Speech and Singing Synthesizers中文摘要：本研究提出了一种利用神经音频编解码器和扩散模型生成取定潜向量的文本转语音系统，同时设计了自然语音提示机制以促进扩散模型和时域 / 频域预测器的上下文学习，能够实现不同说话人以及多样化合成的语音转换。实验表明，在零样本情况下，与之前的 TTS 系统相比，本系统在语调、音色相似度、鲁棒...

2023-04-21 300 611.09KB 19页
D2CSE:基于差异感知的深度连续提示对比句子嵌入（英文版）

英文标题：D2CSE: Difference-aware Deep continuous prompts for Contrastive Sentence Embeddings中文摘要：本文提出了一种基于连续提示的差异感知深度对比句子嵌入方法（D2CSE），它可以区分相似句子的细微差异并在自我引导的情况下使用对比学习和条件替换令牌检测来执行多个任务，同时减少了训练参数数量，并且在语义文本相似度基准测试中达到了最新的表现水平。英文摘要：This paper describes Differenc...

2023-04-21 154 630.34KB 14页
一种用于葡萄牙语肿瘤健康记录的生物医学实体提取流水线（英文版）

英文标题：A Biomedical Entity Extraction Pipeline for Oncology Health Records in Portuguese中文摘要：采用深度神经模型，结合命名实体识别，并参考葡萄牙肿瘤研究所的专家意见，文中提出了一种从欧洲葡萄牙语癌症病历中提取手术程序，药物和疾病的策略，并取得了较好的性能表现。英文摘要：Textual health records of cancer patients are usually protracted and hi...

2023-04-21 103 555.89KB 7页
自主系统：室内无人机导航（英文版）

英文标题：Autonomous Systems: Autonomous Systems: Indoor Drone Navigation中文摘要：使用 ROS 导航系统和模拟飞行器，构建一个能够在室内无需 GPS 的环境中自主移动的模拟无人机。英文摘要：Drones are a promising technology for autonomous data collection and indoorsensing. In situations when human-controlled UAV...

2023-04-21 158 636.71KB 10页
智能外骨骼：利用元认知代理探索抵制信息误导的策略（英文版）

英文标题：Exoskeleton for the Mind: Exploring Strategies Against Misinformation with a Metacognitive Agent中文摘要：本研究提出了一个基于元认知理论的反错误信息代理人，并在 Twitter 上进行了实验评估。结果表明，单一策略并不优于对照组，透明和清晰的逻辑对用户参与至关重要，同时也确认了人们对于重复接触错误信息和缺乏用户参与的担忧。英文摘要：Misinformation is a global pr...

2023-04-21 73 1.01MB 18页
通过主动奖励学习实现证明反馈高效强化学习（英文版）

英文标题：Provably Feedback-Efficient Reinforcement Learning via Active Reward Learning中文摘要：本文提供一种以人类在强化学习中的角色为基础的算法框架，旨在从理论角度解决设计有效的奖励函数的问题。我们提供了一种主动学习的 RL 算法，通过仅在某些状态动作对上询问少量关于任务奖励的问题，保证以高概率提供几乎最优的任务策略。英文摘要：An appropriate reward function is of paramoun...

2023-04-21 85 553.59KB 35页
基于 LLM 的内容生成交互：IT 部门员工感知的案例研究（英文版）

英文标题：LLM-based Interaction for Content Generation: A Case Study on the Perception of Employees in an IT department中文摘要：本研究通过问卷调查测量了 IT 公司员工使用生成工具的意愿，结果表明虽然其可接受性一般，但使用意愿随工具实用性感知程度提高而增加，并且使用频率是理解员工在工作中如何看待这些工具的关键因素。英文摘要：In the past years, AI has seen ...

2023-04-21 127 283.33KB 14页
基于 GNN 的 SAT 求解中的变量依赖问题解决（英文版）

英文标题：Addressing Variable Dependency in GNN-based SAT Solving中文摘要：AsymSAT 是一种基于 GNN 的架构，能够扩展 GNN-based 方法的解题能力，改善 SAT 问题求解的性能，并通过使用生成的相关预测来维护变量之间的依赖关系。英文摘要：Boolean satisfiability problem (SAT) is fundamental to many applications.Existing works have us...

2023-04-21 107 710.3KB 8页
使用骨骼云彩色化进行自监督的 3D 动作表示学习（英文版）

英文标题：Self-Supervised 3D Action Representation Learning with Skeleton Cloud Colorization中文摘要：本文提出了一种自监督的方法，设计了一种新颖的骨骼云着色技术，并通过骨骼序列数据的无标签学习学习骨骼的空间和时态表示。该方法在不同配置下训练的线性分类器上评估，并在多个数据集上进行了广泛的实验。结果表明，该方法在无监督和半监督 3D 动作识别方法中取得了很大的提升，并且在监督 3D 动作识别方面也取得了竞争性能。英...

2023-04-21 137 5.53MB 16页
基于掩码语言模型的文本对抗样本检测（英文版）

英文标题：Masked Language Model Based Textual Adversarial Example Detection中文摘要：提出了基于掩蔽语言模型的检测方法（MLMD），用于区分正常示例和对抗攻击示例，通过探索被掩蔽语言模型引起的流形变化产生明显可区分的信号，并且在各种基准文本数据集、机器学习模型和最先进的对抗攻击上都表现出强大的性能。英文摘要：Adversarial attacks are a serious threat to the reliable deploy...

2023-04-21 114 804.91KB 13页
Few-Shot Imitation Learning 通过查询未标记的数据集进行行为检索（英文版）

英文标题：Behavior Retrieval: Few-Shot Imitation Learning by Querying Unlabeled Datasets中文摘要：本研究通过利用少量下游专家数据有针对性地获取有关未标记数据集的信息，设计了一种新颖的机器人学习方法以有效地学习视觉运动技能。该方法效果显著，在通过视频实景测试和实际机器人操作中超越了以往更为复杂的目标设定方法 20% 的表现英文摘要：Enabling robots to learn novel visuomotor s...

2023-04-21 112 3.78MB 15页

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