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学术论文

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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 ...

2023-05-05 126 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...

2023-05-05 123 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...

2023-05-05 129 608.43KB 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 64 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 81 343.15KB 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 ...

2023-05-05 129 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...

2023-05-05 101 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...

2023-05-05 126 789.81KB 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...

2023-05-05 105 432.93KB 7页
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...

2023-05-05 138 126.52KB 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 96 935.19KB 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 81 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...

2023-05-05 156 719.15KB 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 76 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 95 318.01KB 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...

2023-05-05 127 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...

2023-05-05 142 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. ...

2023-05-05 170 819.53KB 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 73 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...

2023-05-05 126 5.1MB 10页

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