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学术论文

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巴西医疗人工智能隐私本体论（英文版）

英文标题：Ontology for Healthcare Artificial Intelligence Privacy in Brazil中文摘要：该研究详细介绍了新颖的领域本体论，聚焦于流行病学、医学、统计学和计算机科学的交叉点。文章提出了一种系统化的方法来匿名处理医院数据，以便在医疗保健领域的人工智能应用中使用，经过七个实用步骤的开发流程，最后演示了该本体论在医院环境中进行人工智能的开发和验证的应用。英文摘要：This article details the creation of a n...

2023-04-21 103 437.5KB 17页
ArguGPT:评估、理解和识别由 GPT 模型生成的论证性文章（英文版）

英文标题：ArguGPT: evaluating, understanding and identifying argumentative essays generated by GPT models中文摘要：本文介绍了 ArguGPT 数据集，分析了由大型语言模型生成的英文论述文章的语言学特征，以及用于检测 AIGC 的现有和新型检测器的性能，其中使用的 RoBERTa 检测器在 essay 和 sentence 级别均可达到 90% 以上的准确率。英文摘要：AI generated con...

2023-04-21 100 1.4MB 49页
基於上下文區分對比學習的時間序列異常檢測（英文版）

英文标题：Time-series Anomaly Detection via Contextual Discriminative Contrastive Learning中文摘要：针对时间数据中的异常检测问题，提出了一种新的方法，借鉴了 DeepSVDD 的损失函数，结合了 Neutral AD 的确定性对比损失，提高了在实际工业数据集中的性能表现。英文摘要：Detecting anomalies in temporal data is challenging due to anomalies...

2023-04-21 126 2.27MB 17页
通过将语言模型与符号求解器相结合解决数学语言问题（英文版）

英文标题：Solving Math Word Problems by Combining Language Models With Symbolic Solvers中文摘要：通过将大型语言模型与外部符号求解器相结合，我们提出了一种能够将单词问题逐步规范化为一组变量和方程的方法，并使用符号求解器解决问题，相较于 PAL 在解决代数类问题上性能提升了 20%。英文摘要：Automatically generating high-quality step-by-step solutions to m...

2023-04-21 154 995.3KB 7页
可处理电路模型的组合概率和因果推断（英文版）

英文标题：Compositional Probabilistic and Causal Inference using Tractable Circuit Models中文摘要：介绍了一种新的结构形式 md-vtrees 来描述可分解概率电路中的决策概率，并展示了如何将其用于派生多项式时间算法，特别是在因果推理查询中。同时，提出了基于该结构的 MDNets 概率电路架构，并在因果推理中进行了实验验证。英文摘要：Probabilistic circuits (PCs) are a class o...

2023-04-21 118 378.65KB 30页
扩散模型生成的合成数据提升 ImageNet 分类准确性（英文版）

英文标题：Synthetic Data from Diffusion Models Improves ImageNet Classification中文摘要：本研究使用大规模的文本到图像扩散模型对分类条件模型进行微调，进而在 ImageNet 分类准确性得分上实现了显著的提升，证明了利用自然图像模型进行生成数据增强的可行性。英文摘要：Deep generative models are becoming increasingly powerful, now generatingdiverse h...

2023-04-21 113 29.65MB 19页
对话生活事件抽取数据集 LED（英文版）

英文标题：LED: A Dataset for Life Event Extraction from Dialogs中文摘要：本文介绍 Life Event Dialog 数据集，并提出了基于对话数据的新型对话生活事件提取任务，对前沿的三种信息抽取方法（OpenIE、关系抽取和事件抽取）的表现进行了综合实证分析，说明目前的事件抽取模型仍然难以从人类日常对话中提取生活事件。希望我们提出的 Life Event Dialog 数据集和深入分析的信息抽取框架能够为未来的对话生活事件提取研究提供帮助。英...

2023-04-21 137 377.62KB 15页
深度可解释关系强化学习：神经符号方法（英文版）

英文标题：Deep Explainable Relational Reinforcement Learning: A Neuro-Symbolic Approach中文摘要：提出了一种新的框架 Deep Explainable Relational Reinforcement Learning (DERRL)，它结合了神经网络和符号世界的优势来提取可解释的策略。通过在倒计时游戏、积木世界、网格世界和交通等不同环境中的实验证明，DERRL 可以适用于不同的配置和情境，从而具有通用性。英文摘要：D...

2023-04-21 89 1.84MB 23页
流行 AI 基准测试的能效考虑（英文版）

英文标题：Energy Efficiency Considerations for Popular AI Benchmarks中文摘要：本文探究了人工智能资源感知和可持续性的问题，强调评估和报告能源效率取舍的重要性，研究发现不同的数据集都有自己的效率取舍，方法可以更或 weniger 地表现得高效。英文摘要：Advances in artificial intelligence need to become more resource-aware andsustainable. This req...

2023-04-21 98 592.84KB 4页
探究自然语言处理中的双重用途困境（英文版）

英文标题：Thorny Roses: Investigating the Dual Use Dilemma in Natural Language Processing中文摘要：本文旨在通过调查自然语言处理（NLP）研究人员和从业者的意见来理解双重用途问题，并提出适用于 NLP 社群需求的双重用途定义。该调查揭示了大多数研究人员关注研究的潜在双重用途，但仅采取有限行动。最后，我们提出了一个可集成到现有会议伦理框架 (如 ACL 伦理检查) 中的检查清单，以减轻 NLP 中的双重用途问题。英文摘...

2023-04-21 119 3.72MB 24页
基础模型的工具学习（英文版）

英文标题：Tool Learning with Foundation Models中文摘要：本文系统地介绍了工具学习在认知起源、模型学习和用户指令等方面的背景，并总结了现有的工具增强和工具导向学习研究，并提出了一个通用的工具学习框架。最后通过 17 个代表性工具的实验结果展示了基金会模型在熟练使用工具方面的潜力，同时指出了需要进一步研究的几个开放性问题。英文摘要：Humans possess an extraordinary ability to create and utilize tools...

2023-04-21 150 12.29MB 74页
深度学习在俯视全景成像中的应用：综述（英文版）

英文标题：Applications of Deep Learning for Top-View Omnidirectional Imaging: A Survey中文摘要：该论文综述了深度学习在结合全景鱼眼摄像机的视觉任务中的应用，包括物体检测、活动识别等，利用鱼眼镜头的全向视野可以大大减少部署所需的工作和成本。英文摘要：A large field-of-view fisheye camera allows for capturing a large area withminimal numb...

2023-04-21 127 6.95MB 13页
基于多智能体强化学习的地理分布数据中心可持续负载调度（英文版）

英文标题：Sustainable AIGC Workload Scheduling of Geo-Distributed Data Centers: A Multi-Agent Reinforcement Learning Approach中文摘要：本研究提出一种基于多智能体强化学习和演员 - 评论家方法的算法，通过与真实工作负载模式、能源价格和碳强度相互作用的云系统学习最优的协同调度策略，从而最大化 GPU 利用率、降低运营成本和减少碳排放。与其他算法相比，我们的方法提高了系统效用，最高可达...

2023-04-21 104 995.41KB 6页
单目全向俯视图中的人体姿态估计（英文版）

英文标题：Human Pose Estimation in Monocular Omnidirectional Top-View Images中文摘要：该研究提出了一个新的数据集（THEODORE+），用于训练和评估卷积神经网络（CNNs）在全景相机中识别人体姿态，以及针对 THEODORE + 数据集的四种重新训练或微调神经网络的训练方法，并在 PoseFES 数据集中取得较明显的改进。英文摘要：Human pose estimation (HPE) with convolutional ne...

2023-04-21 135 8.2MB 10页
移动操纵任务基地位置优化（英文版）

英文标题：Base Placement Optimization for Coverage Mobile Manipulation Tasks中文摘要：本文旨在解决机器人移动操作中基础放置优化问题。通过使用基于 Scale-like disc（SLD）表示法的工作空间表示来分离任务约束和基础放置，提出了一种多目标优化算法，将涵盖面积、操作灵活性和时间成本等目标同时考虑。实验结果表明，所优化的基础放置显著提高了任务的覆盖度和效率。英文摘要：Base placement optimization (...

2023-04-21 141 3.12MB 6页
针对数据效率的语言模型 MiniPile 挑战（英文版）

英文标题：The MiniPile Challenge for Data-Efficient Language Models中文摘要：本文提出 MiniPile 挑战，呈现一种使用文本语料库的小数据集进行语言模型预训练的方法，其适用性通过在 GLUE 和 SNI 基准测试中得到论证。英文摘要：The ever-growing diversity of pre-training text corpora has equipped languagemodels with generalization...

2023-04-21 163 240.73KB 7页
社交媒体和自然语言处理在自然灾害研究中的应用（英文版）

英文标题：Use of social media and Natural Language Processing (NLP) in natural hazard research中文摘要：使用 TensorFlow 对包含文本的文件进行自然语言处理和分类，以探测天然灾害的 Twitter 实时交互。英文摘要：Twitter is a microblogging service for sending short, public text messages(tweets) that has re...

2023-04-21 122 1.59MB 7页
基于社交媒体分析的新产品开发(NPD)：基于 Word2Vec 和 BERT 词嵌入的比较（英文版）

英文标题：New Product Development (NPD) through Social Media-based Analysis by Comparing Word2Vec and BERT Word Embeddings中文摘要：该研究介绍了新的方法来支持新产品开发 (NPD) 过程中的情感和意见分类。此研究评估了两种流行的词嵌入技术 Word2Vec 和 BERT，并使用经典机器学习和深度学习算法将它们作为输入来识别情感分析和意见检测的最佳表现方式，并发现 BERT 词嵌入加上...

2023-04-21 111 277.8KB 11页
视觉指令调整（英文版）

英文标题：Visual Instruction Tuning中文摘要：本文利用语言模型 GPT-4 生成多模态图文指令序列来优化多模态模型，得到了新的模型 LLaVA 并在多个数据集上表现出色。英文摘要：Instruction tuning large language models (LLMs) using machine-generatedinstruction-following data has improved zero-shot capabilities on new tasks,b...

2023-04-21 146 5.01MB 19页
用于中文 LLaMA 和 Alpaca 的高效有效文本编码（英文版）

英文标题：Efficient and Effective Text Encoding for Chinese LLaMA and Alpaca中文摘要：本研究旨在通过在大规模语言模型的基础上加强中文语义理解能力来解决其部署困难和开放性挑战，提出了 LLaMA 和 Alpaca 大规模语言模型，通过在中文数据集上进行预训练和指令微调，使其可以更好地执行指令，并通过 GitHub 开源该项目，为开放研究提供了基础资源。英文摘要：Large Language Models (LLMs), such a...

2023-04-21 167 532.29KB 13页

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