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学术论文

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光学编码器的光子优势（英文版）

英文标题：Photonic Advantage of Optical Encoders中文摘要：通过将光学与数字技术协同处理，并操作于凝聚态光学信号下，我们成功地优化了一个混合光学 - 数字的人工神经网络，发现相比于数字技术，其在低功耗 / 低延迟下具有更高的分类精度，这表明在一些应用中，光学技术比数字技术更优越。英文摘要：Light's ability to perform massive linear operations parallelly has recentlyinspired nu...

2023-05-06 82 1.83MB 30页
从决策规则系统构建决策树和无环决策图（英文版）

英文标题：Construction of Decision Trees and Acyclic Decision Graphs from Decision Rule Systems中文摘要：本文考虑了将决策规则转化为决策树的逆转换问题，研究了通过算法描述给定输入的决策树计算路径的可行性，并探讨了构建决策树的复杂度。英文摘要：Decision trees and systems of decision rules are widely used as classifiers,as a means...

2023-05-06 75 543.2KB 28页
知识库问答的少样本上下文学习（英文版）

英文标题：Few-shot In-context Learning for Knowledge Base Question Answering中文摘要：提出了 KB-BINDER，该方法利用 Codex 等大型语言模型生成逻辑形式作为问题的草案，并通过 BM25 得分匹配进行知识库组合，从而能够在统一框架下处理不同 KBQA 数据集中的问题，同时利用 few-shot in-context 学习实现高准确率，实验结果表明，此方法表现强劲，并且在 GraphQA 和 3-hop MetaQA 数据...

2023-05-06 193 1020.13KB 12页
从状态到转换的视觉推理（英文版）

英文标题：Visual Reasoning: from State to Transformation中文摘要：本文提出了一种基于变换的视觉推理任务 (TVR)，并构建了 TRANCE 合成数据集以及基于 COIN 的 TRANCO 真实数据集，用于测试机器对于多步变换场景的推理能力。实验结果表明，目前先进的视觉推理模型在基本的单步变换上表现良好，但在多步变换，多视角下的场景以及 TRANCO 数据集上，机器的推理能力与人类差距较大。该研究的提出将有助于推动机器视觉推理的发展。英文摘要：Most...

2023-05-06 65 15.1MB 22页
视觉遇见定义：融合词汇信息的无监督视觉词义消岐（英文版）

英文标题：Vision Meets Definitions: Unsupervised Visual Word Sense Disambiguation Incorporating Gloss Information中文摘要：本文介绍了一种使用基于词义的外部词汇知识库的无监督视觉词义消歧方法，该方法提出了一种利用贝叶斯推断来合并词义信息的方法，以及一种与 GPT-3 一起使用的上下文感知定义生成方法，实验结果显示，我们的方法显著提高了 VWSD 性能，并且对于具有更好性能的现有定义生成方法的 ...

2023-05-06 135 4.6MB 13页
镰状细胞病红细胞分类和计量的一种新型深度学习模型（英文版）

英文标题：A Novel Deep Learning based Model for Erythrocytes Classification and Quantification in Sickle Cell Disease中文摘要：本文利用深度卷积神经网络来分类和量化镰状细胞贫血患者的红细胞形态，建立了包含 10,377 个细胞图像的数据集，使用 18 层神经网络架构，以 81% 的准确率鉴别出红细胞的三种不同形态，并使用了 SHAP 和 LIME 来进一步解释模型结果。英文摘要：The s...

2023-05-06 91 6.65MB 23页
通过对比视图不变表示进行跨视图动作识别（英文版）

英文标题：Cross-view Action Recognition via Contrastive View-invariant Representation中文摘要：提出了一种简单高效的跨视角动作识别（CVAR）框架，能够从 RGB 视频、3D 骨架数据或两者学习不变特征。在 N-UCLA、NTU-RGB+D 60、NTU-RGB+D 120 和 UWA3DII 数据集上，该方法表现出优异的性能，分别达到了 99.4％（RGB）、99.9％（3D 骨架）英文摘要：Cross view ac...

2023-05-06 107 5.46MB 12页
基于大语言模型的 YAML 信息技术任务自动生成（英文版）

英文标题：Automated Code generation for Information Technology Tasks in YAML through Large Language Models中文摘要：研究了如何利用基于 Transformer 的自然语言处理模型生成 Ansible YAML 代码以提高 IT 自动化效率，并通过新的数据集和性能度量方法来验证其精准性和优越性。英文摘要：The recent improvement in code generation capabil...

2023-05-06 123 181.82KB 9页
朝着参数效率化迈进：具有动态容量的分层稀疏激活变压器（英文版）

英文标题：Towards Being Parameter-Efficient: A Stratified Sparsely Activated Transformer with Dynamic Capacity中文摘要：本文提出了分层专家混合（SMoE）模型，该模型具有分层结构，可以为不同令牌分配动态容量，可用于提高机器翻译中的性能和减少参数不足问题。SMoE 在两个多语言机器翻译基准测试上表现出色，优于多个最先进的 MoE 模型。英文摘要：Mixture-of-experts (MoE) m...

2023-05-06 88 405.73KB 10页
利用多焦点空间注意力进行口罩人脸识别的定位（英文版）

英文标题：Localization using Multi-Focal Spatial Attention for Masked Face Recognition中文摘要：本文提出的口罩人脸识别方法 (CAL and MFSA) 通过训练补充空间注意力集中于口罩区域和背景区域，并提取掩蔽不变特征的方式，在不影响传统人脸识别性能的前提下，提高了口罩人脸识别的准确性。英文摘要：Since the beginning of world-wide COVID-19 pandemic, facial m...

2023-05-06 81 580.98KB 6页
神经网络训练和推理中利用同态加密实现数据隐私保护（英文版）

英文标题：Data Privacy with Homomorphic Encryption in Neural Networks Training and Inference中文摘要：本研究综述了利用同态加密解决神经网络数据隐私和安全问题的技术和策略，并分析了同态加密在神经网络训练和分类方面的当前研究现状、分类以及优化加密模型准确性和效率的技术。评估结果表明，尽管同态加密可以为神经网络提供强大的数据隐私保证，但仍存在许多挑战需要解决，例如对高级神经网络运算的有限支持、可扩展性问题以及性能平衡问...

2023-05-06 124 384.79KB 11页
GPTutor:一个由 ChatGPT 驱动的编程工具，用于代码解释（英文版）

英文标题：GPTutor: a ChatGPT-powered programming tool for code explanation中文摘要：本文介绍了 GPTutor，一种使用 ChatGPT 算法的编程工具，它是一个 Visual Studio Code 扩展，使用 ChatGPT 算法为计算机编程提供编程代码解释，并可以通过设计的提示信息解释所选代码，初步评估表明，GPTutor 相比于 vanilla ChatGPT 和 GitHub Copilot 提供了最简洁和准确的解释。英文...

2023-05-06 227 939.45KB 6页
以人工智能推动农业食品系统革命：一项调查（英文版）

英文标题：Revolutionizing Agrifood Systems with Artificial Intelligence: A Survey中文摘要：本文综述了人工智能在农业食品系统中的应用，首先总结了农业食品系统中的数据获取方法，其次介绍了农业、畜牧和渔业中人工智能方法的进展和应用，包括农业食品的分类、生长监测、产量预测和质量评估等，同时强调了转变现代农业食品系统所面临的潜在挑战和有前途的研究机会。英文摘要：With the world population rapidly inc...

2023-05-06 194 6.81MB 35页
结构稀疏动态稀疏训练（英文版）

英文标题：Dynamic Sparse Training with Structured Sparsity中文摘要：本研究提出了一种基于 DST 方法的 N:M 结构稀疏化学习方案，其具有较高的稀疏度并支持常见的硬件加速方式，在理论和实践中都表现出较好的泛化性能与较低的推理时间。英文摘要：DST methods achieve state-of-the-art results in sparse neural networktraining, matching the generalizatio...

2023-05-06 136 829.1KB 16页
任意$p$-范数的实验设计（英文版）

英文标题：Experimental Design for Any $p$-Norm中文摘要：本文研究实验设计问题的一般 p - 范数目标，证明了采用随机局部搜索方法可以为所有 p 提供一种统一的求解算法，同时提供了专门情况下已知最佳边界的漂亮插值。英文摘要：We consider a general $p$-norm objective for experimental design problemsthat captures some well-studied objectives (D/A/...

2023-05-06 93 322.76KB 29页
SeqAug:一种基于序列特征重采样的通用增强方法（英文版）

英文标题：SeqAug: Sequential Feature Resampling as a modality agnostic augmentation method中文摘要：提出了一种名为 SeqAug 的模态不可知序列增强方法，它可以通过重新抽样来增强时间轴上的特征维度，可应用于单模态或多模态神经网络，并与循环和转换器体系结构兼容。实验证明，SeqAug 在语音听觉情感识别方面具有可比性的性能。英文摘要：Data augmentation is a prevalent techniqu...

2023-05-06 80 436.67KB 5页
GPT-RE：利用大型语言模型进行关系抽取的上下文学习（英文版）

英文标题：GPT-RE: In-context Learning for Relation Extraction using Large Language Models中文摘要：本研究介绍了 GPT-RE，这是一种解决大型语言模型在关系提取中局限性的方法，包括任务特定实体表现的使用和黄金标签引导推理逻辑的使用。该方法在四个数据集上的实验结果表明其超过了 GPT-3 基线并且在 Semeval 和 SciERC 数据集上实现了 SOTA 表现。英文摘要：In spite of the poten...

2023-05-06 243 1.82MB 13页
Few-shot Event Detection:一个实证研究与一个统一的视角（英文版）

英文标题：Few-shot Event Detection: An Empirical Study and a Unified View中文摘要：本文通过对 10 种方法的比较研究，提出一种对少样本事件检测模型的统一视图和基准，为未来的研究提供了许多有价值的研究见解。英文摘要：Few-shot event detection (ED) has been widely studied, while this bringsnoticeable discrepancies, e.g., various...

2023-05-06 147 1.64MB 23页
基于生成元学习的零样本关系三元组抽取（英文版）

英文标题：Generative Meta-Learning for Zero-Shot Relation Triplet Extraction中文摘要：本研究提出了一种新颖的生成元学习框架，旨在提高生成模型的泛化能力，该框架在零样本关系三元组提取任务中达到了新的最先进性能。英文摘要：The zero-shot relation triplet extraction (ZeroRTE) task aims to extractrelation triplets from a piece of te...

2023-05-06 61 477.37KB 10页
音频文本跨模态表示的无监督改进（英文版）

英文标题：Unsupervised Improvement of Audio-Text Cross-Modal Representations中文摘要：本文研究了使用无配对数据进行无监督学习的方法，结合领域特定的有软标签的对比损失方法可以显著提高跨模态音频 - 文本表示学习的效果及其在零样本分类任务中的性能。英文摘要：Recent advances in using language models to obtain cross-modal audio-textrepresentations h...

2023-05-06 72 244.51KB 5页

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