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使用可解释增强算法对环境和农业数据进行建模（英文版）

英文标题：Using interpretable boosting algorithms for modeling environmental and agricultural data中文摘要：本文研究解释性提升算法和基于岭正则化广义线性模型的应用，帮助分析高维环境数据，通过智利和突尼斯农民的环境、社会、人类和生物物理数据进行预测他们在气候灾害中的财务脆弱性，使用新的 2 步提升方法在高维数据集中处理组结构和交互作用，并显示了该方法的优点和功效。结果表明，仅在两步提升中包含交互效应会提高预测...

2023-05-05 91 3.48MB 19页
FormNetV2：面向表单文件信息提取的多模态图形对比学习（英文版）

英文标题：FormNetV2: Multimodal Graph Contrastive Learning for Form Document Information Extraction中文摘要：FormNetV2 引入了一种集中的多模态图形对比学习策略，将自监督预训练统一为一个损失，通过提取与图形边缘相连的一对令牌之间的边界框内的图像特征，捕捉更有针对性的视觉线索，从而在 FUNSD、CORD、SROIE 和 Payment 基准测试上建立新的最先进性能。英文摘要：The recent a...

2023-05-05 209 1.96MB 15页
LayoutDM：基于 Transformer 的布局生成扩散模型（英文版）

英文标题：LayoutDM: Transformer-based Diffusion Model for Layout Generation中文摘要：该研究探讨了扩散模型在条件布局生成中的潜力，并提出了基于 Transformer 的布局扩散模型 (LayoutDM)，该模型能够产生高质量、具有样本多样性、保真分布覆盖和稳定训练的图形设计布局。英文摘要：Automatic layout generation that can synthesize high-quality layouts is ...

2023-05-05 219 4.44MB 15页
从野外视频中学习手持物体重建（英文版）

英文标题：Learning Hand-Held Object Reconstruction from In-The-Wild Videos中文摘要：本文介绍了一种通过采用从野外视频数据中提取的三维监督来重建手持物体的方法，并使用数据驱动的三维形状先验进行训练，结果表明这种间接的三维监督信号可以在没有直接现实世界三维监督的情况下有效地预测真实世界中的手持物体的三维形状。英文摘要：Prior works for reconstructing hand-held objects from a sing...

2023-05-05 59 4.2MB 12页
使用条件生成对抗网络进行临界热流诊断（英文版）

英文标题：Critical heat flux diagnosis using conditional generative adversarial networks中文摘要：本研究提出了一种利用条件生成对抗网络（cGANs）的数据驱动的图像翻译方法，重建了在临界热流量（CHF）时沸腾系统的热数据，并有助于简化红外热成像相关实验设置和数据缩减程序，提供了 CHF 诊断的有效解决方案。英文摘要：The critical heat flux (CHF) is an essential safety...

2023-05-05 79 3MB 9页
交互式图像描述：多样的多模态控制（英文版）

英文标题：Caption Anything: Interactive Image Description with Diverse Multimodal Controls中文摘要：本文介绍 Caption AnyThing (CAT)，一个支持广泛的多模控制的图像字幕化框架，该框架通过 Segment Anything Model (SAM) 和 ChatGPT 将视觉和语言提示统一成模块化框架，支持不同控制的灵活组合，以获得更好的用户交互建模。英文摘要：Controllable image ...

2023-05-05 208 4.77MB 11页
一种利用深度学习预测心脏再同步治疗响应的新方法（英文版）

英文标题：A new method using deep learning to predict the response to cardiac resynchronization therapy中文摘要：使用深度学习模型将临床参数、心电图特征、心脏功能评估参数和 SPECT MPI 的极地图相结合，预测心脏重同步治疗的患者反应，对于预测预后具有较高准确性。英文摘要：Background. Clinical parameters measured from gated single-photo...

2023-05-05 174 1.21MB 26页
深度宽神经网络的统计最优性（英文版）

英文标题：Statistical Optimality of Deep Wide Neural Networks中文摘要：本文研究了深度神经网络的泛化能力问题，探讨了其与神经切向核回归的关系，并分析了核的谱性质，得出了多层宽神经网络使用梯度下降等算法在早期停止时能够获得最佳性能的结论。英文摘要：In this paper, we consider the generalization ability of deep widefeedforward ReLU neural networks def...

2023-05-05 98 856.91KB 50页
多模态驱动的人脸语音生成、人脸交换、扩散模型（英文版）

英文标题：Multimodal-driven Talking Face Generation, Face Swapping, Diffusion Model中文摘要：本研究提出了一种基于 Diffusion Models 和 Texture-Geometry-aware 的面部生成方法，采用基于纹理注视的模块准确地建模源和目标条件中的外观和几何线索之间的对应关系，并结合额外的隐式信息进行高保真度的面部生成，并且能够优雅地用于面部交换。英文摘要：Multimodal-driven talking...

2023-05-05 146 3.89MB 14页
快速跨模态 MRI 重建的空间与模态最优传输（英文版）

英文标题：Spatial and Modal Optimal Transport for Fast Cross-Modal MRI Reconstruction中文摘要：本文通过引入辅助模态 (T1WI) 加速获取 T2WI，实现 T2WI 重建并建立跨模态合成任务来提高 T2WI 重建准确度。英文摘要：Multi-modal Magnetic Resonance Imaging (MRI) plays an important role inclinical medicine. Howeve...

2023-05-05 131 26.78MB 12页
在野外环境中跟踪容器和遮挡物（英文版）

英文标题：Tracking through Containers and Occluders in the Wild中文摘要：本文介绍了一个名为 $ extbf {TCOW}$ 的新基准和模型，用于在存在较强遮挡和包容的情况下进行视觉跟踪，并通过混合数据集支持模型性能的监督学习和结构化评估。该文还测试了两种基于 transformer 的视频模型在跟踪任务上的表现，并发现它们在特定的任务变化设置下具有一定的跟踪能力，但在说服地表达目标对象持久性之前仍存在相当大的性能差距。英文摘要：Trackin...

2023-05-05 66 10.04MB 16页
增强学习的简单噪声环境增强（英文版）

英文标题：Simple Noisy Environment Augmentation for Reinforcement Learning中文摘要：本文介绍了针对强化学习 (RL) 的数据增强技术，旨在提高 RL 算法在不同环境下的表现效果，包括引入噪声、探索状态空间和改善训练数据的多样性。作者提出了两种新的增强技术，并在三种常用的 RL 算法和五个 MuJoCo 环境中进行实验研究，结果表明增强技术对增加回报有积极作用。英文摘要：Data augmentation is a widely us...

2023-05-05 112 874.45KB 17页
FUSegNet：用于足部溃疡分割的深度卷积神经网络（英文版）

英文标题：FUSegNet: A Deep Convolutional Neural Network for Foot Ulcer Segmentation中文摘要：本文提出了一种名为 FUSegNet 的模型，利用预训练的 EfficientNet-b7 作为骨干网络，通过并行 scSE 模块来提高足部溃疡分割的准确率，并在公开数据集上取得最佳结果，模型代码可在给定链接获得。英文摘要：This paper presents FUSegNet, a new model for foot ulc...

2023-05-05 133 815.57KB 16页
RetroMAE-2:双工遮蔽自编码器用于预训练面向检索的语言模型（英文版）

英文标题：RetroMAE-2: Duplex Masked Auto-Encoder For Pre-Training Retrieval-Oriented Language Models中文摘要：本文提出了一种新的预训练方法，名为 Duplex Masked Auto-Encoder（DupMAE），以改善用于信息检索任务的上下文嵌入的语义表示质量，其中所有上下文嵌入都可以被利用。通过两个互补的自编码任务，联合训练一个统一的编码器，实现所有上下文化嵌入的紧凑汇总，生成最终的语义表示。英文摘...

2023-05-05 182 479.94KB 13页
Laplacian 正则化分层模型中的联合图学习和模型拟合（英文版）

英文标题：Joint Graph Learning and Model Fitting in Laplacian Regularized Stratified Models中文摘要：本文讨论了 Laplacian regularized stratified models (LRSM) 的图权重敏感性问题，并提出了一种通用的学习图权重和模型参数的解决方案。我们从图连通性和贝叶斯视角解释了所提出的公式，并提出了一种有效的算法来解决问题。我们还提供了所提出的优化算法的收敛保证，最后我们通过各种现实...

2023-05-05 119 4.52MB 32页
刺激式训练+：超越残差网络的性能极限（英文版）

英文标题：Stimulative Training++: Go Beyond The Performance Limits of Residual Networks中文摘要：本文从社会心理学的角度重新研究了残差网络的训练过程，提出了一种新的训练模式和三种改善残差网络性能的策略。作者发现残差网络内的子网络在群体中工作时更容易失去动力，称之为 “网络懒汉现象”，并提出了 “激励式训练” 等新的训练方法和三种简单有效的策略来解决这个问题。实验证明，这些方法都能够有效地提升残差网络的性能。英文摘要：R...

2023-05-05 104 1.48MB 15页
面向任务导向对话系统的异步更新强化学习框架（英文版）

英文标题：An Asynchronous Updating Reinforcement Learning Framework for Task-oriented Dialog System中文摘要：提出了异步更新强化学习框架（AURL），通过协作设置异步更新 DST 模块和 DP 模块，并实现课程学习以解决强化学习采样过程中不平衡数据分布的问题，并引入多个用户模型增加对话的多样性，实验表明，在公共数据集 SSD-PHONE 上，该方法使对话成功率提高了 31.37%。英文摘要：Reinforc...

2023-05-05 78 530.72KB 5页
如何选择预训练的手写识别模型用于单作者微调（英文版）

英文标题：How to Choose Pretrained Handwriting Recognition Models for Single Writer Fine-Tuning中文摘要：通过对大型基准数据集和通过手写文本生成模型产生的合成数据集的研究，本文提出在大数据集上预训练手写文本识别模型，并在少量带有个人特点手写的小规模数据集上进行微调，以有效转录手稿。英文摘要：Recent advancements in Deep Learning-based Handwritten Text R...

2023-05-05 70 3.57MB 18页
DECICE：设备边缘云智能协同框架（英文版）

英文标题：DECICE: Device-Edge-Cloud Intelligent Collaboration Framework中文摘要：该论文介绍了 DECICE 框架和体系架构，针对智能交通，磁共振成像和应急响应等场景进行了框架评估。英文摘要：DECICE is a Horizon Europe project that is developing an AI-enabled open andportable management framework for automatic and ...

2023-05-05 199 1.41MB 14页
从统计方法到深度学习，自动关键词预测：一项调查（英文版）

英文标题：From Statistical Methods to Deep Learning, Automatic Keyphrase Prediction: A Survey中文摘要：本文通过总结代表性的研究，从主流模型、数据集和评估指标等多方面回顾了关键短语预测这一任务，并重点关注了近年来越来越受到关注的基于深度学习的关键短语预测方法。此外，本文通过多组实验对代表性模型进行了细致的比较，并首次尝试使用相同的常用数据集和评估指标对这些模型进行深入分析，发现了它们的优缺点。最后，本文讨论了未来...

2023-05-05 94 3.66MB 25页

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