开通会员限时优惠

登录 | 注册

全部分类

学术论文

类型:

情境生成的上下文推理（技术报告）（英文版）

英文标题：Contextual Reasoning for Scene Generation (Technical Report)中文摘要：本文介绍了如何将 MR-CKR 理论应用于自主车辆场景数据的生成，包括基于多维数据的语义引导数据生成，并介绍了 MR-CKR 和代数度量的组合框架的证明性概念原型。英文摘要：We present a continuation to our previous work, in which we developed theMR-CKR framework to ...

2023-05-06 99 759.94KB 23页
基于大型语言模型的零样本列表式文档重排序（英文版）

英文标题：Zero-Shot Listwise Document Reranking with a Large Language Model中文摘要：在 TREC 网络搜索数据集和 MIRACL 跨语言数据集上，使用无需特定任务训练数据的 Listwise Reranker with a Large Language Model (LRL) 可以作为第一阶段和最终阶段的重新排序方法，在多层文本排序任务中取得了强大的效果。英文摘要：Supervised ranking methods based ...

2023-05-06 71 248.97KB 6页
将视觉场景图转换为图像说明（英文版）

英文标题：Transforming Visual Scene Graphs to Image Captions中文摘要：本论文提出了一种新的图像 / 视频描述方法，称之为 TSG，它使用多头注意力机制 (MHA) 和混合专家解码器，将场景图转换为更具描述性的字幕，并在 MS-COCO 数据集上取得了很好的效果。英文摘要：We propose to Transform Scene Graphs (TSG) into more descriptive captions. InTSG, we appl...

2023-05-06 176 787.43KB 12页
稳健损失函数的课程视角（英文版）

英文标题：A Curriculum View of Robust Loss Functions中文摘要：本文研究了鲁棒损失函数在标签噪声下的训练动态，通过重新表示大多数损失函数为具有相同类得分边界和不同样本加权函数的形式，提供了对训练动态的直观分析，证明了简单的修复可使欠拟合的鲁棒损失函数竞争力与最先进的方法相当，而训练时间表可以明显影响噪声鲁棒性，即使使用鲁棒损失函数。英文摘要：Robust loss functions are designed to combat the adverse i...

2023-05-06 89 3.86MB 24页
蒸馏逐步！用更少的训练数据和更小的模型尺寸胜过更大的语言模型（英文版）

英文标题：Distilling Step-by-Step! Outperforming Larger Language Models with Less Training Data and Smaller Model Sizes中文摘要：本文介绍一种名为 “Distilling step-by-step” 的新机制，该机制通过在多任务训练框架内提取 LLM rationales 作为小型模型的附加监督来训练比 LLM 更小且表现更好的模型，并且使用远少于 finetuning 或 distil...

2023-05-06 322 2.12MB 12页
在多语言表征空间中确定语言距离与跨语言转移之间的相关性（英文版）

英文标题：Identifying the Correlation Between Language Distance and Cross-Lingual Transfer in a Multilingual Representation Space中文摘要：本研究探讨了在多语言语言模型中，语言特征对跨语言转移性能的影响方式以及如何将其映射到表示空间中。研究着重探讨了语言特征在表示空间和跨语言转移性能中的相互关系，并初步展示了如何利用这些发现增强对语言差异较大的语言的转移能力。英文摘要：Prio...

2023-05-06 120 311.26KB 8页
响应条件的交替预测（英文版）

英文标题：Response-conditioned Turn-taking Prediction中文摘要：本文提出一种模型，该模型将对话历史和下一个讲话者想要说的内容作为条件来预测对话的结束，比基线模型在各种指标上的表现更好。该模型可作为一个增量响应排名器，在各种场景中得到应用。英文摘要：Previous approaches to turn-taking and response generation in conversationalsystems have treated it as a ...

2023-05-06 100 227.68KB 6页
一种神经分而治之的推理框架，用于从语言复杂的文本中检索图像（英文版）

英文标题：A Neural Divide-and-Conquer Reasoning Framework for Image Retrieval from Linguistically Complex Text中文摘要：本文提出了一种名为 NDCR 的端到端的神经分治推理框架，将语言复杂的文本视为由多个简单命题句组成的复合命题文本，并包含三个主要组件：命题生成器、基于预训练 VLM 的视觉语言交互器以及神经符号推理器，该框架在复杂的图像 - 文本推理问题中显著提高了性能。英文摘要：Pretra...

2023-05-06 82 8.91MB 11页
AV-SAM:模型将任何物体分割与视听定位相结合（英文版）

英文标题：AV-SAM: Segment Anything Model Meets Audio-Visual Localization and Segmentation中文摘要：本文提出了基于 SAM 模型的简单而有效的音频 - 视觉定位和分割框架 AV-SAM，可以生成对应于音频的听觉对象掩模，实现像声音定位和分割等视听任务。英文摘要：Segment Anything Model (SAM) has recently shown its powerful effectiveness invi...

2023-05-06 102 1.12MB 4页
基于特征的深度卷积神经网络单张图像去雨（英文版）

英文标题：Single Image Deraining via Feature-based Deep Convolutional Neural Network中文摘要：本研究提出了一种基于数据驱动和基于模型相结合的单幅图像去雨方法，通过使用 CNN，高频信息提取，特征转换，和使用注意机制的神经网络，实现了优异的效果。英文摘要：It is challenging to remove rain-steaks from a single rainy image because therain ste...

2023-05-06 123 2.9MB 6页
使用低秩反卷积进行多维信号恢复（英文版）

英文标题：Multi-dimensional Signal Recovery using Low-rank Deconvolution中文摘要：本文提出了低秩反卷积，这是一个用于效率信号表示的低层特征映射学习的强大框架，适用于信号恢复，并在学习压缩视频表示和解决图像修复问题方面展现了其优势。英文摘要：In this work we present Low-rank Deconvolution, a powerful framework forlow-level feature-map learn...

2023-05-06 138 891.39KB 5页
基于不变特征的自然语言鲁棒水印技术（英文版）

英文标题：Robust Natural Language Watermarking through Invariant Features中文摘要：本文研究一种基于自然语言的水印系统，旨在通过嵌入足够的信息和提取不变特征以提高其负载能力和鲁棒性，进而提高水印系统的版权保护能力。通过系统分析提出了一种抗干扰的填充模型，并建立了一个对比实验，结果表明该方法相较于之前的方法鲁棒性平均提高了百分之十六点八。英文摘要：Recent years have witnessed a proliferation o...

2023-05-06 62 723.1KB 22页
使用 Segment Anything 模型扩大遥感分割数据集的规模（英文版）

英文标题：Scaling-up Remote Sensing Segmentation Dataset with Segment Anything Model中文摘要：本研究提出 SAMRS，通过整合 SAM 和现有的遥感物体检测数据集以生成大规模遥感分割数据集，该数据集在大小上超过了现有的高分辨率遥感分割数据集。SAMRS 可用于语义分割、实例分割和目标检测等研究领域。同时，我们对 SAMRS 进行了全面的分析并希望它能促进遥感分割、特别是大规模模型预训练等方面的研究。英文摘要：The su...

2023-05-06 189 7.51MB 7页
校准解释：带不确定信息和反事实分析（英文版）

英文标题：Calibrated Explanations: with Uncertainty Information and Counterfactuals中文摘要：本文介绍了一种基于 Venn-Abers 的新型特征重要性解释方法 Calibrated Explanations，该方法能校准底层模型、生成特征重要性解释并对概率估计和特征重要性权重进行不确定性量化。此外，该方法对模型没有偏见、规则易于理解、可生成反事实解释和不确定性量化。英文摘要：Artificial Intelligence...

2023-05-06 104 517.54KB 32页
带有条件和局部连接片段-瓦瑟斯坦流的非参数生成建模（英文版）

英文标题：Nonparametric Generative Modeling with Conditional and Locally-Connected Sliced-Wasserstein Flows中文摘要：本文提出了一种基于 Sliced-Wasserstein Flow 的生成模型，即 Conditional Sliced-Wasserstein Flow（CSWF），可以进行非参数条件建模，并引入视觉研究中的局部联通性和多尺度表示两种技术，大大提高了图像建模的效率和质量，使其在纯非...

2023-05-06 97 11.51MB 20页
利用高分辨率纵向热红外影像生成区域尺度地表温度数据（英文版）

英文标题：District-scale surface temperatures generated from high-resolution longitudinal thermal infrared images中文摘要：该论文描述了一个非接触式的技术 —— 红外热成像技术来收集数据和分析建筑环境，并介绍了一个位于新加坡的屋顶红外热成像观测站，可以以高时空分辨率监测区域内动态过程，并收集来自热带区域的遥感数据，数据包含在 10 个月内从两个位置平均每 10 秒钟拍摄的 1,365,921 ...

2023-05-06 90 7.29MB 9页
基于地图的经验回放：强化学习中灾难性遗忘的一种内存高效解决方案（英文版）

英文标题：Map-based Experience Replay: A Memory-Efficient Solution to Catastrophic Forgetting in Reinforcement Learning中文摘要：该研究采用基于心理认知的重新记忆策略，通过构建一个基于地图的经验重播存储库，减少了记忆体的大小，并增加了样本之间的相关性，从而有效地解决了深度增强学习代理在处理新数据时可能出现的忘记先前解决方案的问题。英文摘要：Deep Reinforcement Learn...

2023-05-06 144 837.83KB 20页
基于因果干预的少样本命名实体识别（英文版）

英文标题：Causal Interventions-based Few-Shot Named Entity Recognition中文摘要：本文提出一种基于因果干预的少样本 NER 方法，通过背门调整和增量学习干预原型，避免了少样本选择偏差所带来的虚假相关性问题，并在不同基准测试中取得了新的最佳表现。英文摘要：Few-shot named entity recognition (NER) systems aims at recognizing newclasses of entities bas...

2023-05-06 119 1.04MB 11页
NorQuAD:挪威问答数据集（英文版）

英文标题：NorQuAD: Norwegian Question Answering Dataset中文摘要：本文介绍了 NorQuAD 数据集，这是第一个用于机器阅读理解的挪威问答数据集，包含 4,752 个手动创建的问题和答案对。我们详细介绍了数据收集过程，并陈述了数据集的统计信息。我们还对数据集进行了多语言和挪威单语言语言模型的基准测试，并将它们与人类表现进行了比较。该数据集将免费提供。英文摘要：In this paper we present NorQuAD: the first Nor...

2023-05-06 81 347.08KB 10页
分布式实例分割：用潜在的 MaskRCNN 模型建模不确定性和高置信度预测（英文版）

英文标题：Distributional Instance Segmentation: Modeling Uncertainty and High Confidence Predictions with Latent-MaskRCNN中文摘要：本文提出一种基于概率分布的实例分割方法，利用潜在编码来建模物体掩膜的可能假设，从而降低机器人应用中的临界错误率。在实际服装拣选机器人上，该方法成功降低了错误率并提高了性能。英文摘要：Object recognition and instance segme...

2023-05-06 121 10.24MB 10页

...

143

...

确认删除?