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学术论文

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SemEval-2023 任务 12：通过多语言预训练语言模型微调实现低资源语言文本分类（英文版）

英文标题：DN at SemEval-2023 Task 12: Low-Resource Language Text Classification via Multilingual Pretrained Language Model Fine-tuning中文摘要：本研究利用多种多语种 XLM-R 模型和多样数据集，针对 AfriSenti-SemEval 2023 共享任务 12 的非洲语言情感分析模型进行了研究，最终在 Subtask B, Track 16: 多语言中获得了第三名的好成...

2023-05-05 235 135.32KB 5页
蒙特卡罗规划的忠实问答（英文版）

英文标题：Faithful Question Answering with Monte-Carlo Planning中文摘要：本论文提出 FAithful question answering with MontE-carlo planning （FAME）方法，以结构化蕴含树方式展示中间推理步骤，包含多个基础任务模块并通过蒙特卡罗规划算法作为控制器提出行动，旨在回答问题并与大型语言模型相比，使用更小的模型大小实现了最先进的性能。英文摘要：Although large language mode...

2023-05-05 103 2.83MB 20页
关于 LayerNorm 在 Transformer 注意力机制中表现力的作用（英文版）

英文标题：On the Expressivity Role of LayerNorm in Transformers' Attention中文摘要：本文表明，LayerNorm 是 Transformer 模型中 multi-head attention 层表现力的重要组成部分，其投影和缩放两个步骤对于注意力机制的作用至关重要。英文摘要：Layer Normalization (LayerNorm) is an inherent component in allTransformer-based...

2023-05-05 222 443.9KB 9页
基于强化学习的图神经网络节点注入标签特异性攻击（英文版）

英文标题：Single Node Injection Label Specificity Attack on Graph Neural Networks via Reinforcement Learning中文摘要：提出了一种基于强化学习的无梯度通用对抗攻击方法，称为 G$^2$-SNIA，它可以开展黑盒回避攻击并仅注入单个恶意节点至目标节点来操纵其分类结果，优于现有最先进的基线。英文摘要：Graph neural networks (GNNs) have achieved remarkabl...

2023-05-05 170 14.48MB 13页
面向海事领域概率知识图谱自动建设（英文版）

英文标题：Toward the Automated Construction of Probabilistic Knowledge Graphs for the Maritime Domain中文摘要：本文提出了一种从自然语言数据中自动构建概率性知识图谱的初始原型 ——Maritime DeepDive，利用该工具从海盗事件中提取概率事件，该工具的准确性和信心得到了验证。英文摘要：International maritime crime is becoming increasingly sop...

2023-05-05 164 865.35KB 8页
扩展合成真实世界退化，用于盲视频超分辨率（英文版）

英文标题：Expanding Synthetic Real-World Degradations for Blind Video Super Resolution中文摘要：该论文提出了一种随机洗牌方法来模拟真实的降级因素并在合成的数据集上训练深度神经网络，使其在真实世界的视频超分辨率方面表现更好。结果显示，相较于 RealBasicVSR 在 NRQM 方面提高了 7.1％，相较于 BSRGAN 提高了 3.34％。同时，该论文也提出了一个新的包含高分辨率真实视频的数据集，可作为基准测试的共同...

2023-05-05 94 8.26MB 11页
BitGNN:在 GPU 上释放二值图神经网络的性能潜能（英文版）

英文标题：BitGNN: Unleashing the Performance Potential of Binary Graph Neural Networks on GPUs中文摘要：本研究提出了一种二进制图神经网络的高效推理后端的重新设计，旨在充分地发挥加速器硬件性能潜力；在实际图形中，使用 GCNs、GraphSAGE 和 GraphSAINT 的结果表明，使用相同的精度，所提出的技术比最先进的二进制 GNN 实现快 8-22 倍。英文摘要：Recent studies have sh...

2023-05-05 76 1.94MB 13页
大数据与大量数字。解读齐夫定律（英文版）

英文标题：Big Data and Large Numbers. Interpreting Zipf's Law中文摘要：通过研究幂律分布的性质以及当群体有限且等级和数量为自然数时出现的类似分布，讨论了 Zipf 定律的解释存在的问题，揭示了一些 Big Data 中的现象是大量数据的性质所引起的。英文摘要：It turns out that some empirical facts in Big Data are the effects ofproperties of large number...

2023-05-05 99 286.48KB 6页
伦理人工智能的人类价值计算框架（英文版）

英文标题：A computational framework of human values for ethical AI中文摘要：通过社会科学根植的正式概念框架，系统、集成和跨学科地探究人类价值如何支持设计道德人工智能，从而解决价值对齐问题和其他相关的挑战，如人工智能学习人类价值观、将个人价值观聚合到群体中和设计计算机机制来处理价值观。英文摘要：In the diverse array of work investigating the nature of human values fromp...

2023-05-05 107 653.48KB 11页
解耦对比协同过滤（英文版）

英文标题：Disentangled Contrastive Collaborative Filtering中文摘要：本篇研究提出了一种基于图神经网络和图对比学习的协作过滤框架，通过自我监督学习进行自适应增强，实现目的的解耦和噪声抑制，将学习到的解耦表示与全局上下文结合，相比于现有的解决方案，具有更好的性能表现。英文摘要：Recent studies show that graph neural networks (GNNs) are prevalent to modelhigh-order re...

2023-05-05 249 1.02MB 10页
使用自监督学习的时空双流网络对径向探针支气管内超声视频中的肺部肿瘤进行分类（英文版）

英文标题：Using Spatio-Temporal Dual-Stream Network with Self-Supervised Learning for Lung Tumor Classification on Radial Probe Endobronchial Ultrasound Video中文摘要：本研究旨在设计基于 3D 神经网络、融合时空特征的 SlowFast 网络以及增强噪声鲁棒性的 SwAV 方法的计算机辅助诊断系统，以此区分良性和恶性肺部病变，协助医生进行径向探针支...

2023-05-05 97 775.34KB 8页
多模态深度网络用于 JPEG 伪影降噪（英文版）

英文标题：Multi-Modality Deep Network for JPEG Artifacts Reduction中文摘要：本文提出一种基于多模态融合学习的文本引导下的 JPEG 压缩伪影降低方法，通过从全局和局部角度融合图像和文本语义特征，并基于对比学习构建对比损失函数，能够在极低码率下有效降低 JPEG 压缩伪影。经过实验证明，该方法能够获得比现有技术更好的降低伪影效果。英文摘要：In recent years, many convolutional neural network-b...

2023-05-05 139 4.36MB 18页
一次性隐式可塑人脸建模与一致纹理参数化（英文版）

英文标题：Single-Shot Implicit Morphable Faces with Consistent Texture Parameterization中文摘要：本文提出了一种构建隐式 3D 变形人脸模型的新方法，使用了学习得出的 SDF 和明确的 UV 贴图参数化，从而实现了单张图片的重建、面部表情动画的修改和纹理的直接绘制，相较于现有技术在照片逼真度、几何和表情精度上有了提升。英文摘要：There is a growing demand for the accessible c...

2023-05-05 70 6.67MB 13页
Neuralizer:通用神经影像分析无需重新训练（英文版）

英文标题：Neuralizer: General Neuroimage Analysis without Re-Training中文摘要：Neuralizer 是一种单模型深度学习方法，可在推理期间一次正向传递中泛化到以前未见过的神经影像处理任务和模态，可跨多种图像模式、采集方法和数据集解决处理任务.英文摘要：Neuroimage processing tasks like segmentation, reconstruction, andregistration are central to ...

2023-05-05 227 9.46MB 27页
个性化一次性分段模型（英文版）

英文标题：Personalize Segment Anything Model with One Shot中文摘要：本文提出了一种称为 PerSAM 的、无需训练的个性化方法，该方法首先通过位置先验定位目标概念，然后通过三种技术 - 目标引导注意力、目标语义提示和级联后处理在其他图像或视频中对其进行分割，有效地适应 SAM 的私人使用。此外，我们还提出了一种高效的单次微调变体，PerSAM-F，以缓解掩模的歧义。我们构建了一个新的分割数据集 PerSeg，并在具有竞争性的性能的视频对象分割上测试...

2023-05-05 129 20.58MB 14页
语义感知生成多视角人像画（英文版）

英文标题：Semantic-aware Generation of Multi-view Portrait Drawings中文摘要：本文提出了一种语义感知生成器（SAGE），用于综合多视角人像绘画，该方法可通过多视角语义图进一步细化生成结果，并应用于多种艺术风格的生成，实验结果表明，相比现有的三维感知图像综合方法，SAGE 达到了更卓越或高竞争性的性能。英文摘要：Neural radiance fields (NeRF) based methods have shown amazing per...

2023-05-05 146 3.68MB 9页
为多语机器翻译学习特定语言层（英文版）

英文标题：Learning Language-Specific Layers for Multilingual Machine Translation中文摘要：介绍了一种通过引入语言特定的变压器层来增加模型容量、提高翻译质量的方法，并通过神经架构搜索实现最佳层次排列，从而在不增加计算量和参数数量的情况下，提升 1.3 chrF (1.5 spBLEU) 或 1.9 chrF (2.2 spBLEU) 的翻译质量。英文摘要：Multilingual Machine Translation prom...

2023-05-05 72 626.21KB 15页
量子生成模型中的可训练性障碍与机遇（英文版）

英文标题：Trainability barriers and opportunities in quantum generative modeling中文摘要：本文研究了量子生成模型中如何解决靠近平原以及指数损失集中的挑战，提出了解决这个问题的新方法 Quantum fidelity-type loss，并且通过对高能物理数据建模表明了本研究理论结果的正确性。英文摘要：Quantum generative models, in providing inherently efficient sam...

2023-05-05 90 9.69MB 52页
领域自适应目标检测的对比均值教师（英文版）

英文标题：Contrastive Mean Teacher for Domain Adaptive Object Detectors中文摘要：本文提出了一种统一的、通用的框架 ——CMT，将 mean-teacher 自训练和对比学习这两种范式自然地集成在一起，通过伪标签进行特征抽取和优化，从而稳定提高了目标域上的性能，取得了新的最优表现。英文摘要：Object detectors often suffer from the domain gap between training (source...

2023-05-05 274 8.14MB 13页
TUVF:学习可推广的纹理 UV 辐射场（英文版）

英文标题：TUVF: Learning Generalizable Texture UV Radiance Fields中文摘要：本文研究在给定 3D 模型的情况下生成高保真纹理的问题，提出了一种基于可学习的 UV 球空间的纹理生成模型 TUVF，并将 UV 球空间与辐射场相结合，实现了在纹理控制和编辑方面的实质性改进。英文摘要：Textures are a vital aspect of creating visually appealing and realistic 3Dmodels. I...

2023-05-05 155 13.86MB 30页

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