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ChatGPT 依赖于 Google Scholar 的引用计数引用最有影响力的文章和期刊。结果，人工智能可能放大环境科学中的马太效应（英文版）

英文标题：ChatGPT cites the most-cited articles and journals, relying solely on Google Scholar's citation counts. As a result, AI may amplify the Matthew Effect in environmental science中文摘要：研究 GPT 在环境科学领域使用的信息来源，发现 GPT 倾向引用高引用次数，年代久远，以 Nature 为主的期刊，并且似乎...

2023-04-22 268 190.34KB 12页
基础模型在地理空间人工智能中的机遇与挑战（英文版）

英文标题：On the Opportunities and Challenges of Foundation Models for Geospatial Artificial Intelligence中文摘要：通过在多个地理空间子领域进行测试，发现在某些文本模态的地理任务中，基于任务不可知的大型语言模型可以在零样本或少样本学习设置中胜过基于任务特定的全监督模型，但是在其他涉及多种数据模态的地理任务上，现有的基础模型仍然不如基于任务特定的模型表现。因此，通过处理不同的地理数据模态，建议可能性使用...

2023-04-22 209 18.68MB 37页
统一的超领域检测：基于模型视角（英文版）

英文标题：Unified Out-Of-Distribution Detection: A Model-Specific Perspective中文摘要：本文提出了一个更广泛的框架来研究模型针对特定因素（如未知类别、协变量变化等) 检测 out-of-distribution（OOD）问题，该框架能够检测出一个训练好的机器学习模型无法正确预测的测试样例，而是否拒绝该测试样例取决于模型本身，该文提供了大量分析和见解，用以改进和理解在不受控制的环境中的 OOD 检测。英文摘要：Out-of-dist...

2023-04-22 90 5.78MB 19页
SemEval-2023 任务 12：非洲语言情感分析（AfriSenti-SemEval）（英文版）

英文标题：SemEval-2023 Task 12: Sentiment Analysis for African Languages (AfriSenti-SemEval)中文摘要：本研究介绍了第一个非洲中心的 SemEval 共享任务，称为 AfriSenti-SemEval，该数据集涵盖了 14 种非洲语言的情感分类挑战，并提供了具有正面、负面、中立三种标记的数据集，通过三个子任务进行测试。英文摘要：We present the first Africentric SemEval Sha...

2023-04-22 146 524.93KB 19页
高维量子态工程的非线性光子晶体设计（英文版）

英文标题：Designing Nonlinear Photonic Crystals for High-Dimensional Quantum State Engineering中文摘要：提出了一种基于物理约束和可微分方法的方法来通过自发参量下转换在量子光学中生成 D 维度的多备受关注的量子位置态，并通过设计非线性光子晶体和形状泵浦光束在空间自由度上生成最大纠缠态。学习非线性光子晶体的结构为形状和控制任意的量子状态提供了一种新的途径，并使生成的状态具有全光学相干控制。这种方法可以从大块晶体...

2023-04-22 109 8.77MB 19页
DGNN-Booster：动态图神经网络推理的通用 FPGA 加速器框架（英文版）

英文标题：DGNN-Booster: A Generic FPGA Accelerator Framework For Dynamic Graph Neural Network Inference中文摘要：本文提出了一个新颖的 FPGA 加速器框架 DGNN-Booster，旨在解决动态图神经网络分析中的硬件部署问题。通过基于高层次综合的实时 DGNN 推断，DGNN-Booster 可以实现最多 5.6 倍的加速比，比 CPU、GPU 基线分别高 8.4 倍和 1000 倍以上。英文摘要：D...

2023-04-22 155 607.04KB 7页
Vax-Culture：Twitter 疫苗话语研究数据集（英文版）

英文标题：Vax-Culture: A Dataset for Studying Vaccine Discourse on Twitter中文摘要：本文提出了一个新的 Twitter COVID-19 数据集：Vax-Culture，并使用一组最新的基于转换器的模型，对数据集进行了四项分类和一项序列生成任务的基线任务，以识别反对疫苗的立场，查出任何虚假信息，批评和支持的实体以及推文的传达信息，旨在抵制社交媒体上的反疫苗不实信息的负面影响，并为抵达反疫苗信仰的人们制定有效和针对性的公共卫生传播策略...

2023-04-22 137 141.44KB 8页
评估最近大型预训练模型中的社会偏见（英文版）

英文标题：Evaluation of Social Biases in Recent Large Pre-Trained Models中文摘要：研究旨在探讨最新的预训练模型中是否比旧模型更负责任地发展，以便降低固有的社会偏见以及探究三个最近的模型（ELECTRA，DeBERTa 和 DistilBERT）在减少偏见方面的总体趋势。实验比较这些模型与基准 BERT 的关联指标，并发现所有研究对象都存在有偏差，但完整指标相对于 BERT 有所提高。英文摘要：Large pre-trained lan...

2023-04-22 124 207.36KB 7页
CAR-DESPOT:机器人在混杂环境中基于因果推断的在线 POMDP 规划（英文版）

英文标题：CAR-DESPOT: Causally-Informed Online POMDP Planning for Robots in Confounded Environments中文摘要：本文提出了使用因果建模和推理的新型持续时间在线部分可观测树规划器的因果知情扩展，以消除未测量混淆变量所引起的误差。同时，我们提出了一种离线学习因果模型的方法，用于规划。我们在一个具有未观察到混淆因素的玩具问题上评估了我们的方法，并表明所学习的因果模型非常准确，而我们的规划方法比 AR-DESPOT ...

2023-04-22 191 457.55KB 8页
RAFT:用于生成式基础模型对齐的奖励排序微调方法（英文版）

英文标题：RAFT: Reward rAnked FineTuning for Generative Foundation Model Alignment中文摘要：本文提出了一种新的框架 RAFT，它利用奖励模型和足够数量的样本将生成模型对齐，选择高质量的样本并去除那些表现不良的样本。该算法在大型语言模型和扩散模型的情况下表现良好。英文摘要：Generative foundation models are susceptible to implicit biases that canarise ...

2023-04-22 379 31.06MB 18页
建模生物通路与组织学之间的密集多模态交互以进行生存预测（英文版）

英文标题：Modeling Dense Multimodal Interactions Between Biological Pathways and Histology for Survival Prediction中文摘要：本研究提出了一种基于生物通路令牌和组织学图像令牌的转换器模型，结合了 WSI 和大量转录组学数据，具有作为细胞功能解释单位的前瞻性，并在肿瘤患者生存预测方面取得了最佳效果。英文摘要：Integrating whole-slide images (WSIs) and bu...

2023-04-22 203 9.6MB 15页
联合预测符号和持续时间实现高效的序列转换（英文版）

英文标题：Efficient Sequence Transduction by Jointly Predicting Tokens and Durations中文摘要：介绍了一种用于序列到序列任务的新型 Token-and-Duration Transducer (TDT) 框架，该框架通过联合预测令牌及其持续时间来扩展传统的 RNN-Transducer 架构，可以提高序列传导任务上的准确性和推断速度。英文摘要：This paper introduces a novel Token-and-...

2023-04-22 89 2.88MB 22页
多任务深度神经网络的结构剪枝（英文版）

英文标题：Structured Pruning for Multi-Task Deep Neural Networks中文摘要：本文研究了定结构剪枝在多任务深度神经网络模型中的有效性。通过使用基于现有单任务筛选剪枝标准和基于多任务学习筛选剪枝标准，采用迭代剪枝策略进行剪枝，本文表明在参数数目相似的情况下，与快速单任务 DNN 相比，DNN 多任务可以通过精心的超参数调整实现相似的性能，迭代权重剪枝可能不是实现良好性能剪裁模型的最好方式。英文摘要：Although multi-task deep ...

2023-04-22 72 422.6KB 9页
生物可信神经网络的研究：大脑启发机制在持续学习中的作用和交互（英文版）

英文标题：A Study of Biologically Plausible Neural Network: The Role and Interactions of Brain-Inspired Mechanisms in Continual Learning中文摘要：通过生物学上的神经元网络组合中的多种互补机制，可以在人工神经网络中实现连续学习。英文摘要：Humans excel at continually acquiring, consolidating, and retainingi...

2023-04-22 115 709.76KB 24页
乳腺癌风险因素分析和生存预测的监督式机器学习（英文版）

英文标题：Supervised Machine Learning for Breast Cancer Risk Factors Analysis and Survival Prediction中文摘要：利用机器学习方法，比较逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、极端随机树、最近邻算法和自适应增强等七种分类模型来预测基于 METABRIC 数据集中 1904 名患者记录的 5 年乳腺癌生存率。研究结果表明，这些分类器可以准确预测样品的生存率，分别为 75.4％，74.7％，71.5％，75.5...

2023-04-22 186 778.65KB 10页
道路网络表示学习：基于双图的方法（英文版）

英文标题：Road Network Representation Learning: A Dual Graph based Approach中文摘要：本文提出了一个基于超图的图神经网络模型 HyperRoad 用于道路网络表示学习。此模型通过构建超图捕捉道路网络中的高阶联系，并利用图重建、超图重建和超边分类任务去学习结构信息和长距离联系。英文摘要：Road network is a critical infrastructure powering many applicationsincludi...

2023-04-22 115 2.48MB 25页
覆盖整个机器学习生命周期的 MLOps:一项调查（英文版）

英文标题：MLOps Spanning Whole Machine Learning Life Cycle: A Survey中文摘要：本文旨在通过综合调查，以 MLOps 为过程，收集和阐述关键概念和活动及其代表作和调查，对现有机器学习技术的现状进行清晰的阐述，以便初学者（如研究人员、从业人员）了解 MLOps 过程的概述，以及在 ML 过程的每个步骤中使用的关键技术，并了解如何查找更多详细信息。英文摘要：Google AlphaGos win has significantly motiva...

2023-04-22 92 1.32MB 66页
基于专家认知的安全噪声标签学习，用于乳腺癌残留肿瘤的精确分割（英文版）

英文标题：Experts' cognition-driven safe noisy labels learning for precise segmentation of residual tumor in breast cancer中文摘要：本文提出了一种基于专家认知的安全噪声标签学习方法来解决新辅助化疗后乳腺癌中残留肿瘤的准确分割问题，并展示了该方法在处理该问题中的优势和潜在潜力，同时公开了更好的预测模型。英文摘要：Precise segmentation of residual tumo...

2023-04-22 91 852.12KB 18页
考虑时间区间、天气和乘客数量趋势的多重 LSTM 公交车乘客量预测（英文版）

英文标题：Bus Ridership Prediction with Time Section, Weather, and Ridership Trend Aware Multiple LSTM中文摘要：通过设计 LSTM-based 架构和输入过去的巴士乘客、星期几、时间段、天气情况和降雨量等所有相关数据作为特征，本研究提出了一种巴士乘客高度准确的预测模型，以提高服务质量。结果表明，该模型平均和最高准确率分别提高了 23% 和 27%。英文摘要：Public transportation h...

2023-04-22 88 1.05MB 6页
面向人工智能协同的语言指导强化学习（英文版）

英文标题：Language Instructed Reinforcement Learning for Human-AI Coordination中文摘要：在缺乏高质量人类行为数据的情况下，使用预训练的大型语言模型生成人类语言指令的先验策略并规范化强化学习目标可以帮助人工智能代理与人类协作，并在多智能体强化学习问题中实现人工智能代理与人类偏好一致的均衡解。案例中验证了该框架的有效性。英文摘要：One of the fundamental quests of AI is to produce ag...

2023-04-22 207 4.04MB 15页

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