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外文论文

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3金币人类和机器学习模型的标记可追踪性：一项注释研究（英文版）.PDF

英文标题：Tokenization Tractability for Human and Machine Learning Model: An Annotation Study中文摘要：本研究比较了六种不同的 tokenization 方法在日语常识问答数据集上人工注释和机器学习模型的表现，分析了 tokenization 的合适性和响应时间等因素和表现的关系，结果表明人类和机器学习模型的 tokenization 不完全一致。英文摘要：Is tractable tokenization fo...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 721.48KB | 12 页
3金币 RoCOCO：鲁棒性基准 MS-COCO 以测试图像文本匹配模型的鲁棒性（英文版）.PDF

英文标题：RoCOCO: Robust Benchmark MS-COCO to Stress-test Robustness of Image-Text Matching Models中文摘要：本文提出了一个新的评估基准来测试 ITM 模型的稳健性，加入了各种欺骗性图像和标题来检测模型。结果发现，添加这些图像和标题会降低 SOTA 模型的性能，预计这些结果能提高模型的鲁棒性和引入更多的评估方法。英文摘要：Recently, large-scale vision-language pre-tr...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 37.61MB | 16 页
5金币 Eyettention:一种基于注意力的双序列模型，用于预测阅读过程中人类扫视路径（英文版）.PDF

英文标题：Eyettention: An Attention-based Dual-Sequence Model for Predicting Human Scanpaths during Reading中文摘要：本文提出了一种名为 Eyettention 的双序列模型，它可以同时处理词序列和注视序列，通过交叉序列注意机制实现了两个序列的对齐，并在不同的语言数据集上进行了广泛评估和深入分析。结果显示，Eyettention 在预测扫描路径方面表现优于现有模型。英文摘要：Eye movement...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 2.39MB | 24 页
1金币可解释和鲁棒的 EEG 系统人工智能调查（英文版）.PDF

英文标题：Interpretable and Robust AI in EEG Systems: A Survey中文摘要：本文第一次全面介绍了解释性与鲁棒性人工智能技术在脑电图系统中的应用及其未解决问题与发展方向。具体而言，我们首先提出了三种类别的可解释性分类方法：反向传播，扰动和内在可解释性方法，并将鲁棒性机制分类为噪声和伪迹、人类变异、数据获取不稳定性和对抗攻击四类.英文摘要：The close coupling of artificial intelligence (AI) and el...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 7.39MB | 9 页
5金币语义，本体和解释（英文版）.PDF

英文标题：Semantics, Ontology and Explanation中文摘要：本文探讨了 “语义学”、“本体论” 和 “解释” 的强关系，提出了本体论展开的概念，旨在通过揭示符号域描述的本体承诺，解释概念模型、知识图谱和逻辑规范，并讨论了本体论驱动概念模型在支持语义互操作性任务方面的关键作用。英文摘要：The terms 'semantics' and 'ontology' are increasingly appearing together with'explanation', ...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 1.25MB | 27 页
1金币在能力受限情况下发起强大的后门攻击（英文版）.PDF

英文标题：Launching a Robust Backdoor Attack under Capability Constrained Scenarios中文摘要：本研究探讨了在能力限制内实施黑盒后门攻击的可能性，通过设计后门触发器，攻击者可以在没有参与训练过程或了解目标模型结构的情况下作为图像注释者或供应商从事此类攻击。实验结果表明，我们的方法在黑盒场景中实现了高攻击成功率，并逃过了最先进的后门防御。英文摘要：As deep neural networks continue to be u...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 3.13MB | 9 页
1金币自监督对抗模仿学习（英文版）.PDF

英文标题：Self-Supervised Adversarial Imitation Learning中文摘要：本文提出一个包含鉴别器的行为克隆学习方法，用于解决之前的学习策略容易被困入错误局部最小值的问题，避免了人工干预的需要，利用鉴别器计算得到过渡函数从而帮助学习。英文摘要：Behavioural cloning is an imitation learning technique that teaches an agenthow to behave via expert demonstra...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 396.47KB | 8 页
1金币基于信息批次置信树的不确定性运动规划（英文版）.PDF

英文标题：IBBT: Informed Batch Belief Trees for Motion Planning Under Uncertainty中文摘要：本文提出一种名为 IBBT 算法的运动规划算法，该算法利用启发式算法，将随机运动规划问题划分为确定性运动规划问题和图搜索问题，并交替进行批量状态采样、路径规划和启发式搜索，以找到满足信念空间运动规划的最优解。实验表明，IBBT 算法在不同规划环境中具有更快的运行速度和更好的性能。英文摘要：In this work, we propose...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 534.2KB | 8 页
5金币中美合作可产生更具影响力的人工智能研究（英文版）.PDF

英文标题：China and the U.S. produce more impactful AI research when collaborating together中文摘要：该研究分析了超过 350,000 名 AI 科学家和 5,000,000 篇 AI 论文的数据集，发现自 2000 年以来，中国和美国一直在以影响力、创新、生产力和劳动力等方面领导这一领域，同时强调了双向人才流失的显著特征，鼓励跨境迁移和合作有利于人工智能领域的发展。英文摘要：Artificial Intellig...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 1.02MB | 23 页
1金币实现标记目标样本价值的两阶段半监督域自适应方法（英文版）.PDF

英文标题：Towards Realizing the Value of Labeled Target Samples: a Two-Stage Approach for Semi-Supervised Domain Adaptation中文摘要：本文的研究重点是如何在具有标记源样本和一些标记目标样本的情况下通过将 SSDA 分解为 UDA 问题和半监督学习问题来更有效地利用目标样本，在其上提出了一种基于一致性学习的平均教师模型的方法，并表明此方法的效果优于现有方法。英文摘要：Semi-Supe...

内容提供方：外唐用户 | 2023-04-24 发布 | 496.82KB | 5 页