MMDec, 2021

将知识表示为预测（将状态表示为知识）

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TL;DR通过 General Value Function 机制，本文展示了一个人工智能可以从原始的感官运动流获取真实、有用和抽象化的知识，这一机制提供了一种基于其低级感官和行为的关于现有功能和知识的预测的高级抽象知识表达方式，并在十二层中描述了如何将原始感官运动数据组织成有用的抽象概念，最终可以代表各种各样的日常人类知识。
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发现论文，激发创造
  • 实时揭示印度人的属性的智能城市监控

    这篇论文关注于为印度城市创建一个智能监控系统，该系统可以实时识别和分析人们的属性。通过使用人工智能和机器学习等先进技术，该系统可以识别上半身颜色、穿着、配饰以及头饰等属性，并通过城市周围安装的摄像头来分析人们的行为。

    Jul, 2024

  • 自动化系统中人工智能应用的形式化模型

    提出了一种使用标准和本体论的信息模型来为自动化系统中的人工智能应用提供清晰和结构化的文档，通过实际示例验证了该模型在改进文档实践并帮助可持续实施人工智能在工业环境中的有效性。

    Jul, 2024

  • MedPix 2.0：一套全面的多模态生物医学数据集用于高级 AI 应用

    本文介绍了建立 MedPix 2.0 数据集的整个工作流程，其主要涉及人工智能在医学领域的应用、多模态医学数据集、CT 或 MR 扫描等。同时，还提出了基于 MedPix 2.0 的 CLIP 模型用于扫描分类任务。

    Jul, 2024

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    Jul, 2024

  • 通用视频游戏中实时蒙特卡洛树搜索的增强

    讨论将八个增强技术应用于 GVGP 领域的 MCTS，其中包括渐进式历史、N-Gram 选择技术、树重用、广度优先树初始化、避免损失、基于新颖性的修剪、基于知识的评估和确定性游戏检测，这些增强技术的应用统计上显著提高了胜率，将平均胜率从 31.0% 提高到 48.4%，接近 2015 年 GVG-AI 竞赛中最优秀的代理程序的水平。

    Jul, 2024

  • 时空图形反事实：概览

    通过比较不同的反事实模型、理论和方法，并构建统一的图形因果框架，为推断时空反事实提供了一个调查研究。

    Jul, 2024

  • 无线网络中的战略需求规划：生成式人工智能能否节省频谱和能源？

    无线通信与人工智能相互促进发展，尤其在第六代移动网络技术标准中，生成式人工智能（GenAI）通过需求塑造的概念在无线网络中提供了显著的潜力，并能在各种使用场景中提高性能和节约能源和频谱。

    Jul, 2024

  • 大型語言模型增強的知識表示學習：一項調查

    大语言模型（LLMs）与知识表示学习（KRL）的整合标志着人工智能领域的重要进展，增强了捕捉和利用复杂知识结构的能力，这种协同作用利用了 LLMs 的高级语言和语境理解能力，提高了 KRL 的准确性、适应性和有效性，从而扩大了其应用和潜力。尽管越来越多的研究关注将 LLMs 嵌入知识表示领域，但对这些增强模型的基本组件和过程的全面回顾明显缺失。我们的调查通过对这些模型进行基于三种不同 Transformer 架构的分类，并分析来自各种 KRL 下游任务的实验数据，评估每种方法的优点和缺点。最后，我们确定并探索这个新兴但未充分开发的领域的潜在未来研究方向，提出了持续进展的路径。

    Jul, 2024

  • GSO-YOLO: 建筑工地检测的全局稳定优化 YOLO

    利用全局稳定优化 YOLO 模型 (GSO-YOLO) 解决复杂施工环境中的安全问题，并通过整合全局优化模块 (GOM) 和稳定捕获模块 (SCM) 以提高全局上下文信息的捕获和检测稳定性，以及创新的 AIoU 损失函数来提高检测精度和效率。实验结果表明，GSO-YOLO 在 SODA、MOCS 和 CIS 等数据集上表现优于现有方法，达到了 SOTA 水平。

    Jul, 2024

  • 2023 全球人工智能技术创新竞赛第一赛道冠军解决方案

    本研究通过在预训练和微调阶段采用不同的策略，结合知识库和相似提示来构建诊断报告，取得了在全球人工智能技术创新大赛医学影像诊断报告生成赛道中的第一名成绩。

    Jul, 2024