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深度学习增强的传感器融合，以提高婴儿动作分类
通过传感器融合的方法，对婴儿的运动模式进行自动分类可能显著提高基于人工智能的神经功能的早期识别，最终促进神经发育状况的自动化检测。
PDF23 days ago
基于人工智能的客服票分类：现状和 AutoML 实施
自动化技术在支持票据分类中的应用性测试研究表明，自动化机器学习（AutoML）可用于训练具有良好分类性能的机器学习模型（ML 模型），并填补了在不借助专业人员利用 AutoML 开发 AI 解决方案方面的研究空白，进而使该技术更容易为没有专
PDFa month ago
纵向联邦图像分割
提出了一种创新的垂直联邦学习 (VFL) 模型架构，能够在常见情况下进行操作。通过利用一个能够处理缺少标记数据的联邦状况的 FCN, 以及与承载分类所需特征的中央服务器私密共享权重的方式，实现图像分割并保持准确性。在 CamVid 数据集上
PDF6 months ago
面罩条件下使用潜在扩散生成胃肠息肉图像
为了解决医学领域数据难以获取的问题，本文提出了一种有条件的扩散概率模型（DPM）框架来生成合成的肠道息肉图像以及合成数据在二进制图像分割模型训练中的应用。研究结果表明，合成数据可以有效地帮助提高模型准确性。
PDFa year ago
人工智能系统中的排外表现
本论文旨在填补现有机器学习公平框架未全面测量或减轻由于排外主义导致的伤害的概念差距，并通过分析排外主义对社交媒体和推荐系统、医疗保健、移民、就业以及大型预先训练模型的潜在影响，推动未来人工智能系统的包容性设计。
PDF2 years ago
利用 LSTM 嵌入进行静态种子和聚类学习，应用于松散时间解耦事件
本文提出了一种使用循环神经网络（RNN）的改进方法，特别是使用长期短期记忆（LSTM）网络，以改进针对具有不同时间和位置的相似事件的时间序列预测。作者将相似性措施与基于趋势的时间序列中引入的嵌入相结合，这些嵌入可用于聚类以识别相似的时间序列
PDF2 years ago
基于布尔规则解释的用户驱动模型调整
本文提出了一种交互式叠加方法，该方法利用机器学习模型的预测能力，同时允许用户指定决策边界的修改，从而实现在不需要重新训练模型的情况下对决策系统进行实时修改，并展示了用户反馈规则可以与机器学习预测结合以支持更少数据的学习。
PDF2 years ago
EDD：高效可微分 DNN 架构与实现：嵌入式 AI 解决方案的联合搜索
该研究提出了完全同时的不可区分的 DNN 架构和实现协同搜索方法（EDD），用于不同设备、不同目标的高质量 AI 解决方案。
PDF4 years ago
对假新闻立场的取向：基于深度双向 Transformer 语言模型的立场检测自动化虚假信息评估
本研究旨在探索如何使用大规模深度双向转换器语言模型来准确识别包含虚假信息的新闻文章，通过使用 RoBERTa 深度双向转换器语言模型进行预训练后构建了一个大规模语言模型，在 Fake News Challenge 阶段 1 基准测试中实现了
PDF5 years ago