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IMFL-AIGC: 面向人工智能生成内容的联邦学习激励机制设计
通过使用人工智能生成的内容为联邦学习模型性能提升提供新的数据合成技术，并通过数据质量评估方法和激励机制解决客户参与联邦学习的经济激励问题。
PDF22 days ago
虚假人工智能生成内容（FAIGC）：理论、检测方法和机会综述
最近几年，大型语言模型和扩散模型等生成人工智能模型在内容生产方面产生了革命性的影响，其生成的内容已嵌入到日常生活和工作的各个方面，涵盖了文本、图像、视频和音频。尽管人工智能生成的内容的真实性越来越高，接近人类创作水平，但这些技术也导致了伪造
PDF2 months ago
分散式车联网中移动 AIGC 服务的基于学习的激励机制
在本文中，我们提出了一种分散化的激励机制，利用多智能体深度强化学习在车联网环境中平衡 RSUs 上的 AIGC 服务供应和用户对服务的需求，以优化用户体验和减小传输时延。实验结果表明，我们的方法在性能上优于其他基准模型。
PDF3 months ago
利用歌词进行新乐谱的自动时间签名确定
提出一种只使用歌词作为输入来自动生成适合歌曲的时间签名的新方法，利用可解释的机器学习模型揭示潜在的节奏结构，取得了显著贡献。
PDF7 months ago
MMUMMAFormer：一种用于时间伪造定位的通用多模式自适应 Transformer 框架
提出 UMMAFormer，一种新颖的通用 Transformer 框架，用于时序伪造定位，通过多模态适应预测伪造段，包括引入基于时序特征重建的时序特征异常关注模块（TFAA）以增强时序差异的检测，设计用于微妙特征增强的平行交叉关注特征金字
PDF10 months ago
AI 生成内容（AIGC）：一项调查
本文深入讨论了基于人工智能技术生成内容的 AIGC，对其定义、关键条件、可重要的现有和未来特性、庞大的预训练模型带来的优势、工业链以及 AIGC 内部辅助生成和自动生成之间的区别进行了探讨，最后探讨了 AIGC 与元宇宙的潜在整合，旨在揭示
PDFa year ago
在无线边缘网络中实现 AI 生成内容（AIGC）服务
本文介绍了人工智能生成内容（AIGC）的技术及其在无线边缘网络中的应用，提出了 AIGC 作为服务（AaaS）的概念，并讨论了在边缘网络上部署 AaaS 的挑战。同时，我们还引入了几个基于图像的感知质量评估指标，并提出了一种通用有效的模型来
PDFa year ago