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OpenAnimalTracks: 动物轨迹识别数据集
通过动物栖息地调查，了解和保护陆地生物多样性的关键，而通过识别动物的足迹可以获取有关物种分布、数量和行为的宝贵信息。由于缺乏动物足迹图像，无法将计算机视觉的先进技术应用于动物跟踪，为此我们引入了 OpenAnimalTracks 数据集，这
PDF20 days ago
使用通用大型语言模型对数学文档进行分类
使用大型语言模型对数学文档进行自动分类，根据 Mathematical Subject Classification 对 arXiv.org 上的预印本文章进行评估，发现大约 60% 的样本中，语言模型的主要分类与 arXiv 上报告的分类
PDF23 days ago
优化多重口吃语音分类：利用 Whisper 的编码器实现自动评估中高效参数减少
通过使用先进的语音识别模型 Whisper 以及 6 层编码器的不同层冻结策略，本研究提出了一种计算高效的模型配置来更有效地对多发性口吃语音进行自动分类，取得了显著的性能，同时发现最后一个编码器层在辨别口吃性不流畅语音方面的贡献，使模型适用
PDF25 days ago
用于 CT 图像上快速准确的颅内出血分类的双任务视觉变换器
建立了 ICH 和正常对比以及三种 ICH 图像分类（深部、皮质下和叶间）的数据集，提出了一种用于自动分类和诊断 ICH 图像的双任务视觉变换器（DTViT）。实验结果表明，我们提出的多分类网络在实际测试数据集上表现良好。
PDF2 months ago
利用水下摄影测量技术进行印度 - 太平洋珊瑚状况的多标签分类的深度学习
本研究构建了一个包含超过 20,000 张高分辨率珊瑚图像的数据集，使用了七个深度学习架构并提出了一种新的多标签方法，能够准确分类珊瑚状况和提取生态信息，进而为珊瑚图像档案的开发、指导保育活动以及对礁区管理者和保育人员的决策提供参考。该方法
PDF4 months ago
分析和分类开发者论坛帖子及其意图
通过参考以前的研究和从工业角度学习，我们为技术论坛帖子的意图创建了一个精细的分类法。通过手动标记和分析从在线论坛中提取的帖子数据集，我们理解了帖子构成（代码、错误信息）与其意图之间的关系。此外，我们设计了一个基于预训练的 Transform
PDF6 months ago
复杂文档分类：比较定制解决方案与大型语言模型
寻找最佳的自动分类方法来对一组复杂的法律文件进行分类，研究使用经过微调的大型语言模型是否能够达到定制训练模型的准确性，并确定所需的微调量。
PDF7 months ago
深度多模态融合用于手术反馈分类
通过文本、音频和视频的模态，利用多标签机器学习模型，自动对实时背景外科手术反馈进行分类，从而对外科培训中的技能提升有所帮助。
PDF7 months ago
面向声学生物多样性监测的小型精确卷积神经网络
通过使用时间索引标签及适当大小的 RF，我们设计出了适用于紧凑低成本设备的小型 CNN 模型，实现了较好的分类性能。
PDF7 months ago
乳腺癌标本报告的分层分类系统（HCSBC）-- 一种用于评估严重程度和诊断的端到端模型
癌症病理报告的自动分类可以从非结构化报告中提取信息，并将每个报告分类到结构化的诊断和严重程度类别中。我们开发了一种基于分层混合变压器的分类系统用于乳腺癌标本报告，并比较了我们的模型与其他几种最先进的机器学习和深度学习模型。
PDF8 months ago
基于深度卷积神经网络和多头通道注意力的自动化 COVID-19 CT 图像分类
使用改良的 Xception 模型、通道注意机制和加权全局平均池化，提出了一种新型深度学习方法，用于自动化 COVID-19 CT 扫描分类，实验结果表明其在广泛使用的 COVID-19 CT 扫描数据集上的准确率为 96.99％，具有优越
PDFa year ago
基于拓扑正则化的多实例学习在红细胞疾病分类中的应用
利用拓扑规则的正则化方法可以提高自动分类罕见贫血病的性能超过 3%。
PDFa year ago
SAGC-A68：一份用于公寓建筑中空间和空间元素分类的空间访问图数据集
通过自动生成的访问图，我们介绍了一种称为 SAGC-A68 的数据集，用于开发空间功能和空间元素分类的图深度学习模型。使用这个数据集，我们训练和评估了一个图注意力网络（GAT），用于预测 22 种空间功能和 6 种空间元素类别。
PDFa year ago
SIGHT: 高等教育成绩单中学生洞察力的大型注释数据集
本研究提供了一个大的数据集，开发了一种标准对学生的评论进行分类，并提出了一种使用大型语言模型进行评论分类的最佳实践，从而建立了一个低成本的定量研究自动化体系，来处理海量的在线学生反馈。
PDFa year ago
基于深度学习的 “Web of Science” 研究领域层次分类
通过利用抽象、将学术出版物自动分类为专业领域体系结构的一种基于模块化和分布式批量训练的层次分类系统 <discipline-field-subfield>，从而在知识生产和引用间捕捉相互依存的关系，进而更好地对学术出版物进行索引。
PDFa year ago
ACL使用生物医学转换器集合和零 / 少样本学习进行医疗编码
本研究介绍了医学编码任务及其挑战，提出了一种结合 BERT 分类和 TARS 最近的零 / 少样本学习方法的新方法 xTARS，通过大量实验证明了该方法在此任务中的优越性，特别是在少样本学习方面，该方法已于 2021 年 11 月在拜耳实现
PDF2 years ago
从异构和部分标记的图像数据集中开发深入子宫颈模型
为了解决宫颈图像分类模型开发中的挑战，本研究提出了一种基于自我监督学习的方法来产生一个预训练宫颈模型，并利用不同来源的未标记和 / 或标记图像来开发特定标准的宫颈图像分类模型，证明了该方法的有效性和联邦自我监督学习可以提高性能。
PDF2 years ago
MM应用感知哈希进行 Tor 域名识别
本研究通过引入一种新型的感知哈希方法 —— 频率主导邻域结构（F-DNS），来帮助自动分类暗网 Tor 服务的域名，并在评估中证明了其在恢复、旋转等多种情况下的优越性，实现了 98.75% 以上的查准率。
PDF4 years ago
将众包和主动学习相结合，从推文中分类工作生活事件
本研究针对社交媒体研究中标注过程耗时，使用了基于活跃学习和众包方法的策略，评估了 4 种不同的活跃学习策略对于自动分类的影响，结果表明众包可以有效提高标注的质量，而活跃学习则有助于减少所需的推文数量。
PDF4 years ago
基于像素集编码器和时间自注意力机制的卫星图像时间序列分类
本研究提出了一种替代卷积神经网络的方法来自动分类卫星图像时间序列。使用基于 Self-Attention 的神经网络的时间特征提取方法来优化处理效率，并且发布了一个用于卫星图像时间序列研究的大型开放访问数据集。
PDF5 years ago