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ACLCaSiNo: 一個野營地談判對話語料庫，用於自動談判系統
通过提出一个新的英文谈判对话语料库 CaSiNo，研究了不同谈判策略和多任务学习对谈判效果的影响，并在保持闭环条件下实现了丰富和语言学深度的谈判。
PDF3 years ago
AAAI通过拓扑分析从临床表型推断 COVID-19 生物途径
本研究提出了一种基于拓扑属性的流程来帮助医生分析 COVID-19 临床记录，可以提取有意义的路径。该流程包括三个步骤：1）预处理临床记录以提取重要概念，2）构建患者的特征空间以表征提取的概念，最后，3）利用拓扑特性提取可用知识并可视化结果
PDF3 years ago
AAAI机器生成的解释对普通用户有多有用？对于猜测错误预测标签的人类评估
研究使用机器生成的视觉解释是否有助于用户理解图像分类器产生的不正确标签，结果显示显示视觉解释实际上降低了约 10％的平均猜测准确率。
PDF4 years ago
SemEval-2020 任务 11 中的 BPGC：基于多粒度知识共享和语言特征的集成学习在新闻文章中探测宣传
SemEval 2020 Task-11 aims to design automated systems for news propaganda detection, consisting of two sub-tasks, utiliz
PDF4 years ago
基于区域建议的显著性图细化，用于弱监督疾病定位和分类
本文介绍了一种新的方法，结合区域提议和显著性检测的方法，通过 ChestX-ray14 数据集，证明该模型在弱监督下疾病诊断和定位方面的性能已经成为新的 state-of-the-art。
PDF4 years ago
应用卷积神经网络检测 InSAR 时间序列中的慢速持续变形
本文探讨卷积神经网络在探测卫星 InSAR 图像中缓慢、持续变形中的应用，并提出用于组合不同封套参数结果的均值滤波方法。在 Campi Flegrei 和 Dallol 测试中，检测到了分别为 8.5cm/yr 和 3.5cm/yr 的变形
PDF5 years ago
使用多模式生成对抗网络进行 MRI 脉冲序列合成
本篇研究提出了一种基于生成对抗网络的多输入、多输出的方法，通过利用多个序列的冗余信息，能够在单次扫描中生成患者缺失的磁共振成像序列，该方法在两个不同的 4 序列脑 MRI 数据集上进行了测试，并与单模态和多模态方法进行了比较，结果定量和定性
PDF5 years ago
利用迁移学习自动分类组织病理学图像
利用 DenseNet-161 和 ResNet-50 预训练 CNN 模型，通过迁移学习的方法对数字组织病理学补丁进行分类，实验结果表明，这种方法可以自动检测和分类疾病，并在分类效果方面表现出色。
PDF5 years ago
EMNLP训练模型全局解释的规则归纳
本文提出了一种通过规则归纳技术，捕捉特征间关系来全局解释神经网络预测的方法，对 20 个新闻组数据集上的 4 类文本分类神经网络进行全局解释，并获得了 F1 - 得分 0.80。
PDF6 years ago
用于检测交通几乎碰撞事件的驾驶视频分析
本研究通过在百余辆出租车上安装行车记录仪，建立了一个交通近失事故数据库（NIDB），用于帮助自动驾驶车辆和高级驾驶辅助系统（ADAS）自我学习，并开发了一种近失识别方法，其性能可与人类对近失事故的理解相媲美。
PDF6 years ago