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搜索结果 - 5
EMNLP
揭示大型语言模型的安全漏洞
通过引入包含对抗例子（以问题形式）的独特数据集 AttaQ，本文评估了各种模型在其面前的脆弱性，并通过应用专业的聚类技术自动识别和命名脆弱的语义区域，以增强对模型弱点的评估，从而促进其安全机制和整体可靠性的有针对性改进。
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8 months ago
EMNLP
FLEEK：基于外部知识检测和修正事实错误
开发自动方法以减少人工检测和纠正事实错误的工作量，如从文本中提取事实性声明、收集外部知识来源的证据、评估每个声明的真实性，并使用收集到的证据提出修改建议。
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8 months ago
使用改进特征选择方法从静息状态原始脑电图信号中检测慢性疼痛
本研究提出了一种自动化方法，对静息状态的原始脑电图数据进行慢性疼痛检测，提出了改进的特征选择算法 mSFFS，并通过 Bhattacharyya 距离度量和更好的可视化结果证明了其比其他基准方法更具紧凑性和更好的类分离度，将测试准确率提高到
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a year ago
MM
使用深度神经网络从立体腹腔镜图像重建三维点集
本文介绍了一种自动预测立体腹腔镜图像的三维坐标的方法，通过训练一个六层深度神经网络，将像素强度的向量映射到三维坐标。该方法的架构方面已经详细介绍，并在公开可用的数据集上进行了评估，结果有很大的发展潜力。
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8 years ago
彩色图像上色
本文提出了一种基于分类任务的自动化方法，使用卷积神经网络在测试时前向传递来处理图像的着色问题，并且提高了其结果的颜色多样性，相比之前的方法机器生成的着色更加逼真，并且证明了这种自动着色可以作为一项有效的预训练任务，提供了在特征学习领域上最好
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8 years ago
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