- 我们能教语言模型术语化濒危语言吗？
利用大型语言模型以及上下文学习的方法实现自动生成线性化标注文本的任务，无需传统训练，减少了研究人员的使用成本。
- 零样本基于提示的分类：德语推文中的主题标签
基于最新的自然语言处理技术，本研究通过使用基于写作指南的文本对文本界面而无需提供培训样本的方法，评估其在实际应用中自动化注释任务中的效果，结果表明即使受到本地计算资源限制，这种以提示为基础的方法与经过优化的 BERT 模型相当，且无需任何已 - DocParseNet：高级语义分割和 OCR 嵌入用于高效扫描文档标注
DocParseNet 是一种将深度学习和多模态学习相结合的模型，通过处理文本和图像数据来自动化扫描文档的标注，实现了快速而准确的文档注释以及在语义处理方面的突破。
- 一种基于注意力卷积神经网络的自动 SQL 查询评分系统
自动化标记 SQL 查询的过程的新方法，采用卷积神经网络架构和参数共享方法，以增加对 SQL 语句理解的潜力。
- 从少量示范学习双臂机器人带有触觉反馈遥操作系统的可变柔顺控制
通过虚拟现实控制器提供直观且经济的任务演示方法，结合动作块划分和变量合规性控制的方法，提高了刚性机器人的灵活适应性和安全性。
- 朝着增强的数据质量管理：数据仓库中数据质量规则定义的自动化
该研究旨在探索自动化数据质量管理的潜力，以提高数据质量检测规则在数据仓库中的实施，进而增强数据质量管理的效率。
- 超越人类主观性与错误：一种新的人工智能评分系统
通过基于大规模的大学课程考试数据训练的神经网络模型，在历史考试数据上的实验证明了自动化简短回答评分系统的高准确性和一致性，这为减少人为主观性、改善评分一致性以提高公正性提供了有前途的解决方案。
- 在动态共享的 3D 空间中学习操控任务
提出了一种深度强化学习策略，旨在通过引入协作自主系统（例如操纵器）在工作场所和人操作员之间高效地学习多类别物品从共享工作空间到多目标目的地的放置任务。
- 大型多模式模型的图形设计
在图形设计领域，自动化地将设计元素整合为一个连贯的多层艺术作品不仅提高了工作效率，还为图形设计的大众化铺平了道路。本文介绍了一种称为 Hierarchical Layout Generation (HLG) 的更灵活和实用的设置，它从无序的 - 利用领域特定大型语言模型进行研究综述的自动化
本研究探索使用精细调整的大型语言模型（LLMs）自动化系统性文献综述（SLRs），提出了将人工智能与学术研究方法相结合的重要和创新贡献。通过采用最新的精细调整方法和开源的 LLMs，我们展示了一种实用高效的自动化 SLR 过程的方法，包括知 - NTrack：一种适用于棉花田中的多目标跟踪器和数据集
通过自动化追踪技术，基于线性关系以及通过数据关联找到检测与追踪之间的对应关系，利用粒子滤波和稠密光流来引导追踪器，该论文介绍了一种独立于检测方法的模块化多物体追踪系统 NTrack，并通过实验证明其在棉铃追踪和计数方面的有效性，超过了其他方 - LLM 作为艺术总监（LaDi）：运用 LLM 来提升文本到媒体生成器
近期的文本到图像生成的进展在艺术和电影等许多领域引起了革命，通过自动化生成高质量、上下文感知的图像和视频。本文介绍了一种技术，可以使大型语言模型作为艺术总监来增强图像和视频生成。我们描述了我们称之为 “LaDi” 的这种统一系统。我们探讨了 - 无人机图像中电力线资产检查的数据集和基准
Power line maintenance and inspection are crucial to avoid interruptions in the power supply. This paper introduces InsP - EMNLP利用大型语言模型增强电子商务中的产品描述
该研究通过使用 LLAMA 2.0 7B 语言模型实现自动化产品描述生成，并在实践中证明其在提高电子商务平台搜索功能和销售额方面具有显著商业影响。
- NoteChat: 临床笔记为条件的合成医患对话数据集
医生在每次患者访问后撰写的详细临床记录对医生和研究人员至关重要。利用语言模型自动化创建这些记录可以减轻医生的工作负担。本文介绍了 NoteChat，一个利用大型语言模型生成基于临床记录的合成医患对话的协作多代理框架。NoteChat 包括规 - 自动化数据分析的轻量级知识表示
数据科学的主要目标是从数据中获取有意义的信息，本文尝试自动化数据分析的关键性环节，并通过实现数据分析方法和建立领域特定知识的链接，以及验证功能，为全自动数据分析铺平道路。
- 基于子空间学习的一类分类的信用卡欺诈检测
利用基于子空间学习的 OCC 算法来处理信用卡欺诈检测的挑战，解决数据高度不平衡和维度灾难问题，减少欺诈交易带来的财务损失。
- 投资的人工智能：一个平台颠覆
投资领域的发展变得愈发竞争，对于基金来说，高效扩展交易资源和提升交易洞察力已成为一种主导策略。这些任务无法通过传统方式进行扩展，因此自动化的需求也随之上升。许多第三方软件服务提供商应运而生，但他们由于缺乏对基金的个性化支持、隐私限制以及软件 - ACL事实核查解释生成的基准测试
自动化生成证明（说明为何某主张被分类为真或假）的过程在抵制虚假信息方面起到重要作用，这篇论文针对无结构知识（如新闻文章）的摘要方法进行了实验证明，结果显示，通过基于主张信息的抽取步骤改善摘要性能可以从证明生成摘要中获益。
- 利用产品数字孪生进行汽车零售结账训练
通过优化训练数据集并结合数字双胞胎的方法，实现了在智能零售中自动化结账过程的改善和准确性提高。