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实时揭示印度人的属性的智能城市监控
这篇论文关注于为印度城市创建一个智能监控系统，该系统可以实时识别和分析人们的属性。通过使用人工智能和机器学习等先进技术，该系统可以识别上半身颜色、穿着、配饰以及头饰等属性，并通过城市周围安装的摄像头来分析人们的行为。
PDF3 days ago
一种自监督方法用于大鼠图像的身体部位分割与关键点检测
通过计算机视觉方法和深度神经网络，本文提出了一种能够解决个体组件识别、关键点检测和行为分析的系统，并且不受对象遮挡的影响，从而摆脱了对实验室动物手动标注的需求。
PDF2 months ago
AAAI大型语言模型能否作为博弈论中的理性参与者？一项系统分析
利用大型语言模型作为替代人类参与游戏实验的工具来进行社会科学研究时，与人类行为高度一致的特点使其具备潜力，然而，尽管已经有大量关于大型语言模型与博弈论结合的实证研究，但大型语言模型在博弈论中的能力边界仍不清楚，因此我们试图在本研究中系统分析
PDF7 months ago
通过图神经网络进行恶意软件家族分析的序列特征提取
通过设计和实现关注感知图神经网络（AWGCN）来分析 API 调用序列，并利用其可嵌入性来分析恶意软件行为。同时，分类实验结果显示 AWGCN 在类似调用的数据集中优于其他分类器，并且嵌入可以进一步提高经典模型的性能。
PDF2 years ago
多智体行为表示学习的 MABe22 基准
本文介绍了一个包含多个模型物种，覆盖了一系列不同行为分析任务的实验数据，通过引入大规模的多代理轨迹数据集，改进了行为表征。
PDF2 years ago
空中监视现状：一项调查
本文旨在从计算机视觉和模式识别角度全面介绍以人为中心的空中监视任务，主要关注无人机、无人航空器和其他航空平台的应用，探讨其在人类检测、识别、跟踪、行为分析方面的挑战及应对方法，并提出未来研究方向。
PDF2 years ago
CVPR自动综合多样的弱监督来源，用于行为分析
AutoSWAP 是一种自动合成数据高效的任务级别检查函数的框架，通过利用专家知识，将特定的标注函数表示为可重复使用的领域特定语言和更一般化的领域级别标注函数，并利用先进的程序合成技术和少量带标签数据来生成任务级别标注函数，提高了自动标注效
PDF3 years ago
CVPR动物行为中专家注释差异的解释
本研究提出了一种新方法，使用程序合成来帮助解释行为分析中的注释差异，通过选择相关的轨迹特征并学习时间过滤器来更准确地捕捉标注者标签，实验结果显示，相比于基础方法，该方法能够更准确地捕捉标注者标签并学习可解释的时间过滤器，有助于进一步提高科学
PDF3 years ago
CVPR任务编程：学习数据高效的行为表征
本研究提出 TREBA 方法，使用多任务自监督学习，以学习具有样本效率的轨迹嵌入进行行为分析，并通过任务编程将结构化领域知识直接编码到模型中，以降低领域专家的注释负担，同时提高准确性，并在小鼠和果蝇数据集上证明了其有效性。
PDF4 years ago
可解释性强化学习的趣味性元素：理解智能体的能力和限制
本文提出一个可解释的强化学习框架，通过分析代理与环境的交互历史来提取有助于解释其行为的有趣元素，从而创造可视化的摘要，评估用户的感知能力，结果表明，不同有趣元素捕捉到的方面的多样性对于帮助人类正确理解代理在执行任务中的优势和限制是至关重要的
PDF5 years ago