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ADEP: 基于判别器增强的编码 - 解码架构的新方法，用于多药物治疗中不良反应的准确预测
ADEP 是一种创新的方法，通过整合鉴别器和编码器 - 解码器模型来预测药物多药联用中的不良作用，从而提高数据稀疏性的特征提取，实现更准确的预测和改进患者疗效。
PDFa month ago
学习结实数的结
本研究采用各种计算技术确定经典结和虚结的桥索数，分析了两者之间的差异，并使用超过一百万个带标签的数据点进行实验，评估常见机器学习模型在基于桥索数分类结的有效性。
PDF2 months ago
分子性质预测的 Transformer 方法：过去五年的经验教训
使用变压器模型进行分子属性预测的当前研究进行了分析，强调了尚未涵盖的领域，并提出进行标准化数据划分和稳健统计分析的挑战。
PDF3 months ago
三维冷冻 ET/EM 密度图像中的分子图案追踪和分割通过算法图像处理和深度学习技术
理解生物大分子的结构对于细胞功能密切相关至关重要，特别是准确理解肌动蛋白纤维的组织是非常关键的，而这是因为它们形成了动态的细胞骨架，对细胞提供结构支持并连接其内部与周围环境。为了解决肌动蛋白纤维的精确组织问题，本文介绍了三种新的计算方法，并
PDF3 months ago
系统性文献综述：幽默风格分类的计算方法
理解各种幽默风格对于理解幽默的多面性以及其对心理学和人工智能等领域的影响至关重要。通过系统文献综述，我们调查了应用于二元幽默和讽刺识别等相关任务的计算技术的现状，揭示了它们与幽默风格分析的基本相关性，并确定了潜在的研究空白和有前景的方向。
PDF5 months ago
生成人工智能
从训练数据中生成新的、有意义的内容（如文本、图像或音频）的计算技术被称为 “生成型人工智能”。本文对生成型人工智能在社会技术系统中的实体进行了概念化，并提供了模型、系统和应用的示例。在此基础上，本文介绍了当前生成型人工智能的局限性，并提出了
PDF10 months ago
传统中国绘画的计算方法：从《绘画法门六法》视角
研究论文中通过对 92 篇文献的深入分析，从艺术元素、应用目的以及计算技术等三个角度系统研究了传统中国绘画（TCP）的计算方法，为 TCP 应用和未来发展提供了洞见。
PDFa year ago
BayesFlow: 具有神经网络的摊余贝叶斯工作流程
介绍了 Python 库 BayesFlow，它通过模拟训练已知的神经网络体系结构实现了摊销数据压缩和推断的分析，训练后的神经网络几乎可以立即执行推断。
PDFa year ago
处理社交媒体危机信息分类的数据稀缺问题
该论文着眼于解决分类危机信息难以获取数据的挑战，提出了通过域自适应来学习分类模型并应用于多对多危机事件之间的信息过滤，进而证明该方法的有效性。
PDFa year ago
差分私有注意力计算
本文主要研究大型语言模型的隐私问题，提出采用差分隐私的方法对其准确计算注意力矩阵的隐私保护。通过借鉴早期的差分隐私工作，构建了可以被证明的计算方法。
PDFa year ago
KDD构建金属有机框架 (MOF-KG) 的开放型知识图谱：挑战与案例研究
利用知识图谱方法帮助金属有机骨架预测、发现和合成，主要围绕构建 MOF 知识图谱和利用该图谱发现新知识的挑战和案例研究展开。
PDF2 years ago
机器人的视觉触觉物体感知：概述
本文概述了机器人的视觉 - 触觉对象感知的现状和挑战，并讨论了多模式机器学习的主要挑战和最新进展。
PDF2 years ago
QuCumber: 用神经网络进行波函数重建
本研究致力于发展一种名为 QuCumber 的机器学习算法，可以准确地重建大量量子比特的波函数，并从机器生成新数据来获得原始数据中不容易获得的物理可观测量。
PDF6 years ago
算法作曲中的 AI 方法：一项全面调查
本文综述算法作曲的研究进展，介绍了在人工智能领域中与符号规则系统、神经网络、演化算法等相关的计算技术，旨在为人工智能研究人员提供全面的领域视角。
PDF10 years ago
实用的 Groebner 基计算
本研究探讨了 Groebner 基础计算的最新技术，详细研究了基于签名的算法，并介绍了能够在此类算法和传统 Buchberger 算法的变体中使用的实用数据结构和计算技术。我们的结论基于使用新的免费开源独立 C++ 库的实验。
PDF12 years ago