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DCA-Bench: 数据集整理代理的基准测试
利用大型语言模型代理，提出了一个评估数据集筛选能力的基准测试，该基准测试使用真实世界的数据集问题，并通过自动化评估器与人工评估对齐可靠，以进一步探索和创新应用大型语言模型于现实世界的数据集处理。
PDF25 days ago
人工智能视阈下的研究信息：质量与数据生态
该论文提出了多学科和跨学科的方法，用于找到研究信息的适当的人工智能技术。提出了一个概念和一个过程模型，描述了从项目开始到正在运行的人工智能方法在研究信息管理中的实施，旨在使大学和研究机构能够在存储研究信息时支持研究人员处理不正确和不完整的研
PDF2 months ago
核心校正 LSTM
使用 Kernel Corrector LSTM (KcLSTM) 替代 Corrector LSTM 中的元学习方法 —— 核平滑方法，能够降低训练时间，同时保持有竞争力的预测准确性。
PDF2 months ago
大规模公共卫生数据流中的异常值排名
基于大规模公共卫生数据流，我们提出了一种新的算法任务，利用层次网络和极值分析，对任意单变量方法在每个流中的输出进行排名，以帮助专家区分最重要的离群值。通过公共卫生数据流的人工专家评估，我们的新算法在传统的离群值检测指标上表现最佳。自 202
PDF6 months ago
时空元对比学习
提出了一种新的空间 - 时间对比学习（CL4ST）框架，通过 STG 的扩充范式来编码稳健和可推广的 STG 表示，实验证明 CL4ST 在交通和犯罪预测方面明显优于各种最先进的基准模型。
PDF8 months ago
AAAI建模双向时空依赖与用户动态偏好进行遗漏 POI 签到识别
本文提出了一种 Bi-STDDP 模型，通过整合双向时空相关性和用户动态偏好识别具有缺失 POI 签到信息和时间的用户所访问的地点，结果在三个大规模真实世界数据集上表现出优于最先进方法的显著改进，并可扩展应用于 POI 推荐和位置预测任务。
PDF3 years ago