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基于物联网的预防性心理健康，使用知识图谱和标准以实现更好的福祉
使用数字技术和知识图谱提高心理健康，通过数字化双胞胎 (Digital Twin) 和可持续发展目标 (SDG3) 的支持，结合各种标准和数据集，促进健康与福祉。
PDF15 days ago
BLIP：促进数字技术不良后果的探索
数字技术正面地改变了社会，但也导致了在设计或开发时未曾预料到的不良后果。我们假设对过去的不良后果的了解可以帮助研究者和从业人员提高意识并预见潜在的不良影响。为了测试这个假设，我们引入了 BLIP 系统，该系统从在线文章中提取技术的现实世界中
PDF2 months ago
利用智能推荐系统作为首要的弹性度量 —— 基于数据驱动的供应链中断响应框架
利用智能推荐系统技术提出了一种新的数据驱动型供应链中断响应框架，并通过实际应用验证了概念模型，结果表明该框架可以作为有效的供应链中断缓解措施，在首次响应阶段帮助供应链参与者获得更好的反应性能。
PDF3 months ago
通过神经辐射场在温室中探索准确的 3D 表型
通过使用神经辐射场的学习方法，本研究在温室环境中实现了辣椒植株的准确原位表型鉴定，结果表明此学习方法具有与 3D 扫描方法相近的准确性，且具备可扩展性和鲁棒性。
PDF3 months ago
IDTrust：深度身份证件服务质量检测与带通滤波
IDTrust 是一个基于深度学习的系统，通过使用深度学习方法来改善身份证明文件的质量，从而提供了数据集适用性的重大改进。通过利用基于带通滤波的方法，该系统旨在有效检测和区分身份证明文件的质量，并通过在 MIDV-2020 和 L3i-ID
PDF4 months ago
超越传统教学：大型语言模型和聊天机器人在研究生工程教育中的潜力
该研究论文探讨了大语言模型和聊天机器人结合应用于研究生工程教育的可能性，并通过一个研究案例证明了聊天机器人在课堂上的潜在优势，包括促进自主学习、提供即时反馈以及减轻教师负担。该研究还讨论了智能提示对聊天机器人性能的提升效果以及如何通过插件扩
PDF10 months ago
神经符号化增强去噪扩散概率模型在工业 4.0 实时异常检测中的应用
本文介绍了一种基于扩散模型的工业 4.0 实时异常预测方法，并采用神经符号方法将工业本体论集成到模型中，为智能制造添加形式化知识。最后，提出了一种简单而有效的方式来通过随机傅里叶特征将扩散模型压缩到一个嵌入式系统中，以直接集成到制造过程中。
PDFa year ago
数字世界中的伦理剖析
Exosoul 项目旨在开发一种个性化软件外骨骼，根据用户的道德偏好来调节数字世界中的行动，首先通过自上而下的方式识别道德偏好，然后通过个性化的数据驱动方法进行改善，论文探讨了两种聚类方法，结论以此来提高数字行为的预测能力。
PDF2 years ago
NeurIPS 2020 教育挑战赛 - 诊断问题的指南与说明
该研究论文讨论数字技术在教育中的应用，说明了通过分析数百万学生对诊断性问题的回答，可以更准确地了解学生的学习状态，并允许自动化的个性化学习计划建议的可能性。
PDF4 years ago
IJCAI如何为点贴式检测器建模好奇心
本研究旨在通过使用人文和社会科学中的各种理论以及无监督和监督机器学习算法，以及人类好奇心作为二元分类器的基础，试图量化人类在数字世界中的好奇心，并通过人工注释的新闻标题（clickbaits）来解释如何测量刺激产生读者好奇心的强度，以推动数
PDF6 years ago