- FASTopic：一种快速适应稳定且可迁移的主题建模范式
FASTopic 是一种快速、自适应、稳定和可传递的主题模型，采用 Dual Semantic-relation Reconstruction（DSR）方法来发现潜在主题，并通过模拟文档、主题和词嵌入之间的语义关系进行重建，以提供一个高效的 - 基于知识图谱的对话问答强化学习
使用强化学习方法解决基于法律知识库的多轮问答中输入问题含糊不清的问题，测试结果证明了该方法的有效性。
- 运筹学的人工智能：革命性地改进运筹学过程
人工智能与运筹学的融合为多个领域带来革命性的机会，通过综述最新研究现状并探讨人工智能在运筹学中的潜力，本文旨在激发对于开发人工智能增强运筹学方法和工具的进一步研究和创新，并通过提供相互协同作用带来的显著进步和新颖解决方案来推动更有效和高效的 - 汽车发动机装配和拆卸的虚拟现实训练系统
该研究开发了一个多层次结构的虚拟现实系统，用于培训学生在汽车引擎（别克君越）的组装和拆卸，实验证明该虚拟现实培训系统在效果和效率方面具有显著可用性。
- 通过神经网络修剪揭示不变性
我们提出了一种通过修剪学习到的新型网络架构以捕捉数据依赖的不变性的框架，在视觉和表格数据集上，我们学到的网络架构始终比密集神经网络在效率和效果上表现更好。
- ICCV迷彩的制造和破解
本文提出了三个评估指标来衡量伪装效果，将伪装分数集成到生成模型中，用于合成有效的伪装图像或视频，进而训练基于转化模型的动物分割模型，在公共 MoCA-Mask 基准测试中展现了最先进的伪装破解表现。
- TREC 2022 深度学习赛道上的混合检索和多阶段文本排名解决方案
该论文介绍了基于大规模文本检索技术在实际商业场景中的应用，以及在 TREC 2022 深度学习竞赛中所采用的混合文本检索和多阶段文本排序方法，结果表明我们提出的方法有效。
- 大规模协作活动中预测社区成功
在线社区的效力与成员间的动态之间的对应关系的研究，以 Reddit 的 r/place 为例，分析协同活动成功与不同因素之间的关系，为了解社区面对选举干扰或反科学趋势等在线社交威胁的韧性或脆弱性提供更好的理解。
- EMNLP自然语言生成任务的实用生产策略探索
提出一种自然语言生成系统设计的概念框架，以实现复杂的交际目标，并通过现代统计方法提供针对目标、成本和效用的具体建议。同时，倡导开发可以通过类人的方式推理目标、成本和效用的 NLG 系统。
- 双向生成专利语言模型的有效性
提出了一种简化的自动完成功能设计，通过该设计可以将自动完成效率提高 10% 以上，使自动完成效果超过 60%；通过双向训练与计算，在文本的任何位置都可进行双向自动完成，实验证明，同一文本的双向自动完成效果相似，可以提高人类编写专利文本的效率 - 基于强化学习的知识图谱规则挖掘
本研究提出了一种基于强化学习的两阶段框架，以在知识图谱中生成和评估规则，实验结果表明，该方法在效率和效果方面均达到了最先进的水平。
- AAAI数据异质性影响联邦学习鲁棒性的诅咒或救赎？
文章研究数据异构性对联合学习中后门攻击的影响，发现数据异构性是后门攻击有效性的主要因素，但也会导致过度拟合和攻击能力提升，为应对这些问题提出了防御方向和设想，为设计鲁棒的联合学习方法和系统提供新的见解。
- AAAI互动协作中的关键指标 —— 合作中的有效性
本文提出了量化测量互动机器人的有用性的方法，定义了有用性，并应用于不同领域的具体实例中，最终得出了初步结果，对于与人类的互动规划具有实际意义。
- EMNLP切片感知神经排名
本文介绍了针对 IR 任务，如何通过错误分析来提高神经排序模型的效果。针对难以处理的实例，我们使用基于切片的学习来提高模型的效果，实验表明这种方法能够提高神经排名模型的效率 2% 左右。
- ICML低通协作滤波的图卷积网络推荐算法
为了应用 Graph Convolutional Network 到大规模图上，我们提出了一种 Low-pass Collaborative Filter 算法来清除噪声并降低计算复杂度，实验结果表明这种算法可以有效提高图卷积的效果和效率。
- Adversarial TCAV-- 神经网络中间层的稳健有效解释
对于神经网络决策和中间层所学习的信息的解释仍然是一项挑战，该研究调查了神经网络中间层的概念激活可靠性的提高方法，包括对抗性概念激活向量和 Gram-Schmidt 过程改进，这可以提高其对不同随机种子的收敛性和可回忆性。
- 重新审视影子检测：针对复杂环境的新基准数据集
该研究收集了多种场景的阴影图像并编译了一个新的包含 10,500 张阴影图片的数据集，每张图片都有标记的地面真值遮罩，以支持阴影检测。论文提出了一种快速阴影检测网络，其中包括细节增强模块，用来提取阴影细节，并证明了在一般情况下检测阴影的方法 - 深度学习用于异常检测：调研
本文针对深度学习异常检测问题进行了系统综述，将研究方法划分为不同的类别并探讨其在应用领域的适用性和效果，同时讨论了现有研究的局限性和未来研究的方向。
- 文本摘要技术：简要调查
本文综述了自动文本摘要的主要方法和不同过程，描述了不同方法的有效性和缺点，以期将海量的文本数据高效地提炼出信息和知识。