- 神经参数的对称性或不对称性的实证影响
对深度学习中的参数对称性进行了实证研究，通过引入具有降低参数对称性的新型神经网络架构，采用两种可证明保证的方法对标准神经网络进行改进，进行了多任务的全面实验研究，发现参数对称性对模型的影响，包括线性模式连接性和贝叶斯神经网络训练速度和效果的 - 利用特斯特林机进行高效数据融合
我们提出了一种新颖的方法，通过 Tsetlin 机器来评估和融合嘈杂的动态数据。我们的方法是通过监测 TM 学习的逻辑子句在动态数据中的可能噪声下如何变化来识别噪声，从而通过降低先前学习的子句的权重或以新子句的形式反映它。我们还进行了一项全 - 提示工程对 ChatGPT 在无监督实体解析中的影响
通过对 prompting 方法在 Entity Resolution 中的效果进行系统实验研究，本论文发现 prompting 方法对 Entity Resolution 的质量有重要影响，部分评估指标更加敏感，同时也受到数据集的影响。
- 旅行推销员问题的新节点移位编码表示
本文提出了一种新的遗传算法编码表示方法，用于解决旅行家问题。通过在 TSPLIB 中使用 14 个不同大小的基准测试数据，将其与现有编码表示方法相比较，并在实验研究后得出结论。
- 定量评估显著性方法：实验研究
本文基于对解释人工智能（XAI）的准确定义和公正衡量标准缺失的讨论，提出了一种广泛的实验研究，重点关注解释方法的忠实度、本地化、假阳性、敏感度检查和稳定性。实验结果表明，在当前所有方法中，梯度加权类激活映射（Grad-CAM）和随机输入抽样 - 基于嵌入式实体对齐的知识图谱基准研究
本文介绍了实体对齐的新方法 ——embedding-based. 通过调查 23 种不同的 entity alignment 方法，我们提出了一种新的 KG 采样算法，并生成了不同的异质性和分布的基准数据集来进行评估。通过开源库测试了其中 - WWW高效查询相关聚类
本文主要研究了查询效率，使用类似于计算距离的相似度度量，通过提出新的算法实现了更加高效的相关聚类，能够在给定预算内使用不同的查询方式获得与最优解相差不大的结果，并且针对算法进行了实验研究。
- 2D-Voxel-Based-Soft-Robot 的优化仿真器 2D-VSR-Sim 的设计，验证和案例研究
本文利用 Java 设计了 2D-VSR-Sim 软件，为研究体和脑的优化提供了一个一致的接口，同时考虑了感应的存在。作者们实验性地表征了可以使用 2D-VSR-Sim 模拟的 VSRs，讨论了模拟的计算负担，最后展示了该软件如何用于重现重 - AAAI自动驾驶车辆和我一样吗？人类和自动驾驶车辆之间的人格相似性和差异的影响
通过一项 443 人的实验研究，我们发现人类和自动驾驶的相似和不同之处对于自动驾驶的安全感知有较大影响，尤其当两者在特定人格特征方面均较高时，相似性会导致安全感知提高，而当自动驾驶在某一人格特征上高于人类时，不同性会导致安全感知提高。
- 实时机器人辅助人体工程学
新方法的人机交互通过连续观察人的姿势，并调用相应的机器人动作来优化机体人工力学。利用 RGB-D 相机实时计算和监测人的关节角度以确定当前的人工力学状态，并通过 6 个普遍性机器人反应来使人回到最佳人工力学状态。经过研究证明了这种新方法对于 - CLAUDETTE：在线服务条款中潜在不公平条款的自动检测器
研究表明，采用机器学习技术来自动检测在线平台服务条款中存在可能不公平的条款，能为律师和消费者提供有价值的工具。
- 高效的对抗攻击防御
本文提出了一种基于实践观察的新的防御方法，旨在强化深度神经网络的结构，提高其预测稳定性，从而更难受到针对性攻击，并在多种攻击实验中证明了该方法的有效性，相比其他防御方法具有更好的表现，而且在训练过程中的开销几乎可以忽略不计。
- NIPS自适应多项式扩展实现可扩展的非线性学习
我们描述了一种新的算法，可以在计算效率和预测性能之间取得良好的平衡，该算法可以针对非线性表达式进行高效计算，并扩展高阶交互特征。
- 随机自动机的最短重置词的实验研究
使用 SAT 求解器来寻找有限同步自动机的最短重置词的方法进行描述，并对最短重置词的长度进行了实验研究。根据实验结果，提出一个假设：在具有高概率的 n 个状态和 2 个输入字母的随机有限自动机中，最短重置词的长度相对于 n 是次线性的，并且 - 不需用态演化重构实现的量子设备实用表征
本篇论文提出基于更直接与目的相关的方法，以估算实验测得数据与理论模型的接近程度，与确定实验数据匹配的理论模型，避免了量子系统规模上限问题，从而为更大规模量子信息处理单元的实验研究提供了便利。
- 时间序列数据的表示方法和距离度量的实验比较
本文通过广泛的实验研究，比较了不同的时间序列数据表示法和相似度度量方法的有效性，对现有的成果进行了统一的验证，并揭示了文献中某些主张可能过于乐观的情况。
- MM关于破坏行和列对称性的静态约束的复杂度和完备性
研究了一种对称性，提出了一种简单有效的方法处理行与列对称性矩阵模型，对该对称性下的对称性破坏约束的陈述作出了一系列正面和负面的结论，并提出了关于破坏行、列和值的对称性的快速算法，实验研究了一些基准问题中，DOUBLELEX 和 SNAKEL