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MLLM-SR：基于多模态大型语言模型的对话符号回归
基于多模态大型语言模型，提出了一种对话式符号回归方法 MLLM-SR，可以通过使用自然语言指令描述需求来生成满足要求的表达式。通过在 Nguyen 数据集上的实验证明 MLLM-SR 在拟合性能上超过了现有方法，并且可以很好地理解添加到自然
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a month ago
FormulaQA：一个基于公式的数值推理问答数据集
通过使用存在的公式驱动的 FormulaQA 数据集，得出了使用检索增强的 LLMs 模型结合外部公式数据库时对现有模型具有重要改进潜力的实证结果。
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4 months ago
CVPR
使用自动生成的轮廓替换标注的真实图像数据集
本研究证明，在不使用真实图像、人工和自我监督的情况下，公式驱动的监督学习（FDSL）的性能可以与 ImageNet-21k 匹敌甚至超过其性能。FDSL 的图像避免了真实图像所遭受的隐私、版权问题、标签成本与误差以及偏差，因此具有潜在的重要
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2 years ago
宏平均 F1 和宏平均 F1
研究比较了两种计算 “宏 F1” 度量的公式，发现只有在稀有情况下这两种计算方法才可以被视为等价的，主要由于一种公式更重视产生偏向错误类型分布的分类器，这两种计算方法不仅在标量结果上会产生不同的结果，还会导致不同的分类器排名。
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5 years ago
惩罚逻辑及其与 Dempster-Shafer 理论的关联
该研究介绍了 Penalty logic 及其相关的非单调推理关系，可以用于选择偏好的一致子集来处理不一致的知识库，并阐述了 Penalty logic 和 Dempster-Shafer 理论之间的联系。
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11 years ago
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