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intention recognition
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人机交互中的意图识别多模态置信度学习
该论文提出了一种新颖的基于学习的多模态融合框架 (BMCLOP) 用于辅助老年人，该框架结合贝叶斯多模态融合方法和批量置信度学习算法，提高准确性、降低不确定性并在交互条件下获得更可靠的结果。
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a month ago
以意图为条件的注视导向图神经网络用于动作预测
通过将人类凝视引入计算算法，我们提出了一种基于视觉 - 语义图的 “凝视引导行为预测” 算法，利用图神经网络识别行为者的意图并预测行为序列以达到该意图，并通过收集包含人类凝视数据的 VirtualHome 环境中生成的家庭活动数据集，在 1
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3 months ago
智能模式切换框架的遥操作
通过联合考虑模式切换和通信系统，在智能操作员端进行用户意图识别的基础上，训练和部署深度强化学习（DRL）代理，实现自动和远程操作模式的无缝切换，从而实现最多 50% 的通信负载减少和任务完成概率的提高。
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5 months ago
通过 TCN-LSTM 和多任务学习模型实现车道变换意图识别和驾驶状态预测的统一方法
本文提出了一种基于多任务学习的 LC 意图识别和状态预测模型，提高了 LC 意图分类的准确率并给出了一种实现自动驾驶车辆辨别车道变更行为、计算实时交通冲突指数并改善车辆控制策略的方法。
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a year ago
AAAI
基于成本的目标识别与深度学习相遇
本文探讨了使用深度学习的深度神经网络在目标预测方面的性能，证明了该方法在解决各种领域的意图识别和目标预测中具有更好的准确性和时效性。
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5 years ago
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