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推特对引用的影响：揭示社交媒体影响者对人工智能研究可见性的影响
通过研究社交媒体影响者在提高机器学习研究可视性方面的作用，本文探讨了社交媒体对论文引用次数的影响。研究发现，得到这些影响者认可的论文的引用次数显著增加，中位数引用次数比对照组高 2-3 倍。此外，研究还探讨了受关注作者的地理、性别和机构多样
PDF5 months ago
机器学习中的计算分化：对学术贡献与审查的威胁？
工业与学术人工智能实验室在使用计算资源方面存在显著差异，我们通过数据调查探讨了计算资源差距在塑造机器学习研究中的作用。我们发现，计算资源差距与在计算密集型研究主题，尤其是基础模型方面仅限于学术研究团队的减少相关。我们认为，学术界在推动相关技
PDF6 months ago
机器学习研究中数据集的生命周期：减少、重复利用和循环利用
本文研究各机器学习子社区在 2015-2020 年期间数据集使用模式的差异，并发现技术社区对越来越少的数据集集中使用，大量采用来自其他任务的数据集，并集中于由少数精英机构研究者推出的数据集，从而对科学评估、人工智能伦理和公平性、以及领域内的
PDF3 years ago
CodeXGLUE：面向代码理解和生成的机器学习基准数据集
介绍了 CodeXGLUE 的数据集和模型评价平台，包括 10 个任务和三种基准系统，旨在促进机器学习在程序理解和生成方面的研究和开发。
PDF3 years ago
在图上学习组合优化问题：一份调查及其在网络中的应用
介绍了解决图上组合优化问题的现有方法存在的问题，调查了与计算复杂性相关的机器学习研究的发展，并组织和比较了解决组合优化问题的学习结构。
PDF4 years ago
消费者健康问题答案的问题驱动摘要
本研究提供了一个包含消费者健康问题答案的问答驱动摘要集 MEDIQA Answer Summarization dataset，可用于评估抽取式或抽象式算法生成的单个或多个文档，展示了基线和最新深度学习总结模型的结果，并推动医学问题回答中的
PDF4 years ago