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基于 Python 的 Simulink 模型的强化学习
该论文提出了一个基于 Python 和 Simulink 模型训练强化学习智能体的框架，通过充分利用 Python 的自定义选项和流行的库，如 Stable Baselines3，以弥合 Simulink 环境和 Python 灵活性之间的
PDF3 days ago
Aequitas Flow：简化公平机器学习实验
Aequitas Flow 是一个用于 Python 的开源框架，用于端到端公平机器学习实验。该框架提供了公平模型训练、超参数优化和评估的流程，旨在提高公平机器学习实践的可扩展性和采用度。
PDF8 days ago
加强型傅里叶延续与回归用于异常检测
本篇论文介绍了 Braced Fourier Continuation and Regression（BFCR）的概念，它是一种在任意一维数据集中寻找非线性回归或趋势线的新颖且计算高效的方法。BFCR 算法和 BFCR 趋势线的性质被讨论，
PDF11 days ago
AI 编码人员华丽登场：重新思考编程语言语法以实现高效代码生成
为了提高推理效率和减少计算成本，我们提出了人工智能导向的语法的概念，通过改进现有编程语言的语法和规则，使得 AI 模型更适合理解和使用代码。我们通过创建名为 Simple Python（SimPy）的人工智能导向的 Python 语法来验证
PDF22 days ago
MARIO Eval: 用数学评估你的数学 LLM 工具包
大语言模型（LLMs）在解决数学问题等各种推理任务中得到了探索。我们引入了一个全面的数学评估工具包，不仅利用 python 计算代数系统（CAS）进行数值精度评估，还集成了一个可选的大语言模型（LLM），以验证工具包的有效性。
PDF25 days ago
中性模糊集与映射的 Python 框架
使用 Python 开发的开源框架，能够简单直观地操作各种类型的符号表示的中性集和它们之间的映射，扩展和概括了以前提供中性集操作软件解决方案的尝试。
PDF2 months ago
Python 实现线性系统的循环利用方法，并应用于多目标优化
通过对线性系统和多目标优化的研究，我们评估了使用常见回收方法解决线性系统时的性能，并讨论了在 Python 和 PyTorch 中实现这些回收策略的挑战和解决方案。我们的目标是在已建立的帕累托前沿代码中实现 RMINRES，并在 Pytho
PDF3 months ago
Copilot 优化：解决 Copilot 生成的 Python 代码中的代码异味
Python 编程中，GitHub Copilot 等人工智能工具在检测和修复代码异味方面具备一定的潜力，但对于 Copilot 生成的 Python 代码中存在的代码异味及其修复效果还需进一步研究。
PDF4 months ago
$\texttt {immrax}$：基于 JAX 的可并行化和可微工具包，用于区间分析和混合单调可达性
我们在 Python 中提出了一种区间分析和混合单调区间可达性分析的实现，完全符合计算框架 JAX 的可组合性。该工具箱继承了 JAX 的几个关键特性，包括通过即时编译的计算效率、用于快速并行计算的 GPU 加速以及自动可区分性。我们在几个
PDF4 months ago
MMCalysto Scheme 项目
Calysto Scheme 是用 Continuation-Passing Style 编写的 Scheme 语言，通过一系列正确性保持的程序转换变成 Python。它支持标准的 Scheme 功能，包括 call/cc，还有用于自动回溯
PDF7 months ago
appjsonify：一种学术论文 PDF 转 JSON 的工具包
appjsonify 是一种基于 Python 的 PDF 转换为 JSON 的工具包，通过多个基于视觉的文档布局分析模型和基于规则的文本处理方法解析 PDF 文件。
PDF8 months ago
TurboGP：一个灵活而先进的基于 Python 的 GP 库
TurboGP 是一种完全采用 Python 编写且专为机器学习任务设计的遗传编程 (GP) 库，它实现了其他 GP 实现中不可用的现代功能，例如岛屿和细胞人口方案、不同类型的遗传操作 (迁移、保护杂交)、在线学习等等。TurboGP 最独
PDF9 months ago
扫描电子显微镜图像中纳米粒子的递归检测与分析
本研究提出了一个针对扫描电子显微镜（SEM）图像的纳米粒子精确检测和全面分析的计算框架。该框架利用 Python 的强大图像处理能力，特别是利用 OpenCV、SciPy 和 Scikit-Image 等库，采用阈值处理、膨胀和腐蚀等技术提
PDF9 months ago
Py-Tetrad 和 RPy-Tetrad: 适用于 Tetrad 因果搜索的具备 R 支持的新 Python 接口
我们为 Java 的 Tetrad 项目提供了新颖的 Python 和 R 接口，用于因果建模、搜索和估计。使用 JPype 和 Reticulate 将 Python 和 R 与 Tetrad 接口连接是直接解决这些问题的新方法。
PDF9 months ago
SBMLtoODEjax: JAX 中 ODE SBML 模型的高效仿真和优化
研发方法以探索、预测和控制生物系统的动态行为，计算推理和数学建模是生物工程和生物医学的研究重要领域之一。SBMLtoODEjax 是一种轻量级的库，可将 SBML 模型自动解析并转换为在 JAX 中写成的 python 模型，以实现高效的数
PDF10 months ago
SynTable: 针对杂乱台面场景中未见过的物体进行全貌实例分割的合成数据生成管道
本文介绍了 SynTable，这是一个灵活的基于 Python 的数据集生成器，使用 NVIDIA 的 Isaac Sim Replicator Composer 生成高质量的合成数据集，用于深度学习和合成数据生成的研究。
PDF10 months ago
ManimML: 用动画传达机器学习架构
开发使用 Python 编写的 ManimML 动画库，以使机器学习从业人员可以轻松地从代码中生成 ML 算法的动画。ManimML 具有类似于流行的深度学习框架（如 Pytorch）的语法，可以将预先存在的神经网络架构转换为动画.
PDFa year ago
巨型语言模型（GPT-4）的进步：通过高等教育编程课程的考核不再成为难题
该研究对基于 GPT-4 模型的 Python 编程自动测试提供了详细的分析和实验结果，这表明自然语言处理技术在编程教育类中有很大的潜力，并且给程序设计教育提出了新的问题。
PDFa year ago
StudentEval: 学生编写的大型语言模型代码提示基准
本研究设计了一个基于 Python 程序的新评测标准 StudentEval, 使用多个具体的非专家受试者编写的问题提示，对比评估了 5 种 Code LLM 模型的性能，结果表明这种评测标准是更好的模型性能判别标准。同时，研究还发现了学生
PDFa year ago
ACL大语言模型静态评估代码自动补全
本文提出了一个基于抽象语法树的静态分析框架，旨在量化 Python 代码生成中的静态错误，并探讨了语言模型大小、上下文、温度对静态错误的影响。
PDFa year ago