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基于数据的时间序列分析的回顾：从样本、特征和周期出发
系统地审视了时间序列分析中不同的以数据为核心的方法，包括广泛的研究主题，并基于样本、特征和周期的时间序列数据特征，提出了一个分类方法。除了讨论和总结了它们的特点、优势和局限性，还提出了关于时间序列数据的挑战和机遇，并提出了建议、开放问题和可
PDF2 months ago
学习表示的学习表示
ICLR 会议提供了一个包含来自 2017 年至 2024 年所有 24,000 个 ICLR 提交摘要的数据集，研究发现基于词袋表示的模型在 $k$NN 分类准确性方面优于大多数句子转换模型，而顶级语言模型仅略胜于 TF-IDF。此结果对
PDF3 months ago
MM非洲计算机视觉数据集、主题及研究者调查
此研究对非洲计算机视觉领域从 2012 年到 2022 年发表的 63,000 篇 Scopus 索引计算机视觉论文进行了全面分析，同时利用大型语言模型自动解析论文摘要，对非洲计算机视觉数据集和研究进行了概述，并提出了障碍。此调查强调了鼓励
PDF6 months ago
2000-2020 年间 NCi 资助的放射性科学研究主题和趋势的半自动提取
本研究使用半自动化方法，提取和命名研究主题，并应用于 21 年间 NCI 的 19 亿美元资金，发现物理 - 生物和治疗 - 诊断是主要方向，治疗和物理方向的研究资金优于诊断和生物方向。
PDFa year ago
自然语言处理研究范式转变的历时分析：何时、如何和为何？
本研究提出了一个系统性的框架，使用因果推断与推理技术分析了科学领域中研究主题的演变趋势。通过对 ACL Anthology 语料库的广泛实验，我们有效地发现了自然语言处理研究主题的演进趋势和根本原因。
PDFa year ago
ICML理想的持续学习者：一种永不遗忘的智能体
本文提出了一个新的永续学习框架 “理想永续学习器”(ICL)，其通过构造保证避免了灾难性遗忘。我们证明了 ICL 统一了多种现有的永续学习方法，并为这些方法的优缺点提供了新的理论见解。最后，我们将 ICL 与现代研究领域中的经典主题和研究课
PDFa year ago
利用机器学习确定天文学研究的优先事项
本文探讨机器学习技术如何辅助科学战略规划。作者使用高影响力天文期刊的摘要，运用潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation）的方法，找到了可以预测研究兴趣的领先指示器，并证明这种方法可以较好地反映出 2010 年
PDF2 years ago
利用机器学习和自然语言处理方法来研究 COVID-19 研究的时间演变
本研究通过多种数据源建立了多个机器学习模型对当前 COVID-19 研究场景进行了表征，包括识别潜在主题、分析出版物相似性和情感。结果表明 PubMed 和 ArXiv 中的研究类型存在显著区别，前者在 COVID-19 相关问题的多样性方
PDF4 years ago
MM新空间时代的卫星通信：调查与未来挑战
本文对卫星通信的现状进行了调研，首先介绍了主要创新驱动力如新型星座、机载处理能力、非地球网络和基于空间的数据收集 / 处理；然后，描述了最有前景的应用，如 5G 集成、空间通信、地球观测、航空和海上跟踪与通信；随后，本文提供了五个维度的深入
PDF4 years ago
自由手图的深度学习：一项调查
本文全面调查了深度学习技术在手绘素材上的应用，主要内容包括手绘素材的特征与城市挑战、现有数据集、研究主题和最新方法的详细分类和实验评估、以及未来研究的障碍、问题和潜在方向。
PDF4 years ago
人工智能与社会公益：综述
该研究提供了 AI4SG 领域中应用和趋势的定量分析和详细资料，并整合了 8 个应用领域和 5 个研究主题的框架，以解决 AI4SG 领域的共同挑战。
PDF4 years ago
ACLTutorialBank：一个人工收集的语料库，用于先决条件链、调查提取和资源推荐
TutorialBank 是一个新的、公开可用的数据集，旨在促进 NLP 教育和研究。该数据集手动收集和分类了超过 6300 个 NLP 以及相关领域的资源，是目前最大的人工选取的旨在用于 NLP 教育的资源语料库之一，而且还创建了搜索引擎
PDF6 years ago
布尔矩阵分解中的自下而上近似：几何与新算法
本研究介绍了基于布尔矩阵分解的新算法，重点在于提供从下面逼近输入矩阵的分解，实验结果表明该算法表现良好，需要的因子数量少，可以超越现有算法。未来研究方向也进行了探讨。
PDF11 years ago