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Chenfiona

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置顶 · 挺进Q1区全球前10名！MIR首个影响因子发布: 2024-6-21 10:30; 今日，科睿唯安(Clarivate Analytics)发布最新《期刊引证报告》(Journal Citation Reports)。由中国科学院自动化研究所主办、Springer全球发行的英文学术期刊Machine Intelligence Research(简称MIR，中文名《机器智能研究(英文)》)获得首个影响因子(Impact Factor)： 6.4 ，在两个所属领域均位列 Q1区，领域最佳排 ...; 个人分类: 最新资讯|1255 次阅读|没有评论

90s解读AI | 欧洲科学院院士蒋田仔团队: 脑成像数据的多模态融合-方法与应用: 陈培颖 2025-4-2 17:04; 神经成像数据通常包括多种模态，如结构或功能磁共振成像、扩散张量成像和正电子发射断层扫描等，它们为观察和分析大脑提供了多种视角。为了充分利用不同模态的互补表征，我们需要进行多模态融合，以挖掘模态间和模态内的信息。这些丰富的信息，使得结合多种模态数据来探索健康和疾病状态下大脑的结构和功能特征变得越 ...; 个人分类: 好文推荐|1650 次阅读|没有评论

喜报 | MIR 首次入选中国科学院期刊分区表计算机科学类二区: 陈培颖 2025-3-28 09:07; 2025年中国科学院文献情报中心期刊分区表于近日发布。Machine Intelligence Research （MIR）首次入选中国科学院期刊分区表计算机科学类二区（中国科学院期刊分区表二区标准：学科排名前6%-20% ）！自2022年来，MIR发展已初创佳绩：被ESCI、EI、Scopus 等 20 余数据库收录，入选中国科技期刊卓越行动计划 ...; 个人分类: 最新资讯|2821 次阅读|没有评论

可信图神经网络的全面综述：隐私性、鲁棒性、公平性和可解释性: 陈培颖 2025-3-25 17:58; 近年来，图神经网络（GNN）取得了飞速发展。由于其在图结构数据建模方面的强大能力，GNN 被广泛应用于各种领域，包括金融分析、交通预测和药物发现等高风险场景。尽管 GNN 在现实世界中具有造福人类的巨大潜力，但最近的研究表明，GNN 可能会泄露私人信息，容易受到对抗性攻击，会继承和放大训练数据中的社会偏见，并且 ...; 个人分类: 好文推荐|2249 次阅读|没有评论

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