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征稿启事| 期刊目录| 走访课题组| 小编探会| 编辑之家| 好文推荐| 写作讲座| 最新资讯|

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|537 次阅读|没有评论

专题好文 | 再思考人群计数中的全局上下文: 陈培颖 2024-9-18 16:58; 本文探讨了全局上下文信息在人群计数任务中的作用。具体来说，本文使用纯Transformer模型，从重叠的图像块中提取出包含有全局信息的特征。受分类任务的启发，本文在输入序列中添加了一个上下文token，以促进Transformer各层图像块所对应的token之间的信息交换。由于Transformer没有明确地建模通道交互(经过广泛 ...; 个人分类: 好文推荐|69 次阅读|没有评论

AI最前沿 | 特约专题: 多模态表征学习: 陈培颖 2024-8-6 16:53; MIR第四期已于8月正式出版，12篇最新好文免费下载，其中7篇文章来自特约专题Multi-modal Representation Learning，欢迎阅读！专题 · Editorial Editorial for Special Issue on Multi-modal Representation Learning Deng-Ping Fan, Nick Barnes, Ming-Ming Cheng, Luc ...; 个人分类: 好文推荐|299 次阅读|没有评论

澳大利亚国立大学Nick Barnes团队 | 对息肉分割的再思考: 从分布外视角展开: 陈培颖 2024-7-25 15:46; 澳大利亚国立大学Nick Barnes教授团队通过一种简单而高效的自监督学习方法，从分布外视角重新思考结直肠息肉的分割问题。与现有的全监督方法不同，本文利用掩码自动编码器——一种在重建任务上进行训练的自监督视觉变换器——来学习分布内特征表示，即健康结肠图像的分布。然后，本文执行分布外重建和推理，通过特征空 ...; 个人分类: 好文推荐|578 次阅读|没有评论

前沿观点 | Segment Anything并非一直完美: SAM模型在不同真实场景中的应用调查: 陈培颖 2024-7-19 17:34; 最近，Meta AI研究团队提出了一种通用的、基于提示的segment anything模型(SAM)，该模型在一个前所未有的大型分割数据集(SA-1B)上进行了预训练。毫无疑问，SAM的出现将为各种实际图像分割应用带来巨大的好处。来自加拿大阿尔伯塔大学的研究者们对SAM在各种应用领域，特别是自然图像、农业、制造业、遥感和医疗保 ...; 个人分类: 好文推荐|552 次阅读|没有评论

复旦邱锡鹏团队 | MOSS: 一个开源的对话式大语言模型: 陈培颖 2024-6-4 17:28; 在2022年底，ChatGPT一经发布，便迅速成为全球热点话题。但其技术细节未被公开，这也引发了公众对中美在人工智能领域技术差异的关注和担忧。复旦大学的邱锡鹏团队于2023年2月20日发布了对话式大语言模型MOSS ，并公开其技术路线，引起了学术界和工业界的广泛关注。MOSS的发布是一个重要的里程碑，展示了在资源受 ...; 个人分类: 好文推荐|876 次阅读|没有评论

自动化所黄凯奇团队 | 分布式深度强化学习：综述与多玩家多智能体学习工具箱: 陈培颖 2024-5-27 17:13; 随着AlphaGo的突破，深度强化学习已成为解决序列决策问题的一项公认技术。尽管深度强化学习声名远扬，由于其试错学习机制存在样本低效率问题，这项技术难以得到广泛应用。目前已经开发了许多用于高样本效率的深度强化学习方法，例如通过环境建模、经验迁移和分布式学习等。其中，分布式深度强化学习在诸多领域中展现出 ...; 个人分类: 好文推荐|642 次阅读|没有评论

AI最前沿 | 大语言模型、零信任架构、常识知识推理、肿瘤自动检测和定位...: 陈培颖 2024-5-20 17:05; MIR 2024年第二期已于4月正式出版，13篇最新好文免费下载，其中6篇文章来自特约专题Commonsense Knowledge and Reasoning: Representation, Acquisition and Applications，欢迎阅读！ Special Issue Vol.21, No.2 专题客座编委：刘康，中国科学院自动化研究所宋阳秋， ...; 个人分类: 期刊目录|542 次阅读|没有评论

约翰霍普金斯大学Alan Yuille团队 | 从时序和高维数据中定位肿瘤的弱标注方法: 陈培颖 2024-5-7 17:32; 创建大规模且标注完善的数据集来训练人工智能算法，对于肿瘤的自动检测和定位至关重要。然而由于资源有限，确定最佳的标签类型来标注大量数据是一项挑战。为了解决这一难题，约翰霍普金斯大学及苏黎世联邦理工学院的研究者们聚焦于结肠镜检查视频中的息肉和腹部CT扫描中的胰腺肿瘤。由于这些数据在时间和空间层 ...; 个人分类: 好文推荐|811 次阅读|没有评论

专题综述 | 大语言模型中的知识生命周期: 陈培颖 2024-4-15 17:07; 知识在人工智能发展中起着至关重要的作用。近年来，大规模语言模型(LLMs)取得了令人瞩目的进展，引发了人们对语言模型获取、维护、更新和使用知识方面的极大关注。尽管已经存在大量的相关研究，但学界对于知识如何在语言模型的学习、调整和应用过程中流动的完整生命周期，仍然缺乏整体性的观点，这可能会阻碍人们深入 ...; 个人分类: 好文推荐|624 次阅读|没有评论

精选综述 | 零信任架构的自动化和编排: 潜在解决方案与挑战: 陈培颖 2024-4-8 17:26; 零信任架构(ZTA)是人们保护数据、连接网络和访问资源的一种模式转变。ZTA没有采用传统的周界防御方式，其出现是网络安全领域一次具有前景的革命。ZTA可以通过抵御来自网络系统内部和外部的攻击来持续维护安全。然而，在现有文献中，ZTA的自动化和编排，以及在现实网络中的无缝部署方面的研究还很有限。来自澳大利亚 ...; 个人分类: 好文推荐|761 次阅读|没有评论

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