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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|538 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|79 次阅读|没有评论

专题好文 | Luc Van Gool团队: 基于分层注意力的视觉Transformer: 陈培颖 2024-9-9 15:59; 新加坡科技研究局和ETH Zurich的研究人员旨在解决视觉Transformer中与多头自注意力(MHSA)相关的高计算/空间复杂度问题。为此，文章提出了分层多头自注意力(H-MHSA)，这是一种全新的分层式计算自注意力的方法。具体来说，研究人员首先把输入图像分成固定大小的像素块，其中每一个像素块被视为一个token。而后，本 ...; 个人分类: 好文推荐|210 次阅读|没有评论

浙江大学孔祥维团队 | 综述: 迈向真正以人为本的XAI: 陈培颖 2024-9-2 17:05; 由于人工智能发展过程中与日俱增的复杂性和不透明性，人类对人工智能(AI)技术的应用在很大程度上受到了阻碍。为了搭建起高性能黑盒AI模型与人类理解之间的桥梁，人们利用各种方法和工具开发出可解释的人工智能(XAI)技术。然而，目前XAI技术的应用仍然缺乏以人为本理念的指导，难以在实践应用中准确地设计满足 ...; 个人分类: 好文推荐|199 次阅读|没有评论

机器智能前沿论坛·第6期 | 多模态表征学习: 陈培颖 2024-8-23 09:18; 机器智能前沿论坛·第6期将聚焦多模态表征学习这一专题，论坛将在自动化所B站、视频号、MIR视频号、蔻享学术四大平台同步直播。 2024年8月27日(周二)9:00 ，准时开播！往期论坛精彩回顾：【回放】机器智能前沿论坛·第1期 |类脑机器学习【回放】机器智能前沿论坛·第 ...; 个人分类: 最新资讯|322 次阅读|没有评论

专题征稿 | Special Issue on Embodied Intelligence: 陈培颖 2024-8-12 16:34; MIR专题 Special Issue on Embodied Intelligence 现公开征集原创稿件，截稿日期为2024年12月31日。欢迎赐稿！专题征稿 ▼ Special Issue on Embodied Intelligence 专题简介 Embodied intelligence aims to endow machines with physical forms, enabling ...; 个人分类: 最新资讯|596 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|579 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|555 次阅读|没有评论

智能科学创新讲堂 | 清华大学高博麟: 基于车路云一体化的车辆行驶规划控制研究与实践: 陈培颖 2024-7-11 10:21; 智能科学创新讲堂 (简称创新讲堂)由中国科学院自动化研究所主办英文学术期刊Machine Intelligence Research(MIR)发起，旨在为智能科学与技术领域的专家学者们提供一个自由交流的平台。创新讲堂将定期邀请国内外相关领域顶尖学者加盟，分享最前沿的学术进展，启迪思维、平等交流，碰撞出开创性的思维火花。 ...; 个人分类: 最新资讯|584 次阅读|没有评论

精选好文 | 推荐系统的波纹知识图谱卷积网络: 陈培颖 2024-7-2 09:43; 最近的研究表明，利用知识图谱辅助深度学习模型进行推荐决策可以有效提高模型的解释能力和准确性。本文介绍了一种端到端的深度学习模型，名为增强表征的知识图谱卷积网络(RKGCN)，动态分析每个用户的偏好，并推荐合适的物品。该模型结合了物品端和用户端的知识图谱，丰富了两者的表征，最大限度地利用了知识图谱 ...; 个人分类: 好文推荐|444 次阅读|没有评论

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