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Chenfiona

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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|

清华李克强院士团队 | 综述：汽车预测性巡航控制及其在云控系统下的典型技术进展与展望: 陈培颖 2023-11-7 17:06; 随着新一代移动通信技术在汽车上的大规模应用，配备通信设备的智能网联汽车(Intelligent and Connected Vehicles, ICVs)正在快速发展。道路与交通的动静态信息具有巨大的潜在应用价值，特别是对于车辆的安全与节能驾驶以及交通的高效运行具有重要意义。预测性巡航控制(Predictive Cruise Control，PCC) 是一种充分 ...; 个人分类: 好文推荐|585 次阅读|没有评论

贺威团队&王耀南院士团队 | 基于动态运动基元的机器人技能学习: 陈培颖 2023-10-23 16:57; 北京科技大学贺威教授团队和湖南大学王耀南院士团队合作开发了一种具备运动建模和执行能力的机器人技能学习框架。为了使机器人能够从演示中学习技能，研究引入了一种名为动态运动基元(DMPs)的学习方法，用于对运动进行建模。研究在DMPs框架中采用了阶段式教学策略，以增强其通用性，使多关节机械臂可以执行复杂 ...; 个人分类: 好文推荐|495 次阅读|没有评论

南科大于仕琪团队 | YuNet:一个速度为毫秒级的人脸检测器: 陈培颖 2023-10-17 16:37; 近年来，准确的人脸检测技术取得了巨大发展。然而，由于模型庞大、计算成本高，人们难以将多个检测器部署在模型大小和延迟严重受限的移动和嵌入式设备上。南方科技大学于仕琪副教授团队介绍了专门为边缘设备设计的毫秒级无锚点人脸检测器YuNet。在提高效率和准确性的权衡方面，该研究做出了几项重要贡献。首先分 ...; 个人分类: 好文推荐|535 次阅读|没有评论

上海交大严骏驰团队 | 综述: 求解布尔可满足性问题(SAT)的机器学习方法: 陈培颖 2023-10-10 16:37; 上海交通大学严骏驰教授团队回顾了借助机器学习(ML)技术解决布尔可满足性问题(SAT)这一典型的NP 完全问题的最新文献。近十年来，机器学习社区发展迅速，在多项任务中的表现都超过了人类。这一趋势也启发了大量应用机器学习方法解决SAT问题的研究。本综述将研究借助机器学习技术解决SAT问题的(ML-SAT)求解器及其发展历 ...; 个人分类: 好文推荐|764 次阅读|没有评论

前沿观点 | 谷歌BARD的视觉理解能力如何？对开放挑战的实证研究: 陈培颖 2023-9-22 10:58; 作为OpenAI公司ChatGPT模型的竞品，谷歌公司提出的BARD模型已经在会话型人工智能领域取得了显著进展。特别值得注意的是，BARD模型的最新版本在对话过程中具备了处理文本提示和视觉输入的能力。鉴于BARD模型在文本输入处理方面取得的令人嘱目的成就，来自苏黎世联邦理工学院(ETHZ)、澳大利亚国立大学(ANU)和穆罕默 ...; 个人分类: 好文推荐|565 次阅读|没有评论

自动化所宗成庆团队 | 综述: Transformer模型-从机器翻译到其他任务的通用框架: 陈培颖 2023-8-28 09:13; 机器翻译是一项重要且具有挑战性的任务，旨在将自然语言句子从一种语言自动翻译成另一种语言。近年来，基于Transformer模型的神经机器翻译(NMT)在方法论和应用上都取得了重大突破，成为新的主流翻译方法。中国科学院自动化研究所宗成庆研究员团队概述了基于Transformer模型的神经机器翻译及其在其他任务的扩展应 ...; 个人分类: 好文推荐|599 次阅读|没有评论

西电公茂果团队 | 综述: 多模态数据的联邦学习: 陈培颖 2023-8-9 08:45; 随着大众对保护数据隐私的意识加强，作为训练模型主要范式之一的联邦学习(FL)因具有数据隐私保护功能而在近年来受到研究者们的越发关注。但是，大多数FL客户端当前还是单模态。随着边缘计算的崛起，多种多样的传感器和可穿戴设备产生了大量不同模态的数据，从而推动了对多模态联邦学习(MMFL)的研究。西安电子科技大 ...; 个人分类: 好文推荐|1304 次阅读|没有评论

高文院士团队 | 综述: 大规模多模态预训练模型: 陈培颖 2023-8-2 10:01; 随着对通用深度模型的迫切需求，人们推出了许多预训练大模型，如双向编码器表示(BERT)、视觉变换器(ViT)、生成预训练转换器(GPT)等。这些模型在单一领域(如计算机视觉和自然语言处理)中取得了成功，受此启发，多模态预训练大模型近年来也受到了越来越多的关注。北京大学高文院士团队对这些模型进行了全面 ...; 个人分类: 好文推荐|1141 次阅读|没有评论

港中文黄锦辉团队 | 综述: 任务型对话对话策略学习的强化学习方法: 陈培颖 2023-7-11 11:14; 对话策略学习(DPL)是任务型对话(TOD)系统的一个关键组成部分。其主要任务就是根据每一轮的对话状态去决定对话系统下一步的行动。强化学习(RL)广泛被用来优化这类对话策略。在学习过程中，使用者被当作环境，系统则作为个体。香港中文大学Wong Kam-Fai(黄锦辉)教授团队从RL的角度切入，对对话策略的近期进展与挑战 ...; 个人分类: 好文推荐|884 次阅读|没有评论

综述 | 人机对抗智能：技术、挑战和机遇: 陈培颖 2023-6-14 17:47; 随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能的爆火与取得的惊人成功，以语言或多模态大模型为桥梁的人机混合将潜在成为人机对抗发展的新阶段，进行人机对抗中人工智能综述，凝练其技术、挑战与机遇将能更好地站在巨人的肩膀上。人机对抗作为人工智能的试金石，研究人员开发了Libratus、OpenAI Five和AlphaStar等代表性 ...; 个人分类: 好文推荐|867 次阅读|没有评论

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