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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|

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|117 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|130 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|533 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|412 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|385 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|561 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|447 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|548 次阅读|没有评论

专题好文 | 创新视听内容的联合创作: 计算机艺术面临的新挑战: 陈培颖 2024-3-26 09:19; 近年来，人工智能生成内容(AIGC)与艺术作品主要特征的交叉研究不断深入，计算机艺术由此迅速发展。视听内容生成逐渐应用于各种实践任务，包括视频或游戏配乐、协助艺术家创作、艺术教育等方面，可见其应用前景之广。本文从利用人工智能(AI)技术进行视觉艺术生成和听觉艺术生成的视角，介绍了视听内容生成方面的创新 ...; 个人分类: 好文推荐|523 次阅读|没有评论

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 2024-3-18 17:26; 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|843 次阅读|没有评论

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