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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|879 次阅读|没有评论

90s解读AI | 清华大学李克强院士团队: 智能网联汽车的预测性巡航控制: 陈培颖 2024-12-3 17:18; 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)是一种充分利用 ...; 个人分类: 好文推荐|197 次阅读|没有评论

喜报！MIR入选中国科技期刊卓越行动计划二期项目: 陈培颖 2024-11-28 17:48; 根据中国科协、教育部、科技部、财政部、国家新闻出版署、中国科学院、中国工程院《关于组织实施中国科技期刊卓越行动计划二期项目的通知》（科协发创字〔2024〕41号）、《中国科技期刊卓越行动计划二期项目评审方案》及细则有关规定，经公开申报、资格审查、陈述答辩、专家委员会复核、结果公示， Machine Intelligence R ...; 个人分类: 最新资讯|146 次阅读|没有评论

90s解读AI | 自动化所宗成庆团队: Transformer模型-从机器翻译到其他任务的通用框架: 陈培颖 2024-11-19 16:39; 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用 ...; 个人分类: 好文推荐|308 次阅读|没有评论

90s解读AI | 西电公茂果团队: 综述-多模态数据的联邦学习: 陈培颖 2024-11-5 16:23; 90s解读AI 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 ...; 个人分类: 好文推荐|405 次阅读|没有评论

专题征稿 | 用于视频理解的多模态学习、时序建模及基础模型: 陈培颖 2024-10-22 17:48; MIR专题 Multimodal Learning, Temporal Modeling, and Foundation Models for Video Understanding 现公开征集原创稿件，截稿日期为2025年3月31日。欢迎赐稿！专题征稿 Special Issue on Multimodal Learning, Temporal Modeling, and Foundation Models for Video ...; 个人分类: 最新资讯|302 次阅读|没有评论

智能科学创新讲堂 | 华中科技大学王兴刚：面向视觉理解生成和规划的高效率视觉表征学习: 陈培颖 2024-10-18 09:30; 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|418 次阅读|没有评论

AI最前沿 | 大语言模型，无人系统，统一分类与拒识...: 陈培颖 2024-10-15 08:31; MIR 2024年第五期已于10月正式出版，11篇最新好文免费下载，欢迎阅读！综述 Autonomy Evaluation of Unmanned Systems Based on Task Models Yi Zou, Zehao Ni, Xun Lei, Chi Zhang https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1462-4 https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007 ...; 个人分类: 期刊目录|731 次阅读|没有评论

自动化所刘成林团队 | 统一分类与拒识: 一种一对多框架: 陈培颖 2024-10-9 17:34; 开放环境模式识别涉及对已知类别的模式进行分类，并拒识歧义和未知类别的(也称为分布外(OOD))输入。深度神经网络通常在封闭集分类方面表现出色，而在拒识OOD输入方面表现不佳。为了解决这一问题，以往的方法大多采用置信度转换的后处理方式或者训练混合模型，在确保已知类别可区分的同时，OOD输入获得较低置信度分数 ...; 个人分类: 好文推荐|396 次阅读|没有评论

上海交大张拳石团队 | 综述: 基于博弈交互理论的神经网络可解释性研究: 陈培颖 2024-9-24 09:35; 上海交通大学张拳石副教授团队介绍了一种基于博弈交互理论的系统，该系统既与深度神经网络(DNN)中编码知识的解释有关，也有关DNN的表征能力的解读。在这个系统中，作者定义了两个博弈论交互指数，分别是多阶交互和多元变量交互。更重要的是，作者团队利用这些交互指数从以下四个方面解释了DNN中编码的特征表征： ...; 个人分类: 好文推荐|506 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|467 次阅读|没有评论

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