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自动化所&UCL等合作综述 | 基于视觉语言模型的具身智能安全
2026-8-11 16:46
具身智能 将视觉语言模型与面向动作执行的能力相结合,为自主系统带来了变革性的发展潜力。但将视觉语言模型部署至自动驾驶汽车、协作机器人等安全关键型应用场景时,会催生诸多严峻难题。其中最突出的风险为对抗攻击与内容篡改:攻击者刻意篡改图像或文本输入信息,极易造成具身智能系统产生认知偏差,进而触发危险的 ...
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AI最前沿 | 特约专题: 生成式人工智能的安全与伦理
2026-8-5 17:27
MIR第4期专题Security and Ethics of Generative Artificial Intelligence已于8月正式出版,12篇特约好文,欢迎阅读! Special Issue Vol. 23, No.4 专题客座编委: 董晶 , 中国科学院自动化研究所, 中国 Matteo Ferrara , University of Bologna, It ...
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西班牙格拉纳达大学 | X-SHIELD: 面向可解释人工智能的正则化方法
2026-7-22 09:10
随着人工智能系统在各领域逐步成为重要组成部分,对模型可解释性的需求日益迫切,由此催生了可解释人工智能这一研究方向。现有研究主要围绕黑盒模型解释的生成与评估展开,而如何借助解释评估结果直接改进模型性能,仍是一个亟待填补的关键空白。同样值得关注的是,解释过程本身具备通过训练反馈提升模型质量的潜力— ...
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哈工大江俊君团队 | 综述: 基于深度学习的人脸视频修复技术
2026-7-15 09:01
随着视频通信与社交媒体的飞速发展,人脸视频修复(Face Video Restoration,FVR)已成为热门研究方向,深度学习技术更是推动该领域取得了诸多重大突破。但迄今为止,尚无一篇综述能够系统性梳理基于深度学习的人脸视频修复算法。为弥补这一研究空白、助力后续相关研究, 哈尔滨工业大学江俊君教授团队 针对基于深度学 ...
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上海交通大学夏泽洋教授团队 | 基于深度学习的口腔正畸自动化治疗规划
2026-7-9 10:36
口腔是人体对外的第一道重要关口,其健康是全身健康的关键组成部分。错颌畸形是三大口腔疾病之一,一般是指牙列、颌骨及颅面的畸形,通常表现为牙齿排列不齐、上下颌牙弓关系异常等。 口腔正畸 治疗中,治疗规划是重要的核心流程,然而现有临床治疗规划主要由医师依赖于经验完成,对计算机辅助及可视化技术的应用十分 ...
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NeurIPS\'25竞赛评述 | 面向AI生成人脸检测的公平性竞赛: 方法与实验结果
2026-7-2 14:57
借助先进生成模型,人工智能人脸合成技术(深度伪造)发展迅猛,能够生成高度逼真的篡改影像,这类伪造内容与真实素材的区分难度持续攀升。滥用该类技术会损害公众信任、破坏民主秩序,在敏感场景下危害尤为突出。除检测精度外,负责任的取证分析还要求技术落地秉持公平与伦理准则。然而现有研究表明,各类检测算法在不 ...
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AI最前沿 | 可信 AI、SAM 视觉大模型、智能机器人等
2026-6-24 15:30
MIR第3期已于6月正式出版,本期13篇好文,欢迎阅读! News Views · 开放获取 The Competition of Fairness in AI-generated Face Detection: Methods and Results Shu Hu, Li Lin, Shail Desai, Aditya Pawar, Guangyu Lin, Xin Wang, Daniel S. Schiff, Sachi Nandan Mohanty, Ryan ...
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IF=10, 全球第5名!MIR影响因子迈上新台阶
2026-6-22 09:29
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)》)坚守初心、砥砺前行, 最新影响因子(Impact Factor)达到 ...
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精彩回顾 | 机器智能前沿论坛·第8期: 微视觉计算
2026-6-22 09:14
5月29日,机器智能前沿论坛·第8期:微视觉计算在CCIG2026期间成功举办。作为 MIR 主办的机器智能前沿论坛品牌重点线下活动,本次论坛汇聚了国内多所知名高校与科研院所的顶尖专家学者,围绕微视觉计算领域前沿技术、应用难点与未来方向展开深度研讨,搭建起高水平学术交流与产学研协同合作平台。 微视觉计 ...
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全球前1%, 学科第2!MIR最新CiteScore节节攀升
2026-6-5 15:51
今日,爱思唯尔正式发布2025年度 CiteScore ™(引用分)指标。Machine Intelligence Research ( MIR ) 2025年CiteScore达到 17.8分 ,较上年度 提升34.8% ,在所属领域最佳排名挺进 全球第2名(前1%) ,同时在全部所属领域均成功跻身Q1区前列。CiteScore指标稳步走高,直观印证MIR国际影响力持续攀升。另悉, ...
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GMT+8, 2026-8-13 16:52

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