在本文中，我们提出了一个新的创新计算（CC）领域小型语料库，名为Literary Spanish Sentences Sentiment （LISSS），通过对...
近年来，自动问答系统蓬勃发展，常用的技术大致可分为基于信息检索（Information Retrieval (IR)-based）和基于生成（generatio...
从知识库生成文本的目的是将知识三元组转换为自然语言描述，但现有的大多数方法忽略了生成的文本描述和原始表之间的忠实性，导致生成的信息超出了表的内容。本文首次提出了...
随着语义网的发展，为现实世界中的实体生成具体实体摘要已经成为新兴任务。为了解决这个问题，我们提出了一个名为MPSUM的方法，它结合谓词唯一性和对象重要性的思想来...
我们在https://scadnano.org/中详细介绍了*scadnano*（"scriptable cadnano"的缩写），它是一个用于设计合成DNA结...
量子电路是将输入量子态转换为输出量子态的计算单元，解释其行为的一种常见方法是显式地计算由其实现的酉矩阵。然而，随着量子位数的增加，矩阵维数呈指数增长，计算将变得...
很少有资源代表自然语言理解的隐含角色，而 NLP 中的现有研究只是粗略地区分了语言形式中省略的参数类别。在本文中，我们设计了一个类型学，用于在通用概念认知注释的...
有限资源的高效、合理配置是经济学和计算机科学中的一个经典问题。在肾脏交换中，一个中央市场制造商将活体肾脏捐献者分配给需要器官的病人。肾脏交换中的患者和捐赠者使用...
考虑一个决策者，他想要决定采取哪种干预措施，以改变目前不受欢迎的情况。决策者有一个专家小组，每个专家团队都了解促成结果的不同因素之间的因果关系。决策者对专家的意...
为了在计算机系统中处理数学内容，有必要用正式语言来表示它。理想情况下，会有工具可验证表示内容的正确性，从而可以使用内容进行计算，并生成人类可读的文档。这些目标很...
生活在资源有限的环境中的人的健康需求是机器学习 （ML） 和医疗保健交汇领域中一个不容忽视和研究不足的部分。虽然近年来，随着深度学习的进步，ML在卫生保健中的使...
本文演示了使用 AI 支持数据库 （AI-DB） 识别犯罪数据中不可察觉的模式，这些模式有助于采取预测性警务措施。AI-DB 使用无监督神经网络 db2Vec ...
选择性估计旨在估计满足选择标准的数据库对象的数量。准确高效地回答这个问题对于密度估计、异常值检测、查询优化和数据集成等应用至关重要。估计问题对于大规模高维数据尤...
transformer已证明在各种字级 NLP 任务中优于基于神经网络的周期性的序列到序列模型。该模型还具有其他的优点：它训练更快，参数更少。然而对于字符级转换...
我们介绍BlaBla，一个开源的Python库，用于提取语言特征，这些语义特征与跨越多种语言的神经和精神疾病具有临床相关性。BlaBla 是加速和简化临床语言研...
在图论中，k-中心问题的目标是找到一组 k 顶点，其中任何点与其在K-集合中距其最近的点的最大距离最小化。在本文中，我们介绍了项链集的k-中心问题，即循环移位下...
随着计算能力和数据收集技术的发展，在基准数据集上，深度学习比许多现有算法展现出了更为卓越的性能。在研究深度学习机制方面，我们付出了许多努力。一个重要的观察是，深...
大多数图像中都存在多类对象。将其视为多类分类是不合理的。我们应该将其作为多标签分类问题来处理。在本文中，我们进一步的目标是将多标签分类中提供监督所需的监督最小化...
移动设备上快速发展的智能应用利用预训练的深度学习模型进行推理。然而，这些模型通常不会在此后进行更新。这给适应新的数据分布留下了很大的差距。在本文中，我们进一步将...
我们定义了一个由一些我们不一定信任的远程方执行的计算完整性认证问题。我们提出了一个称为 SafeComp 的多方交互协议，在指定的约束下解决了这个问题。与最接近...
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