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LV2
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Folksonomy驱动交互作用中的紧急行为(CS AI)

为了在网络上反映不断发展的知识,本文根据一种称为“民俗驱动”的新概念结构来考虑基于民俗分类的本体论,以代表民俗分类。 本文介绍了一个研究程序,用于研究导致民俗驱...

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测试服务 WeTest
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NAND闪存中的隐私数据销毁方案(CS Security)

我们提出用于有效破坏NAND闪存中的隐私数据的方案。通常,即使从NAND闪存中丢弃了隐私数据,也很有可能将数据保留在无效块中。这是由于NAND闪存的编程操作和擦...

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Flash
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专业交流中的计算方法(CS Society)

世界的数字化也导致了通信过程的数字化。 传统的研究方法不足以理解数字世界中的通信,因为其范围,数量,种类和速度都变得太大,也无法使用传统方法进行研究。 在本文中...

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科学知识的攻守平衡:发表AI研究是否可以减少滥用?(CS Society)

越来越多的人开始担心可能人工智能(AI)研究可能会被滥用。科学研究的发表导致对技术的滥用,但是也可以为防止滥用提供帮助。本文探讨了这两种影响之间的平衡。我们的理...

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神经网络深度学习AI 人工智能unity网络安全
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通过智能团体餐饮获取饮食数据的成本(CS Society)

随着公众对食物摄入的认识,对饮食数据管理的需求正在增长。 结果,越来越多的智能食堂部署通过基于射频识别(RFID)或基于计算机视觉(CV)的解决方案来收集饮食数...

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现代数字取证成像软件的功能比较(CS Society)

数字化法证研究的基本过程(例如磁盘成像)是在数字化法研究相对年轻的时候开发出来的。 随着数字取证过程和程序的成熟,这些基本工具作为调查数据处理和分析阶段重置的支...

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NeurIPS2019研讨会(发展中国家的机器学习)论文集:ML4D的挑战和风险(CS Society)

这是第三届ML4D研讨会的会议记录,该研讨会于2019年12月13日在加拿大温哥华举行,是神经信息处理系统会议的一部分。

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神经网络深度学习AI 人工智能
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工程师代码:用于工程计算的可重用开放式学习模块(CS Society)

科学与工程专业的本科课程至少包括一门基础编程课程,但这些课程很少以情境化的形式呈现,其中计算是该学科中思考和学习的工具。我们创建了一系列学习模块,以将计算技术嵌...

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Jupyter notebook开源
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弹性网络物理系统及其应用驱动程序:技术路线图(CS Society)

网络物理系统(CPS)在个人和职业生活中无处不在,它们有望显着改善微型社区(例如城市农场,医院),大型社区(例如城市和大都市),城市结构(例如智能家居和汽车)以...

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DDOS网络安全安全
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人类对机器学习公平的理解(CS Society)

对机器学习的偏见在医学,招聘和刑事司法等多个领域导致了不公。 作为回应,计算机科学家已经开发出无数种公平性定义,以纠正这些领域算法中的偏差。 虽然某些定义基于既...

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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从构思到暗示:家庭物联网的发展方向(CS HCI)

在本文中,我们简要概述了我们的方法以及为物联网(IoT)的未来发展方向而进行的工作,重点是家庭中的IoT。 我们重点介绍了我们的一些活动,包括思想驱动和隐含驱动...

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物联网
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用于时间序列数据的生成对抗网络的可视化评估(CS ML)

信任机器学习(ML)算法决策的关键因素是训练数据集可以很好地表示其应用领域。当为了克服常见的训练问题(例如数据不足或数据集不平衡)而人工生成部分训练数据时,尤其...

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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适用于安卓和iOS设备的移动AR Sensor Logger(CS HCI)

近年来,配备了摄像头和惯性测量单元(IMU)的商用移动设备吸引了很多有关增强现实(AR)技术和机器人应用的研发工作。基于此类传感器,许多商业AR工具包和公共基准...

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LinuxiOShttps网络安全Android
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智能事故检测,位置跟踪和通知系统(CS HCI)

运输系统的进步提高了我们的生活速度。 同时,道路交通事故是一个重大的全球性健康问题,它导致了生命,财产和宝贵时间的巨大损失。 这被认为是当今死亡率最高的原因之一...

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使用IBM Watson的多语种语音交互式学生支持系统(CS HCI)

由人工智能驱动的系统正在通过类似于人类对话的交流方式从而开发得更加用户友好。聊天机器人(也称为对话系统,交互式对话代理程序或虚拟代理程序)是该应用程序在多种领域...

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机器人APIAnalyzer
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OTEANN:使用人工神经网络估算拼字法的透明度 (CS CompLang)

为了将口语翻译成书面语言,大多数字母表启用了明确的音韵到字母规则。 但是,一些书写系统已经偏离了这个简单的概念,并且在测量偏离多少方面几乎没有研究。 在这项研究...

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我的QA模型知道什么? 使用专家知识设计受控探针(CS CompLang)

开放域问答(QA)涉及一些基础知识和推理挑战,但是用基准任务进行测试时,模型是否真的在学习这种知识?为了对此进行调查,我们引入了几个新的挑战任务,以探究最新的Q...

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阿塞拜疆语言文本分类: 使用机器学习和嵌入 (CS CompLang)

文本分类系统将有助于解决阿塞拜疆语中的文本聚类问题。针对外语的文本分类应用程序是存在的,但是我们尝试构建一个新开发的系统来解决阿塞拜疆语的这一问题。首先,我们试...

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机器学习神经网络深度学习AI 人工智能
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跳图嵌入中与语义和语法相关的子向量(CS CompLang)

我们研究出任何单词的跳图语法嵌入都可以分解为两个子向量,它们大致对应于单词的语义和句法作用。

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用预训练的语言模型进行端到端命名实体识别和关系提取 (CS CompLang)

命名实体识别(NER)和关系提取(RE)是信息提取和检索(IE \&IR)中的两个重要任务。最近的工作表明,共同学习这些任务是有益的,这可以避免传播基于管道系统...

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自然语言处理

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