用户7095611

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关于PB求解器的弱化策略(CS AI)

当前的伪布尔解决器实现不同的变种切割面证明系统推断新的约束在冲突分析。 其中一个变量是广义分辨率,它允许推断出强制约束,但是在结合伪布尔约束时,会受到系数增长的...

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强化文本风格转移奖励框架(CS CL)

样式转换处理的算法,以转移的风格属性的一段文本到另一个,同时确保核心内容是保留。 文本风格转换因其在文本裁剪生成中的广泛应用而受到人们的广泛关注。 现有作品基于...

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位置博弈与QBF:纠错编码(CS LO)

位置对策是一类包含Tic-tac-toe及其推广的两人对策的数学类。我们提出了一种新的量化布尔公式(QBF)编码方法,使得当且仅当对应的公式为真时,博弈实例允许...

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系统级预测维修: 研究文献综述和差距分析(CS AI)

本文从系统的角度回顾了当前预知维修领域的文献。 我们区分现有的能力,状态估计和故障风险预测目前应用于简单的组件,从能力需要解决相同的任务复杂的资产。 系统级分析...

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阅读理解中的常识证据生成与注入(CS AI)

人类的阅读理解不仅基于特定的语境本身,而且往往依赖于超出语境的常识。为了使机器具有常识推理能力,本文提出了一个阅读理解中的常识证据生成与注入框架CEGI。该框架...

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大脑建模的新思路(CS AI)

本文描述了一个三层次认知模型的实现细节,该模型在系列论文中有描述。 整个架构现在是模块化的,不同层次使用不同类型的信息。 维护集成层次关系,将集成层次关系放置在...

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使语言模型能够填补空白(CS CL)

我们提出了一种简单的文本填充方法,即在文档的任何位置预测文本丢失的跨距。虽然填充可以实现丰富的功能,特别是用于编写辅助工具,但更多的注意力集中在语言建模上——一...

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通过DL-Lite知识库计算查询答案(扩展版本)(CS DB)

统计查询的答案是几乎所有数据库管理系统都支持的操作。在本文中,我们关注的是在知识库(KB)上计算答案,知识库可以看作是一个丰富了所考虑领域背景知识的数据库。特别...

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可解释计划的论证方案(CS AI)

人工智能(AI)正越来越多地被用于开发生产智能解决方案的系统。 然而,有一个主要的问题是,建造的系统是否会被人类信任。 为了在人工智能系统中建立信任,使用者需要...

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一种改进新产品销售预测的网络转移学习方法(CS LG)

数据驱动方法——例如机器学习和时间序列预测——被广泛用于食品零售领域的销售预测。 然而,对于新推出的产品,缺乏足够的训练数据来训练准确的模型。 在这种情况下,实...

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电子商务系统中类别预测的深层次分类(CS IR)

在电子商务系统中,类别预测是自动预测给定文本的类别。 类别预测问题不同于传统的类别之间没有关系的分类问题,它被认为是一个标准的层次分类问题,因为类别通常被组织成...

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工业联合学习需求与系统设计(CS AI)

联邦学习(FL)是一种非常有前途的方法,通过在参与的客户机之间交换知识而不泄露私有数据来改进分散式机器学习(ML)模型。然而,由于所有的FL任务都假设有很强的数...

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用蒙特卡罗树搜索和深神经网络求解旅行商问题(CS AI)

我们提出了一种结合深度强化学习和蒙特卡罗树搜索的自学习方法来解决旅行商问题。 这种方法有两个优点。 首先,它采用深度强化学习来计算决策的价值函数,省去了手工制作...

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全球敏捷软件开发环境中的需求工程:一个多声音的文献综述协议(CS SE)

上下文: 全球规模敏捷软件开发的需求工程和多声部文献审查的规划阶段。 目标: 制定一项规程,详细说明将遵循的计划,以便对全球规模化敏捷软件开发的需求工程进行多方...

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句子完形填空数据集,具有高质量的考试干扰项(CS CL)

我们介绍 SCDE,一个数据集来评估性能的计算模型通过句子预测。 SCDE是一个人造句子完形填空数据集,收集自公立学校的英语考试。 我们的任务需要一个模型,...

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数据分析的数据工程: 问题的分类和案例研究(CS DB)

考虑数据分析师希望对给定的数据集进行分析的情况。 人们普遍认为,分析师的大部分时间将用于完成诸如获取、理解、清理和准备数据等数据工程任务。 本文将这些任务分为数...

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改进Actor-Critic算法的样本复杂度界(CS LG)

在强化学习中,actor-critic(AC)算法是一种寻找最优策略的常用方法。AC和natural actor-critic(NAC)算法的有限样本收敛速度是...

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社交和情感技能训练(CS RO)

我们提出了一个治疗框架,即STAR框架,该框架利用了embedded Moxie(一个支持精神行为发育障碍(MBDDs)儿童的生动活泼的同伴)提供的既定和基于证...

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异构节点上安全多方计算的性能评估(CS CR)

安全多方计算密码(MPC)是一个广泛的密码学概念,可用于保护私隐的计算。 使用 MPC,许多参与者可以协同计算一个函数,而不需要向其他人透露明文的实际输入或输出...

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