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无标签评估自我监督的预训练 (CS)

无监督表示学习中的一个常见做法是使用带标签的数据来评估学习到的表征,通常使用“未标记”训练数据集中的标签。然后,该监督评估用于指导培训过程,例如选择扩充策略。然...

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利用语义分析实现知识库上的关系链接 (CS)

知识库问答系统在很大程度上依赖于关系抽取和链接模块。然而,从文本到知识库的关系提取和链接的任务面临两个主要的挑战:自然语言的模糊性和缺乏训练数据。为了克服这些挑...

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NABU——基于多语言图的神经RDF描述器 (CS)

由于链接数据的不断增长,RDF-to-text任务最近得到了广泛的关注。与传统的流水线模型不同,最近的研究集中在神经模型上,它现在能够以端到端的方式将一组RDF...

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关于对称直线矩阵划分 (CS)

在许多应用程序中,均匀地将不规则的工作负载分配到处理单元是实现高效并行的关键。在这项工作中,我们关注稀疏矩阵的一种称为直线分区(也称为广义块分布)的空间划分。更...

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HOTA:评价多目标跟踪的高阶度量 (CS)

众所周知,多目标跟踪(MOT)一直难以评估。以前的指标过分强调检测或关联的重要性。为了解决这一问题,我们提出了一种新的MOT评估指标HOTA(高阶跟踪精度),它...

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神经-符号神经退行性疾病的概率程序化深核模型 (CS)

我们提出了一种概率程序化的深层核学习方法,用于神经退行性疾病的个性化预测建模。我们的分析考虑了一系列神经和符号机器学习方法,我们评估了预测性能和重要的医学人工智...

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GLUCOSE:广义和语境化的故事解释 (CS)

当人类阅读或倾听时,他们会做出隐含的常识性推断,从而形成他们对所发生的事情和原因的理解。作为人工智能系统建立类似心智模型的一步,我们引入GLUCOSE,一个隐含...

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TadGAN:基于生成对抗网络的时间序列异常检测 (CS)

时间序列异常可以提供与各个领域面临的关键情况相关的信息,从金融和航空航天到IT、安全和医疗领域。然而,在时间序列数据中检测异常尤其具有挑战性,因为异常的定义模糊...

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加速域传播:一种高效的稀疏矩阵GPU并行算法 (CS)

线性约束的快速域传播算法已成为当今混合整数规划和伪布尔优化的最佳算法和求解器的重要组成部分,以获得最佳的求解性能。输入数据中动态算法行为、依赖结构和稀疏模式等形...

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激活函数:它们是否代表了神经网络的模块化特性和任务性能之间的权衡 (CS)

目前的研究表明,设计神经网络结构的关键因素包括选择每个卷积层的滤波器数目、每个完全连接层的隐藏神经元数目、丢失和剪枝。在大多数情况下,默认的激活函数是ReLU,...

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利用有限可信硬件加速基于二方安全计算的机器学习 (CS)

本文描述了Otak的设计、实现和评估,该系统允许两个不互通的云提供商在不知道推理的输入的情况下运行机器学习(ML)推理。对于这个问题,先前的工作主要依赖于高级加...

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不可变日志存储作为私有和公共区块链上的服务 (CS)

在云解决方案的正常运行过程中,除了系统可靠性工程师会定期检查日志,以确保云平台的性能符合服务级别协议(SLA),没有人会关注日志。然而,当一个组件出现故障,或者...

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