用户8436237

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语言模型能从文本中学习典型性判断吗?

在论证通过语言中包含的统计数据获取概念和分类知识的可能性的研究基础上,我们评估了预测性语言模型(LM)--仅由文本输入提供信息--关于认知科学中的一个普遍现象:...

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RIS-Aided Cell-Free Massive MIMO:性能分析和竞争力

在本文中,我们考虑并研究了一个无小区大规模MIMO(CF-mMIMO)系统,该系统在可重新配置的智能表面(RIS)的帮助下,大量的接入点(AP)合作,为较小数量...

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基于图谱的电子商务搜索中的多语言产品检索

如今,随着许多电子商务平台开展全球业务,电子商务搜索系统被要求处理多语言场景下的产品检索。此外,与维护每个国家的特定电子商务搜索系统相比,拥有一个跨国家的通用系...

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UVStyle-Net:无监督的B-Reps三维风格相似度测量的少量学习

边界表示法(B-Reps)是三维计算机辅助设计/制造(CAD/CAM)和工业设计的行业标准,因为它们能保真地表示风格上的细节。然而,它们在三维风格研究中却被忽略...

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一种基于深度迁移学习的家庭健康监测边缘计算方法

在大流行或流行病的情况下,医疗保健得到巨大的压力。一些疾病,如引起大流行的COVID-19,极易从受感染的人身上传播给其他人。因此,在家里为非危重的感染者提供隔...

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VID-WIN:用于多媒体物联网的快速视频事件匹配与边缘查询感知窗口技术

高效的视频处理是许多物联网应用中检测感兴趣事件的关键组成部分。目前,在事件处理中已经提出了许多窗口优化技术,其基本假设是传入的数据流有一个结构化的数据模型。由于...

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基于权重逼近和计算重用的深度神经网络用于二维图像分类

深度神经网络(DNN)是计算和内存密集型的,这使得它们的硬件实现成为一项具有挑战性的任务,特别是对于资源有限的设备,如物联网节点。为了应对这一挑战,本文介绍了一...

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实现电子商务推荐中双面公平的多目标优化方法

双面市场是许多现有互联网服务的重要组成部分,如Airbnb和Amazon,它们既有消费者(如用户),也有生产者(如零售商)。传统上,这些平台的推荐系统主要是通过...

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从单一轨迹数据的部分观测中估计仿生动力系统的频谱

在本文中,我们研究了从单一轨迹数据的部分观测中估计系统矩阵频谱的非线性逆问题,该矩阵驱动有限维仿射动力系统。在无噪声情况下,我们证明系统矩阵的湮灭多项式,其根是...

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了解对抗性训练中的灾难性过拟合现象

最近,人们发现FGSM对抗性训练能够训练出一个稳健的模型,该模型与PGD训练的模型相当,但速度要快一个数量级。然而,存在一种被称为灾难性过拟合(catastro...

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PCE-PINNs:用于海洋建模中不确定性传播的物理信息神经网络

根据CMIP6模型组合,气候模型预测到2100年全球温度上升1.5至5摄氏度的不确定性范围。气候风险管理和基础设施适应需要在地方层面准确量化不确定性。高分辨率的...

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用于评估描述性答案的文本相似性分析

考虑到智能系统在教育领域的必要性,本文提出了一种基于文本分析的自动化方法,用于自动评估考试中的描述性答案。特别是,研究的重点是将自然语言处理和数据挖掘的智能概念...

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作为CSP的三种代数方法的共同框架的极小泰勒矩阵

本文着重于研究限制性满足问题(CSP)的复杂性和算法的代数理论。我们统一、简化并扩展了研究有限模板上的CSP的三种方法的一部分--用于描述可通过局部一致性方法解...

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用于可扩展训练和推理的稀疏深度神经网络的划分

最先进的深度神经网络(DNNs)对计算和数据管理有很大的要求。训练数据和模型的规模都在不断增加。稀疏化和修剪方法被证明可以有效地去除DNNs中的大部分连接。由此...

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利用冲突图在支持NOMA的多跳移动边缘计算系统中进行任务卸载优化

研究了多跳移动边缘计算(MEC)系统中卸载计算密集型任务的资源分配。所设想的系统有具有计算能力的合作接入点(AP)和MEC服务器。因此,用户设备(UD)首先将计...

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在变量信息传递中实现主动推理:结果盲目的确定性寻求者

主动推理是神经科学中最先进的框架,提供了一个统一的大脑功能理论。它也被提议作为人工智能中的一个规划框架。不幸的是,创建新模型所需的复杂数学知识--会阻碍主动推理...

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10-Q表格项目

10-Q表,即季度财务报表,是美国上市公司披露其财务和其他相关业务运营信息的最关键文件之一。由于市场上每个季度都有大量的10-Q报表,而且鉴于公司的特殊性,格式...

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利用共享社区来实现网络安全的联合学习

计算机网络中的自动网络威胁检测是网络安全的一个主要挑战。网络领域有固有的挑战,使传统的机器学习技术成为问题,特别是需要通过全球协作学习不断演变的攻击,同时保持数...

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迈向可信赖的欺骗检测:跨领域、模式和语言的模型鲁棒性基准测试

在开发可信的模型时,评估模型的稳健性是至关重要的,这不仅是为了更深入地了解模型的行为、优势和弱点,也是为了开发未来的模型,使其在模型部署中可能遇到的预期环境中具...

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Tablext:基于神经网络和启发式的表提取器的组合

今天,有相当一部分数据是在表格中找到的。因此,在数据挖掘时,有必要使用自动表格提取来获得彻底的结果。今天流行的最先进的表格提取方法很难充分提取带有机器可读文本和...

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