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  • 大脑是计算机是大脑:神经科学的内部争论和计算隐喻的社会意义(CS)

    在神经科学和人工智能(AI)领域,将大脑和计算机进行比较的“计算隐喻”是最突出的隐喻。它的适当性在这两个领域都有激烈的争论,特别是在它是否有助于科学和技术的进步...

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  • 全连接神经网络的结构与性能:新兴的复杂网络特性(CS)

    理解人工神经网络的行为是该领域最近的主要话题之一,因为自从深度学习的广泛应用以来,黑箱方法已经成为常见的方法。这种高维模型可能表现出类似于复杂系统的不稳定性和怪...

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  • 机器学习的进步帮助识别和分类印度古迹和地标(CS)

    旅游业在印度经济中扮演着重要角色,2018年预计占GDP的9.2%。从阿拉伯联合酋长国等中东国家的情况来看,该行业的年增长率为6.2%,具有成为主要经济驱动力的...

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  • 用于监控司机行为和预防道路事故的公平和道德的医疗保健人工智能系统(CS)

    本文提出了一种新的方法,利用医疗保健人工智能系统,以防止交通事故和监控司机的行为,该系统融合了公平和道德。危险的医疗案例和司机的异常行为被发现。采用公平算法是为...

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  • 学习含时间旅行商问题的上界(CS)

    给定一个弧遍历时间随时间变化的图,时间相关的旅行商问题包括寻找覆盖图顶点的总时间最短的哈密顿环。这项工作的主要目标是通过重用在解决具有相似特征的实例时获得的信息...

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  • 神经网络逻辑松弛评价的综合研究(CS)

    符号知识可以为训练神经模型提供关键的归纳偏差,特别是在低数据状态下。将这些知识整合到一起的一个成功策略是将逻辑语句放松到次可微损失中,以实现最优化。在本文中,我...

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  • 学习黑盒人工智能系统能力的用户可解释描述(CS)

    已经开发了几种方法来回答用户可能对能够计划和行动的人工智能系统的具体问题。然而,识别该问哪些问题以及计算用户可解释的系统总体能力的符号描述的问题在很大程度上仍然...

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  • 从理论计算机科学角度的意识理论2:来自有意识图灵机的见解(CS)

    对意识的探索,曾经是哲学家和神学家的研究领域,现在正被各个领域的科学家所积极追求。我们从理论计算机科学(TCS)的角度考察意识,这是数学的一个分支,关注于理解计...

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  • 指导情感感知人工智能发展的伦理框架(CS)

    最近人工智能研究和部署方面的快速进展引发了更多关于社交智能和情感智能的潜在影响的讨论。问题不在于研究是否能生产出这种情感感知的人工智能,而在于何时能。如果机器—...

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  • 公共饮用水水库安全风险评估的水声网络(CS)

    我们利用水下传感器网络建立了一种新型的饮用水水库监测系统。我们实现了一种基于人工智能的创新方法来检测、分类和定位水下事件。在本文中,我们描述了基于传感器网络之一...

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  • 抗XAI摄动中的非分布数据问题(CS)

    随着可解释人工智能(explained Artificial Intelligence, XAI)的快速发展,基于扰动的XAI算法因其有效性和易于实现而受到广泛...

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  • RSO:一种新的增强群优化算法用于特征选择(CS)

    群优化算法广泛应用于数据挖掘和机器学习应用之前的特征选择。元启发式自然启发特征选择方法用于单目标优化任务,但主要问题是其过早收敛,导致对数据挖掘的贡献较弱。本文...

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  • 量子数据学习的理论框架(CS)

    原在过去的几十年里,传统的信息源和信道编码理论在学习和有效地从数据中提取信息方面取得了进展。我们建议更进一步,为从量子数据中学习经典模式提供理论基础。然而,在为...

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  • 深度自适应多意图逆强化学习(CS)

    原本文提出了一种深度逆强化学习(IRL)框架,该框架可以从未标记专家的演示中学习先验未知数量的非线性奖励函数。为此,我们采用了Dirichlet过程的工具,并提...

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  • 风格上的合成:使用合成数据对历史文档进行语义分割(CS)

    历史文档自动分析中最紧迫的问题之一是训练数据注释的可用性。本文提出了一种新的文档图像语义分割训练数据合成方法。我们利用StyleGAN生成器中间特征中发现的簇同...

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  • 基于聚类和注意力模型的智能交易

    外汇市场在全球金融市场中占有重要地位。外汇交易在给投资者带来高收益机会的同时,也带来了一定的风险。自20世纪外汇市场建立以来,外汇汇率预测一直是各国学者研究的热...

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  • 基于综述的安全医疗保健监控分类:无线智能摄像头(CS)

    原卫生记录数据安全是电子卫生系统面临的主要挑战之一。身份验证是支持存储数据机密性、完整性和可用性的基本安全服务之一。本研究的重点是医疗保健行业中患者和医疗记录的...

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  • 边缘分析综述:问题、挑战、机会、承诺、未来方向和应用(CS)

    Edge技术的目标是使云资源(特别是计算、存储和网络)接近Edge设备,即生产和消费数据的智能设备。Edge设备中嵌入计算和应用导致Edge技术中出现了两个新的...

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  • 基于变压器神经网络的极端降水季节预报(CS)

    气候变化的一个影响是极端降水事件的频率和强度增加。然而,在季节尺度上准确预测极端降水的可能性仍然是一个突出的挑战。在此,我们提出了一种利用时间融合变压器(TFT...

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  • 基于大熔炉的多智能体强化学习的可扩展评价(CS)

    原现有的多智能体强化学习(MARL)评估套件没有将对新情况的泛化评估作为主要目标(不像监督学习基准)。我们的贡献是一个MARL评估套件,它填补了这一空白,并使用...

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