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本文提出了一种端到端的半监督目标检测方法，与之前更复杂的多阶段方法形成对比。端到端的培训逐渐改善了课程中的伪标签质量，越来越多的伪标签反过来又有益于目标检测培训...
在设计、制造和控制问题中，我们经常面临着综合任务，在综合任务中，我们必须生成满足一组约束的对象或配置，同时使一个或多个目标函数最大化。综合问题的典型特征是一个物...
与面向性能的游戏相比，人工智能(AI)在游戏测试中的应用仍处于人工智能主要应用的边缘。测试游戏的主要目的之一就是收集游戏玩法的数据，突出游戏设计的优缺点，为游戏...
在本文中，我们提出了一个基准数据集生成的一个项目，自动识别厌女症的在线内容，其中特别侧重于模因。这里描述的基准是由800条从最流行的社交媒体平台，如 Faceb...
随着物联网、社交网络、智能城市等领域可用数据的不断增加，智能体对这些数据进行实时处理和推理已成为基础。然而，随着时间的推移，利用背景知识对带注释的数据进行推理可...
在需要协调以实现共享目标的多代理任务中，代理间通信可以显著提高性能。已有的研究表明，利用多智能体强化学习和消息传递网络结构来学习智能体间的通信协议是可能的。然而...
本文提出了使用口语用户话语的相对空间概念的无监督词汇收购的方法。 具有灵活的对话系统的机器人必须能够通过与人类的互动来获取语言表征及其特定于环境的含义。 具体而...
主题分类系统上的语言文档通常由两个模块组成：自动语音识别（ASR）模块将语音转换为文本和文本主题分类（TTC）模块，以预测来自解码文本的主题类。 在本文中，代替...
在开放世界环境中检测和响应新颖的情况是人类认知的关键能力。 目前的人工智能（AI）研究人员努力开发可以在开放世界环境中执行的系统。 新奇检测是这种AI系统的重要...
世界海洋的碳泵在地球的生物圈和气候中发挥着至关重要的作用，促进了对海洋的函数和影响气候变化分析的理解。 需要最先进的技术开发可以捕获海洋电流和温度流动的复杂性的...
作为动态系统中的现象，允许在稳定行为之间自主切换，混沌盈入对神经毒物研究的感兴趣。 在这项研究中，我们通过示出如何在输入噪声存在下产生类似于混沌潮流的神经轨迹，...
智能问题应答（IQA）系统可以通过了解自然语言问题来准确地捕获用户的搜索意图，从大规模知识库中有效地搜索相关内容，并将答案直接返回给用户。 由于IQA系统可以在...
表格数据支撑着从欺诈检测到基因组学和医疗保健等众多高影响力的机器学习应用。解决表格问题的经典方法，如梯度提升和随机森林，被广泛使用。然而，最近的深度学习方法已经...
我们提出了一个框架，抽象强化学习(RL)作为一个序列建模问题。这使我们能够利用Transformer体系结构的简单性和可伸缩性，以及诸如GPT-x和BERT等语...
随着机器人在人类环境中的应用越来越广泛，人们将期望它们以复杂和任意的方式操纵各种各样的物体。因此，近年来，物体的重新排列被认为是人工智能能力的一个重要基准。我们...
基于仿真的虚拟测试已经成为保证自主驾驶系统安全的重要环节。测试人员需要手工制作虚拟驾驶场景，并配置各种环境设置，如周围交通、天气条件等。由于配置的可能性巨大，人...
在现实世界中，确保网络基础设施的安全非常重要。在网络域中部署安全资源以抵御攻击者的问题可以建模为网络安全游戏（NSGs）。不幸的是，现有的方法，包括基于深度学习...
本文分析了立体视觉在低成本领域的最新发展，包括原型和工业设计。我们描述了立体视觉的原理，并介绍了有关摄像机和数据传输协议及其与各种设备的兼容性的信息。研究了立体...
基于Transformer语言模型的信息抽取（IE）在视觉丰富文档（vrd）最近已经实现了 SOTA 性能，显示了预训练方法的巨大潜力。本文提出了一种提高VRD...
形式理解是一个具有挑战性的问题，旨在从输入文档中识别语义实体及其层次关系。 以前的方法在处理任务的复杂性方面面临很大的困难，因此分别对待这些目标。 为此，我们提...
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