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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2023 提出了一种新颖的广义无监督函数映射学习的三维形状密集对应方法。首先，基于多层感知器（multilayer perceptron，MLP）和残差网络，直接学习深度点特征。其次，计算点云的近似测地线距离，并对其进行特征分解，建立特征嵌入空间，引入注意力机制，有效学习广义基函数表示。再次，结合点特征与广义基函数生成三维形状的深度特征表示。最后，建立无监督的函数映射网络框架，获取形状之间的密集对应表示。提出的三元正则优化机制，联合重构损失、特征损失和形状匹配的距离损失 ...
窦丰(DOU Feng) +6 more
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智能科学与技术学报, 2021 鉴别图像中的真伪人脸是一个长期具有挑战性的问题。当合成的伪造人脸十分逼真时，机器识别难分真假，甚至肉眼也难以区分。基于监督学习的真伪人脸识别建模往往需要大量的标签样本，模型的性能严重依赖样本的规模。提出一种基于半监督学习的人脸识别反欺骗方法，以减少对大量标签样本的依赖。该方法利用图像修复模型来学习人脸图像潜在的数据分布。在训练过程中，少量标签样本周期性地提供有监督信号来训练分类器，以区分真伪人脸。该方法可用于不同场景的伪造人脸，如基于摄像头拍摄的人脸或生成对抗网络生成的人脸。在NUAA ...
李莉, 曾伟良, 黄永慧, 孙为军
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智能科学与技术学报, 2021 在计算机辅助心血管疾病诊断研究过程中，已有方法大多忽视领域经验的全面建模，针对此问题提出关注隐性知识的挖掘与学习策略。讨论了知识工程中隐性知识的重要性及其向显式知识转化的过程，介绍了模拟医生专家思维过程的规则推理与机器学习相结合的技术路线，分析了计算机辅助中医新方生成理念，即机器通过模拟中医思维过程给出针对某种疾病的全新处方。希望本思想能为人工智能其他领域的应用建模提供参考。
董军
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智能科学与技术学报, 2023 模糊控制具有可解释性和容易实现等优点，但是自学习能力较弱，难以有效利用控制过程中积累的大数据。平行控制是一种新型智能控制方法，能有效利用互联网和大数据，实现虚实互动、相互增强的智能控制。新方法将模糊控制与平行控制相互结合，提出了平行模糊控制的定义和框架，并对其可能的应用进行了探讨。平行模糊控制有可能扩展模糊控制的发展方向，也可能成为平行控制的一个新思路，在保证可解释与可信自动控制的基础上，有效利用大数据和基于数据驱动的一些机器学习算法实现自学习的控制。
陈德旺, 欧纪祥
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智能科学与技术学报, 2022 深度学习在感知智能上的不断突破推动了人工智能在各领域的广泛应用。但在实际落地过程中，只有把感知智能提高到更高层的认知智能，才能更好地满足日益复杂的应用需求。神经符号学将擅长感知任务的神经网络方法和擅长推理任务的逻辑符号学有机地融合在一起，是实现高层认知智能的途径之一。基于此，提出了一套神经符号学的实用框架NSFOL，并基于NSFOL实现了机器人任务规划、自学习机器人运动规划和教育实验视频评估3个典型应用。实验结果表明，尽管NSFOL尚未完善，但是它已经能够很好地支持相关应用，在可学习、可推理 ...
蔡莹皓 +6 more
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Effectiveness of Chatbots in Improving Language Learning: A Meta‐Analysis of Comparative Studies
International Journal of Applied Linguistics, Volume 35, Issue 2, Page 834-851, May 2025.ABSTRACT The development of artificial intelligence has presented new opportunities and challenges for language education. Using artificial intelligence techniques such as automatic speech recognition and generative artificial intelligence, conversational chatbots have been integrated into language learning and teaching. However, findings of the impact
Boning Lyu, Chun Lai, Jianing Guo
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Wildlife Letters, Volume 2, Issue 4, Page 169-178, December 2024.Canada Warblers are declining sharply across their range throughout several genetically distinct population units, but habitat preferences are unknown for the population segment occurring in Pennsylvania, United States. We addressed this knowledge gap by leveraging machine learning methods and a large existing acoustic data set to uncover several ...
Chapin Czarnecki +4 more
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Study on Parallel Learning Algorithm of Gradient Boosting Decision Tree [PDF]
, 2016 GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是一个应用广泛、效果好的监督式机器学习模型。它于2001年由Friedman提出，由决策树(DecisionTree)和梯度提升(GradientBoosting)组合而成。它在实践中被证明是一个很高效的模型，被广泛应用于搜索排序，广告点击率预测等，给工业界带来了巨大的效果提升和收益。随着互联网时代的到来，更多的数据可以被获取到。在机器学习中，更多的数据也意味着更好的效果，所以，用大数据来训练机器学习模型是很有必要的 ...
柯国霖
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Methods in Ecology and Evolution, Volume 15, Issue 10, Page 1757-1763, October 2024.Abstract Large language models (LLMs) are a type of artificial intelligence (AI) that can perform various natural language processing tasks. The adoption of LLMs has become increasingly prominent in scientific writing and analyses because of the availability of free applications such as ChatGPT. This increased use of LLMs not only raises concerns about
Natalie Cooper +4 more
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Research Progress of Machine Learning in Clinical Drug Therapy [PDF]
, 2022 With the advancement and development of concepts such as real-world research and precision treatment, the demand of researchers for medical big data processing keeps increasing.
WU Xingwei, LIU Xinyu, LONG Enwu, TONG Rongsheng
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