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征稿启事| 期刊目录| 走访课题组| 小编探会| 编辑之家| 好文推荐| 写作讲座| 最新资讯|

置顶 · 挺进Q1区全球前10名！MIR首个影响因子发布: 2024-6-21 10:30; 今日，科睿唯安(Clarivate Analytics)发布最新《期刊引证报告》(Journal Citation Reports)。由中国科学院自动化研究所主办、Springer全球发行的英文学术期刊Machine Intelligence Research(简称MIR，中文名《机器智能研究(英文)》)获得首个影响因子(Impact Factor)： 6.4 ，在两个所属领域均位列 Q1区，领域最佳排 ...; 个人分类: 最新资讯|1255 次阅读|没有评论

AI最前沿 | 特约专题: 具身智能: 陈培颖 2025-8-5 16:40; MIR第四期已于8月正式出版，12篇最新好文免费下载，其中7篇文章来自具身智能特约专题，欢迎阅读！ Special Issue Vol. 22, No.4 专题客座编委：贺威 (北京科技大学, 中国北京信息科技大学, 中国) 杨辰光 (利物浦大学, 英国) 程龙 (中国科学院, 中国) 王志 ...; 个人分类: 期刊目录|1393 次阅读|没有评论

精选综述 | 宾夕法尼亚州立大学等: 图反事实学习研究综述: 陈培颖 2025-7-16 08:58; 图结构数据在现实世界中广泛存在，如社交网络、分子图和交易网络等。图神经网络(GNN)在图表征学习领域取得了显著成功，为各类下游任务提供了便利。然而，GNN仍存在诸多局限，包括缺乏可解释性、易继承数据偏差以及无法对因果关系进行建模等。近年来，图反事实学习为解决这些问题提供了新思路，在反事实公平性、可解释 ...; 个人分类: 好文推荐|1681 次阅读|没有评论

精选好文 | 大语言模型创造力的评估与理解: 陈培颖 2025-7-8 14:31; 在自然语言处理领域，大语言模型（LLM）的快速发展日益受到关注。大语言模型在各种任务中都展现出了较强的创造力。然而，评估这种创造力的方法尚不完善。对大语言模型创造力的评估需考虑模型与人类的差异，要求兼顾准确性与效率，同时进行多维度衡量。来自中国科学技术大学与中国科学院计算技术研究所的研究 ...; 个人分类: 好文推荐|1741 次阅读|没有评论

清华大学朱军团队 | DPM-Solver++：用于扩散概率模型引导采样的快速求解器: 陈培颖 2025-7-1 17:31; 扩散概率模型(DPMs)在高分辨率图像合成领域，尤其是在最近的大规模文生图的应用中取得了显著成果。作为提升样本质量的一项关键技术，引导采样通常需要较大的引导强度才能获得最佳效果。目前广泛使用的引导采样快速方法是去噪扩散隐式模型(DDIM)，它是一种一阶扩散常微分方程(ODE)求解器，通常需要100到250步来生成高 ...; 个人分类: 好文推荐|2213 次阅读|没有评论

南航张道强团队 | 综述：基于脑电信号与机器学习的注意力检测研究: 陈培颖 2025-6-26 12:32; 使用脑电图(EEG)信号进行注意力检测已成为研究热点。然而目前缺乏对EEG注意力检测中机器学习方法的系统性综述。南京航空航天大学张道强教授团队概述了过去五年中基于脑电图的注意力检测方面的最新进展，并重点关注听觉注意检测(AAD)和注意力水平分类。首先，文章简要概述了其常用范式、预处理技术与伪迹处理 ...; 个人分类: 好文推荐|1446 次阅读|没有评论

AI最前沿 | 大语言模型、医学图像分割、图像阴影去除、写作风格变化检测......: 陈培颖 2025-6-11 16:41; MIR 2025年第3期已于6月正式出版，涵盖大语言模型、医学图像分割、图像阴影去除、写作风格变化检测等领域， 12篇最新好文免费下载，欢迎阅读！如需纸质版期刊，请点击此处或文末纸刊登记链接免费领取。综述 A Survey on Writing Style Change Detection: Current Literature and Future Direct ...; 个人分类: 期刊目录|1302 次阅读|没有评论

90s解读AI | 复旦邱锡鹏团队: MOSS-一个开源的对话式大语言模型: 陈培颖 2025-5-29 15:46; 此前，ChatGPT一经发布，便迅速成为全球热点话题。但其技术细节未被公开，这也引发了公众对中美在人工智能领域技术差异的关注和担忧。复旦大学邱锡鹏团队随后发布对话式大语言模型MOSS ，并公开其技术路线，引起了学术界和工业界的广泛关注。MOSS的发布是一个重要的里程碑，展示了在资源受限的情况下构建高效大型语 ...; 个人分类: 好文推荐|1140 次阅读|没有评论

90s解读AI | 自动化所黄凯奇团队: 分布式深度强化学习-综述与多玩家多智能体学习工具箱: 陈培颖 2025-5-21 16:24; 随着AlphaGo的突破，深度强化学习已成为解决序列决策问题的一项公认技术。尽管深度强化学习声名远扬，由于其试错学习机制存在样本低效率问题，这项技术难以得到广泛应用。目前已经开发了许多用于高样本效率的深度强化学习方法，例如通过环境建模、经验迁移和分布式学习等。其中，分布式深度强化学习在诸多领域中展现出 ...; 个人分类: 好文推荐|1168 次阅读|没有评论

90s解读AI | 约翰霍普金斯大学Alan Yuille团队: 从时序和高维数据中定位肿瘤的弱标注方法: 陈培颖 2025-5-7 15:17; 创建大规模且标注完善的数据集来训练人工智能算法，对于肿瘤的自动检测和定位至关重要。然而由于资源有限，确定最佳的标签类型来标注大量数据是一项挑战。为了解决这一难题，约翰霍普金斯大学及苏黎世联邦理工学院的研究者们聚焦于结肠镜检查视频中的息肉和腹部CT扫描中的胰腺肿瘤。由于这些数据在时间和空间层面的高 ...; 个人分类: 好文推荐|1105 次阅读|没有评论

90s解读AI | Meta AI最新SAM模型在不同真实场景中的应用调查: 陈培颖 2025-4-16 17:22; 最近，Meta AI研究团队提出了一种通用的、基于提示的segment anything模型(SAM)，该模型在一个前所未有的大型分割数据集(SA-1B)上进行了预训练。毫无疑问，SAM的出现将为各种实际图像分割应用带来巨大的好处。来自加拿大阿尔伯塔大学的研究者们对SAM在各种应用领域，特别是自然图像、农业、制造业、遥感和医疗 ...; 个人分类: 好文推荐|1687 次阅读|没有评论

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