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综述 | 人机对抗智能：技术、挑战和机遇
陈培颖 2023-6-14 17:47
随着以ChatGPT为代表的生成式人工智能的爆火与取得的惊人成功，以语言或多模态大模型为桥梁的人机混合将潜在成为人机对抗发展的新阶段，进行人机对抗中人工智能综述，凝练其技术、挑战与机遇将能更好地站在巨人的肩膀上。 人机对抗作为人工智能的试金石，研究人员开发了Libratus、OpenAI Five和AlphaStar等代表性 ...
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ETHZ最新成果 | 时尚领域中的掩码视觉-语言Transformer模型
陈培颖 2023-6-6 17:50
阿里巴巴集团国际部和苏黎世联邦理工学院的研究人员 合作提出了MVLT模型，这是一种基于掩码的视觉-语言Transformer模型，用于时尚领域中的跨模态表征学习。该模型使用基于视觉Transformer模型对BERT进行了重构，成为时尚领域中第一个可端到端训练的多模态框架。为了更好地理解时尚商品，本文还引入了掩码图像重建(Mask ...
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专题好文 | 利用合成数据进行有效关联知识学习的研究
陈培颖 2023-5-9 17:01
关联(Association)是多目标跟踪(MOT)的核心组件，旨在将同一身份的边界框在视频序列中进行连接。为了训练关联模块(例如参数化网络)，通常使用真实的视频数据。然而，标注连续视频帧中的人物轨迹成本较高，且由于其缺乏灵活性，这种真实数据为我们评估系统在不同跟踪场景下的性能提供的机会有限。 来自 澳大利亚国立 ...
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专题好文 | 中科大冯福利团队：减少虚假相关性的自监督推荐算法
陈培颖 2023-4-26 16:22
近年来，自监督学习(SSL)在推荐算法系统中的成效显著。但是，SSL推荐模型很可能由于存在虚假相关而导致泛化能力较差。为了减轻虚假相关性的影响，现有研究通常致力于基于ID的SSL推荐或利用特征工程来识别虚假特征。然而，基于ID的SSL方法牺牲了不变特征的优势，而特征工程方法需要借助高成本的人工标记来完成。 为 ...
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精选综述 | 医学数据预训练（机器智能研究MIR）
陈培颖 2023-4-6 09:46
医学数据是指与患者护理或临床试验项目相关的健康方面数据。医学数据有很多种类，比如临床影像学数据、生物信号数据、电子健康档案(EHR)、多模态医学数据等。在过去十年中，随着深度深度神经网络不断发展，新兴的预训练范式已经逐渐占据主导地位，它在数据有限的情况下可显著提高机器学习的表现。近年来，有关医学领域内 ...
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南航张道强教授团队 | 综述：用于脑影像基因组学的机器学习方法
陈培颖 2023-3-23 11:26
过去十年，多模态神经影像技术与基因测序技术取得了长足发展。 作为一门跨 学科研究，脑影像基因组学能够运用脑影像技术将人类大脑的结构与功能作为表型来评价基因对个体的影响，使得人们可以在脑的宏观结构上以更客观的测量手段理解基因对行为或精神疾病的影响。 众所周知，机器学习方法作为基于数据驱动的关联分析强 ...
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ETHZ团队 | 一种基于深度梯度学习的高效伪装目标检测方法 （机器智能研究MIR）
陈培颖 2023-3-15 10:10
武汉大学、苏黎世联邦理工学院及马克思普朗克信息研究所的研究人员共同提出了DGNet模型，一种利用对象梯度监督实现伪装对象检测(COD)的新型深度框架。它将任务解偶成两个相关联的分支，即语义编码器和纹理编码器。分支之间的核心关联是梯度诱导转换，用来表征语义特征和纹理特征之间的软分组。得益于简单而高效的结构设计 ...
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AI最前沿 | 类脑智能机器人、联邦学习、视觉-语言预训练、伪装目标检测... (机器智能研究MIR)
陈培颖 2023-3-8 14:22
【MIR招人啦】 MIR现公开招聘编辑一名，符合条件的应届毕业生可择优解决北京户口，简历投递截止日期：2023年3月15日17:00。欢迎符合条件的青年人才应聘！点击查看 👉 招聘启事 ​ MIR 2023年第一期已于2月正式出版，包括四篇综述及四篇最新研究论文，内容涵盖类脑智能机器人： ...
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中科院自动化所主办期刊MIR文字编辑招聘启事
陈培颖 2023-3-2 10:22
中国科学院自动化研究所成立于1956年，是国内最早开展智能科学与技术基础理论、关键技术和创新性应用研究的科研机构，也是中国科学院大学人工智能学院牵头承办单位。 Machine Intelligence Research，(中文名:《机器智能研究(英文)》，简称MIR)由中国科学院自动化研究所主办、Springer海外出版，于2022年正式出版。 ...
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港科大杨强团队 | 综述: 联邦学习的隐私保护与模型的知识产权保护 (机器智能研究MIR)
陈培颖 2023-2-21 17:17
过去数十年，人工智能领域取得了前所未有的突破，统计模型功不可没。然而，用来设计和使用统计模型的集中式训练与推理范式却面临越来越多的安全与法律挑战。为了在模型训练时保护数据的隐私安全，一种新的AI训练范式 联邦学习(federated learning, 简称FL) 应运而生。基于安全分布式人工智能，联邦学习在包括数 ...
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