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访谈Filippos Gouidis：对象状态分类
FILIPPOS的博士学位论文重点是开发一种无视觉训练数据识别对象状态的方法。通过从在线来源和大型语言模型中利用语义知识，构成为知识图，图形神经网络学习了代表以进行准确的状态分类。在此采访系列中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以找到[…]
来源:ΑΙhubFILIPPOS的博士学位论文重点是开发一种无视觉训练数据识别对象状态的方法。通过从在线来源和大型语言模型中利用语义知识，构成为知识图，图形神经网络学习了代表以进行准确的状态分类。
在本访谈系列中，我们会遇到一些AAAI/Sigai博士联盟参与者，以了解有关他们的研究的更多信息。该博士联盟为一组博士生提供了一个机会，可以在跨学科研讨会上与一组知名研究人员讨论和探索他们的研究兴趣和职业目标。在这次最新采访中，我们会见了最近完成了博士学位的Filippos Gouidis，并发现了有关他对物体状态分类的研究的更多信息。
AAAI/SIGAI博士联盟您可以首先简要介绍您的身份，工作的主题和研究的主要主题吗？
我是Filippos，目前我是研究与技术基金会的大多数研究员 - 希腊克里特岛Hellas（hellas（hellas）。通常，我也是克里特大学的博士生。我之所以说“通常”，是因为我目前正在等待我的毕业典礼。 我在这里获得了学士学位，然后是两个硕士学位 - 一个在计算机科学领域，另一个是认知科学。我现在已经完成了我在一月份为此辩护的博士学位。
当您启动博士学位时，最新的对象状态分类是什么？您的工作如何发展？
另一个主要挑战是，通常在AI中，我们需要大量数据来培训我们的模型。当我开始我的博士学位时，只有一个用于对象状态的数据集。实际上，作为我的论文的一部分，我们创建了一个用于对象状态分类的新数据集。在我们的数据集出版一年后，另外两个数据集出版了。因此，现在我们有大约四个基准数据集。
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