IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence, Volume 8, Issue 6, December 2024
1) 多人差分博弈系统的去中心化触发和基于事件的积分强化学习作者：Chaoxu Mu、Ke Wang、Song Zhu、Guangbin Cai页数：3727 - 37412) 基于同步视频和 EEG 的儿童癫痫发作检测作者：Jiuwen Cao、Yuan Fang、Xiaonan Cui、Runze Zheng、Tiejia Jiang、Feng Gao页数：3742 - 37533) 考虑隐私的在线优化零阶去中心化对偶平均作者：Keke Zhang、Qingguo Lü、Xiaofeng Liao、Huaqing Li页数：3754 - 37664) 不平衡和不完整时间序列数据的深度回归建
Remember the global financial crisis? Well, high-risk securities are back
影子银行业正尝试交易债务类产品，如抵押贷款债务。2015 年，玛格特·罗比 (Margot Robbie) 意外客串了迈克尔·刘易斯 (Michael Lewis) 著作《大空头》的电影改编版，她比大多数金融专家更努力地向普通民众普及证券化风险。这位澳大利亚演员的简短独白（众所周知，是在香槟泡泡浴中发表的）解释了银行如何将越来越多的高风险次级抵押贷款打包成可投资债券，然后将其分割出售以赚取利润。继续阅读...
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 11, November 2024
1) 基于部分可观马尔可夫博弈的微电网能源调度优化作者：Jiakai Gong, Nuo Yu, Fen Han, Bin Tang, Haolong Wu, Yuan Ge页数：5371 - 53802) MRI 中的智能多级脑肿瘤识别：基于元启发式的不确定集框架作者：Saravanan Alagarsamy, Vishnuvarthanan Govindaraj, A. Shahina, D. Nagarajan页数：5381 - 53913) 通过不确定性感知结构知识迁移实现 360° 高分辨率深度估计作者：Zidong Cao, Hao Ai, Athanasios V. Vasila
遗传条形码用于幽灵蜘蛛的物种识别和系统发育评估（蜘蛛亚科：Anyphaenidae：Amaurobioidinae）摘要蜘蛛物种的识别面临许多挑战，因为在大多数情况下，所使用的特征来自仅在成年阶段完全发育的生殖器结构，因此通常无法识别未成熟物种。此外，这些结构通常还存在一些种内变异性，这在某些情况下使得近亲物种的识别变得困难。基于线粒体标记细胞色素 c 氧化酶亚基 I (COI) 测序的遗传条形码技术 (DNA 条形码) 已被证明是一种有用的补充工具，可以克服这些限制。本研究使用精炼单链分析 (RESL) 算法划分操作分类单元 (OTU)，并与自动分割组装物种 (ASAP) 算法进行比较，探讨
Random Forest, Explained: A Visual Guide with Code Examples
集成学习使用随机树进行复杂的预测决策树分类器说明：带有代码示例的可视化指南，适合初学者决策树是机器学习的一个很好的起点 — — 它们清晰且有意义。但有一个问题：它们在处理新数据时往往效果不佳。预测可能不一致且不可靠，这在您尝试构建有用的东西时是一个真正的问题。这就是随机森林的用武之地。它吸收了决策树的优点，并通过将多棵树组合在一起使它们更好地工作。它已成为许多数据科学家最喜欢的工具，因为它既有效又实用。让我们看看随机森林是如何工作的，以及为什么它可能正是您下一个项目所需要的。现在是时候停止迷失在树木中，看看森林的真面目了 — — 这是您在机器学习中的下一个可靠工具。所有视觉效果：作者使用 Ca
IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Volume 5, Issue 10, October 2024
1) 基于 Transformer 的计算机视觉生成对抗网络：综合调查作者：Shiv Ram Dubey、Satish Kumar Singh页数：4851 - 48672) 数据驱动技术在智能家居社区规划、需求侧管理和网络安全中的应用作者：Dipanshu Naware、Arghya Mitra页数：4868 - 48833) 针对物体检测系统的中间人攻击作者：Han Wu、Sareh Rowlands、Johan Wahlström页数：4884 - 48924) 夜间色热语义分割的测试时间自适应作者：Yexin Liu、Weiming Zhang、Guoyang Zhao、Jinjing
遗传条形码用于幽灵蜘蛛（Araneae、Anyphaenidae、Amaurobioidinae）的物种识别和系统发育评估摘要蜘蛛物种的识别面临许多挑战，因为在大多数情况下，所使用的特征来自仅在成年阶段完全发育的生殖器结构，因此通常无法识别未成熟的物种。此外，这些结构通常还存在一些种内变异性，这在某些情况下使得近亲物种的识别变得困难。基于线粒体标记细胞色素 c 氧化酶亚基 I (COI) 测序的遗传条形码技术（DNA 条形码）已被证明是一种有用的补充工具，可以克服这些限制。本研究使用精炼单链接分析 (RESL) 算法划分操作分类单元 (OTU)，并与自动分割组装物种 (ASAP) 算法进行比较
Zero-Shot Localization with CLIP-Style Encoders
我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？Stephan Widua 在 Unsplash 上的照片想想您最喜欢的预训练视觉编码器。我假设您选择了 CNN（卷积神经网络）或 ViT（视觉变换器）的某种变体。编码器是将图像映射到 d 维向量空间的函数。在此过程中，图像被转换为特征图序列：作者提供的图片。特征图 (w × h × k) 可以被认为是收集的 k 维补丁嵌入的 2D 数组，或者等效地，具有 k 个通道 f₁, … fₖ 的粗略图像 (w × h)。CNN 和 ViT 都以各自的方式将输入图像转换为特征图序列。当图像穿过其层时，我们如何才能看到视觉编码器所看到的内容？零样本定位方法旨在
GraphMuse: A Python Library for Symbolic Music Graph Processing
是的，音乐和图表确实可以融合！在这篇文章中，我们将介绍我的最新论文和开源软件之一：GraphMuse Python 库。但在深入研究之前，让我先向您介绍一些符号音乐处理的基础知识。故事是这样的……符号音乐处理主要指从乐谱中提取信息。术语“符号”是指任何形式的乐谱或符号中存在的符号。乐谱可以包含除音符之外的各种元素。这些元素可能包括拍号、调号、发音标记、力度标记等。乐谱可以采用多种格式，例如 MIDI、MusicXML、MEI、Kern、ABC 等。近年来，图神经网络 (GNN) 越来越受欢迎，并在从生物网络到推荐系统再到音乐分析的许多领域取得了成功。在音乐分析领域，GNN 已用于解决和声分析、
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 10, October 2024
1) 基于神经模糊建模和用户偏好学习的情境感知视听语音增强作者：Song Chen、Jasper Kirton-Wingate、Faiyaz Doctor、Usama Arshad、Kia Dashtipour、Mandar Gogate、Zahid Halim、Ahmed Al-Dubai、Tughrul Arslan、Amir Hussain页数：5400 - 54122) 用于医学视觉问答的深度模糊多教师蒸馏网络作者：Yishu Liu、Bingzhi Chen、Shuihua Wang、Guangming Lu、Zheng Zhang页数：5413 - 54273) 使用 EEG 预测
Francis Spufford On Commodity Fetishism As A Dance
我之前曾对《资本论》中关于商品拜物教的部分表示过赞赏。也许这一部分可以作为对马克思价值理论的批判。“但马克思描绘了一幅资本主义制度下人类生活的噩梦图景，当时一切都只是为了交换而生产；当真正的品质和用途消失时，人类制造和做事的能力本身就变成了一种交易对象。然后，制造者和制造的东西都变成了商品，社会的运动变成了一种僵尸之舞，一种可怕的旋转旋转，物体和人混杂在一起，直到物体半死不活，人半死不活。股市价格对世界起到了备份作用，就好像它们是独立的力量，要求工厂开工或关闭，要求真正的人工作或休息，匆忙或磨蹭；他们给了股票价格注入活力后，感觉他们的肉体变得冰冷和冷漠，只是用来分割股票的机制。工时。活着的金钱
释放 RAG 工作流的全部潜力为什么、何时以及如何对增强型 RAG 进行分块我们如何分割球？（使用 Cava 生成）大型语言模型在单个请求中可以处理的最大标记数称为上下文长度（或上下文窗口）。下表显示了所有版本的 GPT-4 的上下文长度（截至 2024 年 9 月）。虽然上下文长度随着每次迭代和每个新模型而增加，但我们可以为模型提供的信息仍然有限。此外，输入的大小与 LLM 生成的响应的上下文相关性之间存在反比关系，简短而集中的输入比包含大量信息的长上下文产生更好的结果。这强调了将数据分解成更小、更相关的块的重要性，以确保 LLM 做出更合适的响应 — — 至少在 LLM 无需重新训练即可处
IEEE Transactions on Fuzzy Systems, Volume 32, Issue 9, September 2024
1) GIFTWD：基于前景理论的广义直觉模糊三支决策模型作者：戴建华，陈涛，张凯，刘敦，丁伟平页数：4805 - 48192) 多尺度决策信息系统中基于直觉模糊数的前景理论三支决策方法作者：肖义斌，詹建明，张超，吴伟志页数：4820 - 48343) 一种用于时间序列数据多粒度模糊关联分析的新型三支深度学习方法作者：蒋春茂，段颖页数：4835 - 48454) 一种融合模糊偏好关系下三支聚类和遗憾理论的大规模群体决策方法作者：郭伦，詹建明，张超，徐泽水页数： 4846 - 48605) 基于模糊规则的投资组合选择系统使用技术分析作者：Ahmad Zaman Khan、Pankaj Gupta
Shorter-course radiation a better option for breast cancer patients than conventional schedule
国际科学家表示，与传统方案相比，乳腺癌手术后在较短时间内给予更高剂量的放射治疗可降低副作用风险并改善生活质量。研究人员表示，尽管生存率和复发率相似，但这种方法（称为低分割）更安全，对患者更方便，降低了医疗保健系统的成本，应该是首选治疗方案。他们搜索了科学数据库，以查找以前比较分割方案的试验，发现 35 项试验共涉及 20,237 名接受过保乳治疗或乳房切除术的患者。重新分析数据后，研究人员发现，与传统分割相比，中度低分割使保乳治疗患者的急性放射性皮炎风险降低了 46%，乳房切除术患者的急性放射性皮炎风险降低了 32%。与传统分割相比，中度低分割还与改善外观和生活质量有关。
Automate Video Chaptering with LLMs and TF-IDF
将原始记录转换为结构良好的文档照片由 Jakob Owens 在 Unsplash 上拍摄视频章节划分是将视频分割成不同章节的任务。除了像 YouTube 章节那样用作导航辅助之外，它还是一系列下游应用的核心，从信息检索（例如 RAG 语义分块）到引用或摘要。在最近的一个项目中，我需要自动执行此任务，但对可用的选项有限感到惊讶，尤其是在开源领域。虽然一些专业工具或付费 API 提供了此类服务，但我找不到任何提供足够强大和准确解决方案的库或教程。如果您知道任何内容，请在评论中分享！如果您想知道为什么不简单地将记录复制并粘贴到大型语言模型 (LLM) 中并要求提供章节标题，那么由于两个原因，这样做
Corruption Uniquely Alters How Institutions Promote Economic Growth
欢迎来到我的研究世界，在这里我将探索制度质量与经济增长之间的复杂关系。我的工作深入研究制度如何影响经济动态，重点关注腐败、欧元的影响以及制度框架在经济融合中的作用等问题。
当我们思考推动或阻碍经济增长的因素时，腐败往往是首要怀疑因素。但腐败究竟如何影响一个国家的经济轨迹？我们最近的研究（Beyaert、García-Solanes 和 Lopez-Gomez，2023 年）采用了一种新方法来回答这个问题，使用创新的回归树分析和先进的计量经济学技术来探索腐败对 1996 年至 2017 年期间 103 个国家经济增长的细微影响。
在计算机视觉中，主干架构对于图像识别、对象检测和语义分割任务至关重要。这些主干从图像中提取局部和全局特征，使机器能够理解复杂的模式。传统上，卷积层一直是这些模型的主要组成部分，但最近的进展结合了注意力机制，这增强了模型捕捉的能力。文章 LowFormer：一种高效的视觉主干模型，可在不牺牲准确性的情况下优化移动和边缘设备的吞吐量和延迟，首次出现在 AI Quantum Intelligence 上。
