Self-Supervised Learning with Gaussian Processes
自监督学习 (SSL) 是一种机器学习范例，其中模型学习理解数据的底层结构，而无需来自标记样本的显式监督。从 SSL 获取的表示已被证明可用于许多下游任务，包括聚类和线性分类等。为了确保表示空间的平滑性，大多数 SSL 方法依赖于生成与给定实例相似的观察对的能力。然而，对于许多类型的数据来说，生成这些对可能具有挑战性。而且，这些方法缺乏考虑……
当我阅读一些社交媒体帖子时，我在 Twitter 上看到了 @casas_jimmy 的这篇文章。#ThoughtForTheDay 在您监督学生的日子里，尽量避免将其定义为走廊值班、午餐室值班、操场值班或公交车值班。相反，开始将所有这些视为建立关系的机会。将你的思维从职责转向机会...来自 #Culturize— Jimmy Casas (@casas_jimmy) 2019 年 3 月 23 日你可能不知道吉米是谁，但他是我关注了几年的前校长和老师。当我读到这条推文时，我立即想到这是一个好主意。我们对某件事有多少次产生错误的看法？我们多久看到它的消极方面？当我们将心态从承担任务重担转变为有
How PARTs Assemble into Wholes: Learning the Relative Composition of Images
对象及其部分的组成，以及对象与对象的位置关系，为表示学习提供了丰富的信息源。因此，空间感知借口任务在自监督学习中得到了积极探索。现有的工作通常从网格结构开始，其中借口任务的目标涉及预测固定网格内补丁的绝对位置索引。然而，基于网格的方法无法捕捉现实世界对象组合的流动性和连续性。我们介绍 PART，一种自我监督学习方法......
Harvey Willgoose’s family says ‘too many red flags’ missed before school stabbing
卡罗琳·威尔古斯 (Caroline Willgoose) 15 岁的儿子被另一名学生杀害，她表示谋杀是“毫无意义且可以避免的” 一名在学校被另一名学生刺死的 15 岁男孩的家人表示，她儿子的谋杀是“毫无意义且可以避免的”，学校下令的一份报告显示，遗漏了太多“危险信号”。 哈维·威尔古斯 (Harvey Willgoose) 一年前去世，凶手穆罕默德·乌马尔 (Mohammed Umar)汗目前正在服刑，刑期至少为 16 年。哈维所在学校——谢菲尔德诸圣天主教高中——的信托机构委托编写的一份报告强调了在谋杀案发生前夕错失的一些机会。该审查是由学习谢菲尔德的前校长兼学校督学进行的。继续阅读...
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence Volume 10, Issue 1, February 2026
1) 人工智能：人类在下一代人工智能发展中的作用作者：S. S. Arslan 页数：4 - 202) 以强化学习为重点的人工智能/机器学习的安全风险：来自网格应用程序的回顾和观点作者：K. -B. Kwon, S. Mukherjee, R. R. Hossain, V. Adetola 页数：21 - 353) 基于结构的鲁棒分形图神经网络，具有用于分子特性预测的分子指纹 BERT 作者：Y. Dong, M. Xu, L. Tang 页数：36 - 504) YOLO-ITC：一种用于实例分割的新 YOLO 方法个体树冠作者：Z. Sun, B. Xu, M. Zhang, J. Sch
