• 系统使用哪种数据进行训练?• 训练数据的来源是什么?• 标签/基本事实是如何产生的?• 训练数据的样本量是多少?• 系统不使用哪些数据集?• 数据的潜在局限性/偏差是什么?• 训练数据的大小、比例或分布如何?
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[1] Jaesik Park Minghhyuk Shin,Minghyuk Shin,“使用大型文本对图像模型作为分类的数据源”,第35届有关图像处理和图像理解的研讨会(IPIU),2023。
1。Jaeah Lee,Changwoon Choi,Young Min Kim和Jaesik Park,Livestroke:CVPR中的视频中抽象3D动作(2025)。2。gwangtak bae *,Changwoon Choi *,Hyeongjun Heo,Sang Min Kim和Young Min Kim,I2-Slam:ECCV中强大的影像现实主义密度大满贯的反倒成像过程(2024)。3。Changwoon Choi,Jaeah Lee,Jaesik Park和Young Min Kim,3Doodle:Siggraph(ACM TOG)(2024)中的3D笔触的物体的紧凑型抽象。4。sang赢得了Im*,Dongsu Zhang*,Jeong Hyun Han,Ryeong Myeong Kim,Changwoon Choi,Young Min Kim **和Ki Tae Nam **,研究了使用生成的细胞自动机研究金的性形态,在自然材料中(2024)。5。Changwoon Choi *,Juhyeon Kim *和Young Min Kim,IBL-NERF:Pacific Graphics(计算机图形论坛)(2023)中的神经辐射场的基于图像的照明公式。6。Sang Min Kim,Changwoon Choi,Hyeongjun Heo和Young Min Kim,在Pacific Graphics(计算机图形论坛)(2023年)中,适用于健壮的小说合成的色彩转换模块(2023年)。7。Junho Kim,Changwoon Choi,Hojun Jang和Young Min Kim,LDL:ICCV中的全景定位的线距离功能(2023)。8。Changwoon Choi,Sang Min Kim和Young Min Kim,CVPR(2023)的平衡球形网格,用于以中心的视图合成。9。Junho Kim,Hojun Jang,Changwoon Choi和Young Min Kim,CPO:将强大的Panorama更改为ECCV(2022)的Point Cloud Netization。10。11。12。( *同样贡献。)语言和技能Dongsu Zhang,Changwoon Choi,Inbum Park和Young Min Kim,ICLR的概率隐式现场完成(2022年,Spotlight)。 Junho Kim,Changwoon Choi,Hojun Jang和Young Min Kim,Piccolo:ICCV(2021)的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。 Dongsu Zhang,Changwoon Choi,Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR(2021)中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang,Changwoon Choi,Inbum Park和Young Min Kim,ICLR的概率隐式现场完成(2022年,Spotlight)。Junho Kim,Changwoon Choi,Hojun Jang和Young Min Kim,Piccolo:ICCV(2021)的Point Cloud-point以云为中心的OM-中性定位。Dongsu Zhang,Changwoon Choi,Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR(2021)中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。Dongsu Zhang,Changwoon Choi,Jeonghwan Kim和Young Min Kim在ICLR(2021)中学习具有生成性蜂窝自动机的3D形状。
1 引自 ChatGPT,“像 ChatGPT 这样的 AI 作家是什么样的?” (2023 年 1 月 23 日)。 “GPT” 代表“生成式预训练变压器”; https://nl.wikipedia.org/wiki/ChatGPT。 2 Max Tegmark,生命3.0:人工智能时代的人类,纽约,2017年。 3 例如,“世界上第一个完全由人工智能创作的科幻杂志”《无限奥德赛》最近出版。 4 Stephen Marche,“大学论文已死”。没有人为人工智能将如何改变学术界做好准备”,《大西洋月刊》(2022 年 12 月 6 日)。 5 例如,请参阅 Patrick Goethals,“历史上最大的智力阻碍”,《标准报》(2023 年 1 月 24 日)。另一个问题是人工智能在制造虚假新闻中发挥的作用;例如请参阅https://www.vrt.be/vrtnws/nl/2023/01/17/check-ai- dnipro 。幸运的是,人工智能也可以用于识别假新闻; Piotr Przybyla,“捕捉假新闻风格”,AAAI 人工智能会议论文集 34,第 1 期 (2020):DOI:https://doi.org/10.1609/aaai.v34i01.5386。 6 人文学者可能在可解释人工智能(XAI)的进一步发展中发挥重要作用。这是一个旨在使传统的人工智能黑匣子变得透明的科学领域。 David Gunning、Mark Stefik、Jaesik Choi、Timothy Miller、Simone Stumpf 和 Guan-Zhong Yang,“XAI——可解释的人工智能”,Science Robotics 4,第 37 期 (2019):DOI:10.1126/scirobotics.aay7120 7 Charlie Warzel,“本世纪最重要的工作技能”,The Atlantic(2023 年 2 月 8 日)。
计划委员会:英特尔公司(美国)的Frank E. Abboud; UWE F.W.Behringer,UBC微电子学(德国); Ingo Bork,西门子Eda(美国); Brian Cha,Entegris,Inc。(韩国,共和国); Sandeep Chalamalasetty,Micron Technology,Inc。(美国);三星电子公司Jin Choi(韩国,共和国); Aki Fujimura,D2S,Inc。(美国); Emily E. Gallagher,IMEC(比利时); lasertec USA Inc. Arosha W. Goonesekera(美国); Naoya Hayashi,Dai Nippon Printing Co.,Ltd。(日本); Henry H. Kamberian,Photronics,Inc。(美国); Bryan S. Kasprowicz,美国Hoya Corp.(美国); Eung Gook Kim,E-Sol,Inc。(韩国,共和国); Romain Lallement,IBM Thomas J. Watson Research Ctr。(美国);英特尔公司(美国)Ted Liang; Nihar Mohanty,Meta(美国);肯特·H·纳川(Kent H. Dong-Seok Nam,ASML(美国);高海·奥努(Takahiro Onoue),霍亚公司(Japan)(日本); Danping Peng,TSMC北美(美国); Jed H. Rankin,IBM Corp.(美国);道格拉斯·J·雷斯尼克(Douglas J. Resnick),佳能纳米技术公司(美国); Carl Zeiss Sms Ltd.(以色列)的Thomas Franz Karl Scheruebl; Ray Shi,KLA Corp.(美国); Jaesik Son,SK Hynix System Ic Inc.(韩国,共和国);西门子Eda(美国)的Yuyang Sun; lasertec U.S.A.,Inc。Zweigniederlassung Deutschland(德国)Anna Tchikoulaeva(德国);克莱尔·范·拉尔(Claire Van Lare),荷兰ASML B.V.(荷兰); Yongan Xu,Applied Materials,Inc。(美国); Yamamoto Kei,Fujifilm Corp.(日本); Seung-Hune Yang,三星电子有限公司(韩国,共和国); Nuflare Technology,Inc。(日本)舒斯助Yoshitake; Bo Zhao,Meta(美国); Larry S. Zurbrick,Keysight Technologies,Inc。(美国)
D.,Belmont Scientific 10:00休息10:15 Ram-Dent Trigger方法开发Vincent Glover,NASA,Johnson Space Center 10:45被动预防锂离子电池中的热失控和火灾繁殖Vijay V. Vijay V. V. V. Devarakonda,Devarakonda,Ph.D.,Ph.D. Energy Cells Eric Darcy, NASA, Johnson Space Center 11:45 Lunch 1:30 Investigation of Electrically Conductive Aqueous Solutions for De-Energizing Lithium-Ion Batteries Alex Di Sciullo Jones, R&D Engineer, UL Solutions 2:00 GS Yuasa Generation 4 Li-Ion Cell and Battery Performance Update Tom Pusateri, GS Yuasa Lithium Power 2:30 Nanostructured Germanium thin fills as航空航天应用锂离子电池的阳极材料Valentina Diolaiti,A。Andreoli,G。Mangherini,D。Vincenzi,Ferrara大学物理与地球科学系; S. Chauque,M。Ricci,R.Z。Proietti,意大利技术研究所3:00休息3:15关于NASA应用的AL 4 AH零电压稳定性的研究Linhua(Steven)Hu,Ph.D。,Jiang Fan,Jiang Fan,Ph.D。 4:15使用热量表Surendra K. Singh博士,Belmont Scientific 4:45灵活需求太空站功能系统功能和特征Mark Miner,P.E.,P.E。,P.E.