自动推理、机器学习属于《中国图书分类法》中的五级类目,该分类相关的期刊文献有11378篇,会议文献有1351篇,学位文献有6017篇等,自动推理、机器学习的主要作者有王士同、王浩、翟俊海,自动推理、机器学习的主要机构有江南大学、合肥工业大学、吉林大学计算机科学与技术学院等。
统计的文献类型来源于 期刊论文、 学位论文、 会议论文
1.[期刊]
摘要: 为克服当前密度聚类算法存在的随机性、主观性和连带错误等问题,提出一种基于两阶段搜索的密度聚类算法。给出密度阈值和簇最近邻定义及计算方法。采用密度排序、簇最近邻...
2.[期刊]
摘要: 针对传统特征选择中只考虑了特征的相关性和冗余性而忽略了特征间交互作用的问题,提出一种基于交互信息的两阶段特征选择算法(SAMBFC)。通过对称不确定性和强近似...
3.[期刊]
摘要: 针对卷积神经网络在步态识别时准确率易饱和现象,以及Vision Transformer(ViT)对步态数据集拟合效率较低的问题,提出构建一个对称双重注意力机制...
4.[期刊]
摘要: 研究集成学习方法在有机物红外光谱定量分析中的应用及特征波长选取方法对红外光谱集成学习建模效率和预测精度的影响。以柴油红外光谱的十六烷和总芳香烃含量为研究对象,...
5.[期刊]
摘要: 针对传统深度强化学习算法难以快速解决长时序复杂任务的问题,提出了一种引入历史信息和人类知识的深度强化学习方法,对经典近端策略优化(Proximal Polic...
6.[期刊]
摘要: 边缘智能设备、网关和云端在智能协同计算的过程中,存在隐私泄露、计算能力有限等问题。提高联邦学习可以大大提高智能协同计算的训练效率,但也会暴露边缘智能终端的训练...
7.[期刊]
摘要: 聚类分析在机器学习、数据挖掘、生物DNA信息等方面都起着极为关键的作用。聚类算法从方法学上可分为扁平聚类和层谱聚类。扁平聚类通常将数据集分为K个并行社区,社区...
8.[期刊]
摘要: 为提升小样本学习方法的泛化能力,在关系网络的基础上提出一种新的小样本图像分类方法。该方法在原关系网络的结构上进行改进,通过引入inception块增强网络的特...
9.[期刊]
摘要: 现有的深度强化学习算法在处理稀疏奖励问题时常常会导致探索困难的问题,其往往只依赖于预先设计好的环境奖励,从而难以取得较好的效果。在这种场景中,需要更加细致地设...
10.[期刊]
摘要: 策略蒸馏是一种将知识从一个策略转移到另一个策略的方法,在具有挑战性的强化学习任务中获得了巨大的成功。典型的策略蒸馏方法采用的是师生策略模型,即知识从拥有优秀经...
11.[期刊]
摘要: 强化学习在游戏对弈、系统控制等领域内表现出良好的性能,如何使用少量样本快速学习新任务是强化学习中亟需解决的问题。目前有效的解决方法是将元学习应用在强化学习中,...
12.[期刊]
摘要: 为了提高对道路高排放源的识别效率,降低其造成的大气污染,提出了一种基于随机傅里叶特征和非常稀疏映射的单类分类(OCC)宽度学习系统(BLS)的道路高排放源识别...
13.[期刊]
摘要: 尽管深度学习因为强大的非线性表示能力已广泛应用于许多领域,多源异构模态数据间结构和语义上的鸿沟严重阻碍了后续深度学习模型的应用。虽然已经有许多学者提出了大量的...
14.[期刊]
摘要: 针对类别非平衡情况下的类重叠问题,引入了两种基于邻域的欠采样方法:共同近邻搜索欠采样和递归搜索欠采样,其主要思想是通过消除重叠区域中的负类样本来缓解类别非平衡...
15.[期刊]
摘要: 基于GCN的协同过滤模型通过用户物品交互二部图上的信息聚合过程生成用户节点和物品节点的表示,预测用户对物品的偏好。然而,这些模型大多没有考虑用户不同的交互意图...
16.[期刊]
摘要: 机器学习是实现人工智能的重要技术手段之一,在计算机视觉、自然语言处理、搜索引擎与推荐系统等领域有着重要应用.现有的机器学习方法往往注重数据中的相关关系而忽视其...
17.[期刊]
摘要: 面对程序设计OJ(Online Judge,在线判题)平台上的大量习题,学生选题时往往带有盲目性,不利于学生快速提高程序设计能力.现有的习题推荐方法往往忽视了...
18.[期刊]
摘要: 缺失值、异常值等低质信息的大量存在使得实际应用中单调分类任务通常不满足一致性单调约束。然而,现有的面向单调分类的特征选择算法中用于评估特征相关性的互信息度量准...
19.[期刊]
摘要: 随着人工智能的快速发展,从可行的算法中选择满足应用需求的算法已经成为各领域亟待解决的关键问题,即算法选择问题。基于元学习的方法是解决算法选择问题的重要途径,被...
20.[期刊]
摘要: 三电平T型逆变器由于具有较低损耗、较少元件数量和较高耐压等级而被广泛应用.但其功率开关管因其高频工作,容易出现故障.发生功率管开路故障后,交流侧输出的畸变电流...
1.[会议]
基于XGBoost算法的ICU脓毒症患者住院死亡风险预测研究
摘要: 目的:使用XGBoost算法开发ICU中脓毒症患者住院死亡风险的预测模型. 方法:使用美国大型重症数据库MIMIC-Ⅲ作为数据来源,根据2016年发布的...
2.[会议]
摘要: 多模态深度学习主要研究方向包括多模态数据表示、跨模态相似性计算、对齐、多模态数据转换、模态数据融合、协同学习。
3.[会议]
摘要: Types of RL algorithms:Value Based,Learnt Value Function,Implicit policy(e.g.∈一...
4.[会议]
摘要: 深度学习的本质是通过构建具有很多隐层神经网络模型,利用海量训练数据,以更少的参数和更深的结构来学习更有用的特征,从而提高分类或预测的准确性。
5.[会议]
摘要: 随着深度学习的应用拓展,从探索深度学习"能"做什么,发展到思考深度学习"不能"做什么,包括算法输出不稳定,容易被“攻击”,模型复杂度高,难以纠错和调试等。
6.[会议]
摘要: 深度学习自2006年被提出之后就受到科研机构、工业界的高度关注.最初,深度学习的应用主要是在图像和语音领域.从2011年开始,谷歌研究院和微软研究院的研究人员...
7.[会议]
摘要: 建立移动网大数据与网络基础信息的自定义指标分析体系,解决基础信息无法量化的难题;建立基于MR栅格与覆盖业务逻辑实现基础信息自动巡检的方法与流程,解决大规模网络...
8.[会议]
摘要: 激活函数在深度学习中具有重要作用,深度学习在人工智能领域取得瞩目成绩的部分原因在于其激活函数的改进.但是目前的激活函数仍存在着神经元死亡现象严重、梯度消失等缺...
9.[会议]
摘要: 随着社会的快速发展,无论是在国防领域还是在日常生活各个方面中,导航技术都有着越来越重要的意义.在室外环境中,定位导航技术日渐成熟,近年来,随着智慧城市建设的不...
10.[会议]
摘要: 深度学习是基于数据表示的一类更广的机器学习方法,它的出现不仅推动了机器学习的发展,而且促进了人工智能的革新.深度学习的研究成果已经被成功应用在语音识别、图像分...
11.[会议]
摘要: 储热式电暖器是一种新型电采暖设备,其利用夜间电力公司提供的低价电转换为热能并存储下来,以供全天用暖,从而实现电网用电负荷削峰填谷,节省用户采暖费用的效果.同时...
12.[会议]
摘要: 针对深度学习技术迅速发展的基本状况,分析深度学习技术的主要研究现状,结合其基本原理和主要应用领域,对深度学习技术进行分类和总结,指出目前深度学习技术发展的瓶颈...
13.[会议]
摘要: 联邦机器学习把训练数据保留在本地且在不共享原始数据的前提下,使用分数在各终端上的数据高效地训练模型.由于联邦机器学习技术有效地保护了用户隐私,因此一经推出便引...
14.[会议]
摘要: 机器学习(深度学习)算法拥有数据刻画、拟合、预测能力,统称为"学习能力"很多机器学习算法,缺乏良好的记忆能力。
15.[会议]
摘要: 深度学习的模型和算法在快速的发展,并根据不同的应用提出一些新的模型和算法,如FCN,RNN,LSTM等等。作为一种强有力的机器学习工具发挥着越来越重要的作用,...
16.[会议]
ECOLE 2018 Tutorial机器学习中的优化问题简介
摘要: Artificial intelligence systems,machine learning improves system performance au...
17.[会议]
摘要: 随着大数据时代的到来,机器学习与深度学习技术已经成为当前人工智能领域的一个研究热点,其已在图像识别、语音识别、自然语言处理、人脸识别等领域展现出了巨大的优势,...
18.[会议]
摘要: 支持向量机(support vector machine,SVM)是Vapnik等人提出的一种机器学习算法。研究了用于建模和预测的支持向量回归机,为提高回归精...
19.[会议]
摘要: 指挥与控制技术是以计算机为主的信息时代产物,本文对指挥与控制技术的产生与国内外发展状况进行了介绍,并介绍了其在除了战争领域外的经济、金融、应急指挥平台、交通管...
20.[会议]
摘要: 蒸发波导高度(EDH)对电磁波传播模式十分重要,因此需要计算EDH的方法.最常用于计算EDH的方法是模式诊断法,其中应用最广的模式是Paulus-Jeske(...
1.[学位]
摘要: 随着社会的信息化发展,智能交通系统已成为城市交通管理、交通运输的重要工具。交通流量预测作为现代智能交通系统中的关键环节,是快速精准制定交通管理策略、提高交通运...
2.[学位]
摘要: 近年来,随着人口老龄化的加剧,阿尔兹海默病(俗称老年痴呆症)发病人数逐渐增多。由于阿尔兹海默症导致而出现的痴呆症状是不可逆的,对于阿尔兹海默症的早期诊断则显得...
3.[学位]
摘要: 当今社会已经迈入了万物互联时代,大量终端的存在为这个社会产生了大量的信息与数据。在信息收集之初,大家并不完全清楚最终想要的是哪些数据,大而全地收集数据成为了一...
4.[学位]
摘要: 随着我国生态文明建设的逐步推进,绿色发展理念作为解决环境污染问题的治本之策,被摆在了十分重要的战略位置。以往我国以速度优先的发展模式虽然取得了辉煌的经济成就,...
5.[学位]
摘要: 面向知识图谱的复杂问题回答技术的研究是人工智能领域和信息检索领域的重要研究热点。时间问题是带有时间表达约束的复杂问题,是复杂问题的一个重要子类。时间问题回答技...
6.[学位]
摘要: 近年来电影行业迅速发展,影片的制作数量和制作成本都有逐年上升的趋势,竞争日趋激烈,而且电影制作本身流程复杂、涉及环节多、时间长,使得电影行业风险越来越高。电影...
7.[学位]
摘要: 近年来,在我国建筑行业领域发生的安全事故中,超过6成的人员伤亡是由于未佩戴安全帽造成的。佩戴安全帽,是在各类工程环境下对生命和生产安全的重要保障,而监管工人佩...
8.[学位]
摘要: 随着数字多媒体技术的快速发展,语音信号凭借自身占用空间小、易于编辑和传输等优点成为人们日常生活沟通的一种重要方式。由于语音具有易编辑特性,这导致语音很容易被篡...
9.[学位]
摘要: 生成对抗网络是人工智能领域的一个热点研究内容,近年来各类诸如换脸,服装试穿,表情模拟等热门应用都与生成对抗网络密切相关。此外,生成对抗网络还被应用于图像超分辨...
10.[学位]
摘要: 识别药物与靶标的相互作用是药物发现的关键步骤。由于生化实验费用高、时间长,通过计算方法预测药物-靶标相互作用可以减少药物研发成本,缩短研发周期。机器学习能够提...
11.[学位]
摘要: 近几年来,随着淘宝、京东以及拼多多等电子商务平台的飞速发展,网络购物已经成为人们生活中不可缺少的一部分。这些电子商务平台通过数据库存储和保留着数亿条消费者的购...
12.[学位]
摘要: 近年来,随着全球城市化和工业的快速发展,气候变暖现象加剧,国际社会对气候变化和城市机动化的日益关注,共享单车凭借它低碳环保、操作便捷、有益身体健康等优点,已经...
13.[学位]
摘要: 油井产量预测是油田企业细化生产目标和生产决策的重要手段之一。油井工作参数蕴藏着各个参数指标之间的相关关系和产量规律,若是能有效挖掘出这些规律并加以利用,便可以...
14.[学位]
摘要: 能源消耗的不断增加使温室气体的浓度逐渐升高,从而导致全球变暖。能耗预测对于能源规划,管理和节约至关重要,能耗预测可帮助用户估算潜在节能量,实施有效的能耗管理,...
15.[学位]
摘要: 智能运维(Artificial Intelligence for IT Operations,AIOps)是人工智能快速发展的产物,也是人工智能在运维领域的应...
16.[学位]
摘要: 在工业生产中,表面缺陷检测是控制产品质量的关键方法之一。早期主要依靠人工检测,存在漏检率高、效率低、速度慢等问题。基于传统机器学习的缺陷检测算法尽管可以极大地...