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Functional-Structural Plant Model "GreenLab": A State-of-the-Art Review 期刊论文
PLANT PHENOMICS, 2024, 卷号: 6, 页码: 17
作者:  Wang, Xiujuan;  Hua, Jing;  Kang, Mengzhen;  Wang, Haoyu;  de Reffye, Philippe
收藏  |  浏览/下载：6/0  |  提交时间：2024/07/03
融合多模态太阳数据及其动态特征的Kp指数预报 学位论文
, 2024
作者:  张天宇
Adobe PDF(7337Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：63/1  |  提交时间：2024/07/01
地磁暴  Kp指数预报  多模态数据  动态特征  注意力机制  
Humor Detection System for MuSE 2023: Contextual Modeling, Pseudo Labelling, and Post-smoothing 会议论文
, 加拿大多伦多, 2023-11
作者:  Xu MY(徐名宇);  Chen S(陈顺);  Lian Z(连政);  Liu B(刘斌)
Adobe PDF(557Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：43/16  |  提交时间：2024/06/27
LEGO: A Multi-agent Collaborative Framework with Role-playing and Iterative Feedback for Causality Explanation Generation 会议论文
, Singapore, 2023-12
作者:  Zhitao He;  Pengfei Cao;  Yubo Chen;  Kang Liu;  Jun Zhao
Adobe PDF(1153Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：28/8  |  提交时间：2024/06/25
面向新闻媒体的可控评论文本生成方法研究 学位论文
, 2024
作者:  邹瀚仪
Adobe PDF(2316Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：22/2  |  提交时间：2024/06/24
可控新闻评论文本生成  属性可控性  语境相关性  新闻评论回复生成  多轮反馈提示  
基于因果图监督的时序因果发现方法及应用研究 学位论文
, 2024
作者:  邓紫臻
Adobe PDF(2591Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：41/2  |  提交时间：2024/06/20
时序因果发现，因果图监督，交替注意力机制，训练数据设计，国家影响力分析  
事件因果关系挖掘关键技术研究 学位论文
, 2024
作者:  何致涛
Adobe PDF(3575Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：95/3  |  提交时间：2024/05/28
事件因果关系识别  事件因果关系解释生成  预训练语言模型  多智能体  
Enhancing ENSO predictions with self-attention ConvLSTM and temporal embeddings 期刊论文
Frontiers in Marine Science, 2024, 卷号: 11, 页码: 1334210
作者:  Rui, Chuang;  Sun, Zhengya;  Zhang, Wensheng;  Liu, Anan;  Wei, Zhiqiang
Adobe PDF(14474Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：49/14  |  提交时间：2024/05/28
El Niño-Southern Oscillation (ENSO)  deep learning for ENSO prediction  self-attention ConvLSTM  temporal embeddings  spring prediction barrier  
面向厄尔尼诺现象的海洋时空序列预测方法研究 学位论文
, 2024
作者:  芮闯
Adobe PDF(40489Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：56/4  |  提交时间：2024/05/28
厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)  深度学习  ENSO预测  时空序列预测  时间编码  
AI for Supporting the Freedom of Drawing 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 1, 页码: 63-88
作者:  Xiaohua Sun;  Juexiao Qin
Adobe PDF(14055Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：61/21  |  提交时间：2024/04/23
Intention understanding, drawing support, drawing, art, human-artificial intelligence (AI) collaboration