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| Segment Anything Is Not Always Perfect: An Investigationof SAM on Different Real-world Applications 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 617-630
作者: Wei Ji; Jingjing Li; Qi Bi; Tingwei Liu; Wenbo Li ; Li Cheng
 Adobe PDF(11623Kb) |  收藏 | 浏览/下载：13/4 | 提交时间：2024/07/18
Segment anything model (SAM) visual perception segmentation foundational model computer vision |
| 基于深度强化学习的足球智能体球员策略方法研究 学位论文
, 2024
作者: 刘博寅
 Adobe PDF(11380Kb) | 收藏 | 浏览/下载：60/0 | 提交时间：2024/07/12
足球 多智能体系统 深度强化学习 互信息 内在激励 预训练 |
| Parallel Data and Foundation Model Driven Closed-Loop of Autonomous Driving 会议论文
, Edmonton, Canada, SEP 24-27, 2024
作者: Bin Tian; Tingting Yao; Yisheng Lv; Shichao Chen; Yang Sun; Ruiqi Song
Adobe PDF(5420Kb) | 收藏 | 浏览/下载：59/17 | 提交时间：2024/07/10 |
| Multi-Level Counterfactual Contrast for Visual Commonsense Reasoning 会议论文
, Chengdu, China, 2021-10
作者: Zhang X(张熙); Feifei Zhang; Changsheng Xu
Adobe PDF(5740Kb) | 收藏 | 浏览/下载：38/9 | 提交时间：2024/07/08 |
| 面向多模态语义理解与推理的视觉问答研究 学位论文
, 2024
作者: 张熙
Adobe PDF(39126Kb) | 收藏 | 浏览/下载：54/2 | 提交时间：2024/07/08
多模态 视觉问答 语义挖掘 可靠关联 推理泛化 |
| 基于表征学习的离线强化学习方法研究综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1104-1128
作者: 王雪松; 王荣荣; 程玉虎
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强化学习 离线强化学习 表征学习 历史经验数据 分布偏移 |
| On the Effects of Structural Modeling for Neural Semantic Parsing 会议论文
Proceedings of the 27th Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL), Singapore, Singapore, 2023-12
作者: Zhang X(张翔); He SZ(何世柱); Liu K(刘康); Zhao J(赵军)
Adobe PDF(730Kb) | 收藏 | 浏览/下载：45/23 | 提交时间：2024/06/27 |
| 基于脉冲神经网络的多模态视听分类 学位论文
, 2024
作者: 郭凌月
Adobe PDF(3051Kb) | 收藏 | 浏览/下载：33/0 | 提交时间：2024/06/27
脉冲神经网络 多模态对齐 多模态融合 视听分类 |
| AdaNSP: Uncertainty-driven Adaptive Decoding in Neural Semantic Parsing 会议论文
Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, Florence, Italy, 2019-07
作者: Zhang X(张翔); He SZ(何世柱); Liu K(刘康); Zhao J(赵军)
Adobe PDF(400Kb) | 收藏 | 浏览/下载：39/11 | 提交时间：2024/06/26 |
| 结构启发的神经语义解析方法研究 学位论文
, 2024
作者: 张翔
Adobe PDF(3373Kb) | 收藏 | 浏览/下载：51/0 | 提交时间：2024/06/26
自然语言理解 神经语义解析 形式化语义表示 组合泛化 |
