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从基础智能到通用智能:基于大模型的GenAI和AGI之现状与展望 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 4, 页码: 674-687
作者:  缪青海;  王兴霞;  杨静;  赵勇;  王雨桐;  陈圆圆;  田永林;  俞怡;  林懿伦;  鄢然;  马嘉琪;  那晓翔;  王飞跃
Adobe PDF(3381Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:12/5  |  提交时间:2024/04/28
生成式人工智能  大语言模型  基础模型  通用人工智能  基础智能  平行智能  Sora  
基于低秩张量图学习的不完整多视角聚类 期刊论文
自动化学报, 2023, 卷号: 49, 期号: 7, 页码: 1433-1445
作者:  文杰;  颜珂;  张正;  徐勇
Adobe PDF(3228Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:9/3  |  提交时间:2024/04/25
多视角聚类  视角缺失  不完整多视角聚类  图学习  
融合图片信息的神经机器翻译方法研究 学位论文
, 2023
作者:  黄鑫
Adobe PDF(10395Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:146/11  |  提交时间:2023/06/26
神经机器翻译  跨模态信息融合  多任务学习  对比学习  
历史文档版面分析与文字识别 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2022
作者:  徐玥
Adobe PDF(34832Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:339/12  |  提交时间:2022/09/20
版面分析  文字识别  类别增量学习  文档数据库  历史文档  全卷积神经网络  卷积原型网络  
面向标注数据稀疏场景的任务型对话技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学学位评定委员会, 2021
作者:  刘庆斌
Adobe PDF(5059Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:173/8  |  提交时间:2022/01/19
自然语言处理  任务型对话系统  标注数据稀疏  
基于深度学习的场景文字检测与识别 学位论文
工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  杜臣
Adobe PDF(15118Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:198/11  |  提交时间:2022/01/18
文字检测  文字识别  特征聚合  文字边缘感知  中心线矫正  
基于滑动窗分类的字符串识别方法研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所智能化大厦三楼第五会议室: 中国科学院自动化研究所, 2021
作者:  高立崑
Adobe PDF(6736Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:259/2  |  提交时间:2021/07/01
字符串识别,连接时序分类算法,期望最大算法,卷积原型分类器  
Domain Adaptation by Class Centroid Matching and Local Manifold Self-Learning 期刊论文
IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, 2020, 卷号: 29, 页码: 9703-9718
作者:  Tian, Lei;  Tang, Yongqiang;  Hu, Liangchen;  Ren, Zhida;  Zhang, Wensheng
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Domain adaptation  class centroid matching  local manifold self-learning  
MuLTReNets: Multilingual text recognition networks for simultaneous script identification and handwriting recognition 期刊论文
Pattern Recognition, 2020, 卷号: 108, 期号: 107555, 页码: 11
作者:  Chen, Zhuo;  Yin, Fei;  Zhang, Xu-Yao;  Yang, Qing;  Liu, Cheng-Lin
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MuLTReNets  auto-weighter  Separable MDLSTM  multilingual handwritten text recognition  multi-task learning  
自然场景文本检测与识别技术研究 学位论文
, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2020
作者:  盛芬芬
Adobe PDF(14633Kb)  |  收藏  |  浏览/下载:491/21  |  提交时间:2020/06/12
自然场景图像  文本检测  文本识别  端到端提取  深度学习