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| Learning Top-K Subtask Planning Tree Based on Discriminative Representation Pretraining for Decision-making 期刊论文
Machine Intelligence Research, 2024, 卷号: 21, 期号: 4, 页码: 782-800
作者: Jingqing Ruan; Kaishen Wang; Qingyang Zhang; Dengpeng Xing; Bo Xu
 Adobe PDF(4577Kb) |  收藏 | 浏览/下载：9/4 | 提交时间：2024/07/18
Reinforcement learning representation learning subtask planning task decomposition pretraining. |
| 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：4/2 | 提交时间：2024/07/18
Segment anything model (SAM) visual perception segmentation foundational model computer vision |
| A Survey on Type-3 Fuzzy Logic Systems and Their Control Applications 期刊论文
IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, 2024, 卷号: 11, 期号: 8, 页码: 1744-1756
作者: Oscar Castillo; Fevrier Valdez; Patricia Melin; Weiping Ding
Adobe PDF(5742Kb) | 收藏 | 浏览/下载：6/3 | 提交时间：2024/07/16
Applications control systems optimization review type-3 fuzzy logic |
| 阿尔茨海默病功能网络异常及异质性研究 学位论文
, 2024
作者: 陈品东
 Adobe PDF(21064Kb) | 收藏 | 浏览/下载：36/2 | 提交时间：2024/07/09
磁共振影像 阿尔茨海默病 亚型 异质性 个体化功能网络 |
| 基于电磁叠加方法的便携式神经调控技术研究 学位论文
, 2024
作者: 戚自辉
Adobe PDF(9884Kb) | 收藏 | 浏览/下载：27/0 | 提交时间：2024/07/09
经颅磁刺激，经颅电刺激，电磁叠加，便携，聚焦 |
| 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：34/2 | 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
Adobe PDF(3333Kb) | 收藏 | 浏览/下载：15/10 | 提交时间：2024/07/02
强化学习 离线强化学习 表征学习 历史经验数据 分布偏移 |
| 面向算力网络的智慧调度综述 期刊论文
自动化学报, 2024, 卷号: 50, 期号: 6, 页码: 1086-1103
作者: 李逸博; 李小平; 王爽; 蒋嶷川
Adobe PDF(1752Kb) | 收藏 | 浏览/下载：14/9 | 提交时间：2024/07/02
算力网络 云计算 边缘计算 资源调度 知识 |
| 基于预训练语言模型的连续文本神经解码方法研究 学位论文
, 2024
作者: 赵心培
Adobe PDF(3483Kb) | 收藏 | 浏览/下载：41/0 | 提交时间：2024/06/27
自然语言处理，神经解码，文本生成，功能磁共振成像 |
| 自然语言嵌入的深度强化学习探索方法研究 学位论文
, 2024
作者: 郭洲蕊
Adobe PDF(7588Kb) | 收藏 | 浏览/下载：35/1 | 提交时间：2024/06/26
深度强化学习 自然语言 探索 |
