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请查收！顶会AAAI 2020录用论文之自然语言处理篇

文章目录自然语言处理篇（NLP） Question Answering Sequence Labeling Semantics and Summarization Sentiment Analysis Machine Translation Dialogue System T

[深度学习论文笔记][AAAI 18]Accelerated Training for Massive Classification via Dynamic Class Selection

[AAAI 18] Accelerated Training for Massive Classification via Dynamic Class Selection Xingcheng Zhang, Lei Yang, Junjie Yan, Dahua Lin from CUHK & SenseTime paper link Motivation 这篇文章研究当分类器分类个数非常

【论文阅读笔记】Order Matters（AAAI 20）

个人博客地址注：部分内容参考自GPT生成的内容论文笔记：Order Matters（AAAI 20）用于二进制代码相似性检测的语义感知神经网络论文:《Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection》（AAAI 2020) 笔记参考：AAAI-20论文解读：

论文阅读笔记（AAAI 20）Order Matters

个人博客地址注：部分内容参考自GPT生成的内容论文笔记：Order Matters（AAAI 20）用于二进制代码相似性检测的语义感知神经网络论文:《Order Matters: Semantic-Aware Neural Networks for Binary Code Similarity Detection》（AAAI 2020) 笔记参考：AAAI-20论文解读：

漫画翻译、嵌字 AI，东京大学论文被 AAAI’21 收录

来源：HyperAI超神经本文约2000字，建议阅读5分钟为你介绍一项关于漫画文字自动翻译的研究项目。关键词：机器翻译情感识别漫画 AI 内容概要：一项关于漫画文字自动翻译的研究，引发了热议，由两位东京大学博士组成的 Mantra 团队发布了一篇论文，目前已被 AAAI 2021 收录，该 Mantra 项目旨在为日本漫画提供自动化的机器翻译工具。最近，由东京大学 Mantra 团队、

FFA-Net: Feature Fusion Attention Network for Single Image Dehazing (AAAI 2020)用于单图像去叠的特征融合注意力网络

用于单图像去叠的特征融合注意力网络 https://arxiv.org/pdf/1911.07559.pdf Xu Qin1*Zhilin Wang2∗Yuanchao Bai1Xiaodong Xie1†Huizhu Jia1 1School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University 2School

【转载】AAAI 2020 | 基于多任务自监督学习的文本顺滑研究

【转载】AAAI 2020 | 基于多任务自监督学习的文本顺滑研究原文地址：https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-01-14-3 论文名称：Multi-Task Self-Supervised Learning for Disfluency Detection 论文作者：王少磊，车万翔，刘琦，秦鹏达，刘挺，王威廉原创作者：王少磊下载链接：htt

AAAI 独家 | 腾讯AI Lab 现场陈述论文：使众包配对排名聚合信息最大化的 HodgeRank

前言：腾讯AI Lab共有12篇论文入选在美国新奥尔良举行的国际人工智能领域顶级学术会议AAAI 2018。腾讯技术工程官方号编译整理了现场陈述论文《使众包配对排名聚合信息最大化的 HodgeRank》（HodgeRank with Information Maximization for Crowdsourced Pairwise Ranking Aggregation），该论文被AAA

AAAI 2018文章 Representation Learning for Scale-free Networks 翻译

大三上课翻译的一篇paper，之前一直放在草稿箱，发出来供大家参考一下，没有再做修改，哪里翻译有问题或理解不对欢迎指出。无标度网络表示学习冯瑞，杨洋，胡文

【机器学习】实验5，AAAI 会议论文聚类分析

本次实验以AAAI 2014会议论文数据为基础，要求实现或调用无监督聚类算法，了解聚类方法。任务介绍每年国际上召开的大大小小学术会议不计其数，发表了非常多的论文。在计算机领域的一些大型学术会议上，一次就可以发表涉及各个方向的几百篇论文。按论文的主题、内容进行聚类，有助于人们高效地查找和获得所需要的论文。本案例数据来源于AAAI 2014上发表的约400篇文章，由UCI公开提供，提供包括标题

AAAI-2024 | Mono3DVG：首个基于单目RGB图像实现3D Visual Grounding的方法

关注公众号，发现CV技术之美本文分享论文Mono3DVG: 3D Visual Grounding in Monocular Images，该论文已被 AAAI 2024 接收，数据集和代码已开源。详细信息如下：单位：西北工业大学光电与智能研究院iOPEN、慕尼黑工业大学论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.08022项目链接：https://github.co

AAAI 2024 | Adobe提出全新上下文提示学习框架CoPL，高效提升下游性能

论文题目：CoPL: Contextual Prompt Learning for Vision-Language Understanding 论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.00910 提示学习（Prompt Learning）在近几年的快速发展，激活了以Transformer为基础的大型语言模型（LLM）的性能涌现。这一技术范式迅速在多模

CCAI 2017 | AAAI 前主席 Thomas G. Dietterich 将带来精彩演讲

7 月 22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会（CCAI 2017）将在杭州国际会议中心盛大开幕。届时，俄勒冈州立大学教授、AAAI 前主席 Thomas G. Dietterich 将出席大会的 Keynote 并带来主题为《构建强健的人工智能：原因及方式》的深度演讲，现场向所有参会观众介绍如何通过

AAAI 2024 | 中科院信工所提出结构化概率编码框架，有效增强预训练语言模型泛化能力

论文题目： Structured Probabilistic Coding 论文录用： AAAI 2024 Main Technical Track 论文链接： https://arxiv.org/abs/2312.13933 代码链接： https://github.com/zerohd4869/SPC 作者主页： https://hudou95.github.io/

代码阅读:AAAI 2022 Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation

代码：GitHub - qtli/KEMP: [AAAI 2022] Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation 论文：https://arxiv.org/abs/2009.09708 在这篇代码阅读中，我只分析论文中关于情感上下文图以及情感上下文编码器的部分，一直到论文阅读中的4.3.2情绪信号感知。论文阅读总结:AAAI

论文阅读总结:AAAI 2022 Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation

代码：GitHub - qtli/KEMP: [AAAI 2022] Knowledge Bridging for Empathetic Dialogue Generation 论文：https://arxiv.org/abs/2009.09708 代码阅读：CSDN 个人总结：这篇论文主要的创新点是外部知识部分（ConceptNet和Nrc_Vad），建立了情感上下文图。首先根据对话，对每

从AAAI 2024看人工智能研究的最新热点

图 1 由AAAI 2024论文列表生成的词云 AAAI会议作为全球AI领域的顶级学术盛会，被中国计算机学会（CCF）评为A类会议。AAAI2024的会议论文投稿量达到了历史新高，主赛道收到了12100篇投稿论文，9862篇论文经过严格评审后共有2342篇论文被录用，录用率达到23.75%。这一数据不仅反映了学术界对AAAI会议的高度重视，也显示了人工智能领域的蓬勃发展。AAAI 2024将

【AAAI 2021】Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization

多限制分子采样分子优化 Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization 摘要挑战：face difficulties in simultaneously optimizing multiple drug properties. 方法：To address such challenges, we propose

脉冲神经网络（SNN）论文阅读（五）-----AAAI-2024 时间步长逐渐收缩的SNN

原文链接：CSDN-脉冲神经网络（SNN）论文阅读（五）-----AAAI-2024 时间步长逐渐收缩的SNN Shrinking Your TimeStep: Towards Low-Latency Neuromorphic Object Recognition with Spiking Neural Networks 目录论文信息主要贡献Timestep ShrinkageEarly C

AAAI 2021 Structured Co-reference Graph Attention for Video-grounded Dialogue

动机基于视频的对话系统(VGDS)允许AI引擎“观察”（（即理解一个视频）和“对话”（即，在一个对话中交流理解）。具体地说，给定一个视频，由一系列QA对组成的对话历史，以及一个关于视频的后续问题，目标是推断一个自由形式的自然语言回答问题。近年来，基于视频的对话系统被提出来推进VQA以基于视频与人类进行有意义的对话。虽然最近的努力在提高反应的质量方面取得了很大的进展，但业绩仍然远远不能令人满意。

YoloV5改进策略：AAAI 2024 最新的轴向注意力| 即插即用，改进首选|全网首发，包含数据集和代码，开箱即用！

摘要 https://arxiv.org/pdf/2312.08866.pdf 本文提出了一种名为Multi-scale Cross-axis Attention（MCA）的方法，用于解决医学图像分割中的多尺度信息和长距离依赖性问题。该方法基于高效轴向注意力，通过计算两个平行轴向注意力之间的双向交叉注意力，更好地捕获全局信息。为了处理病变区域或器官的个体尺寸和形状的显著变化，我们还在每个轴向注意

AAAI 2024：大模型如何掌握复杂工具？看孔子框架的教学之道

如今，大型语言模型（LLM）发展飞速，在文本和图像生成方面表现都很出色，但在我们的实际生活中，要理解和正确使用各种工具方面尚存在困难。人们期望这些模型在解决实际问题时能够灵活运用和理解各种工具，例如在规划路线、智能家居等生活场景中，模型可能需要准确选择和使用各种工具。为了应对 LLM 在实际应用场景中使用各种复杂工具时面临的挑战，作者提出了孔子（Confucius）框架，通过当一个出色的“老师

AAAI 2024 | 用逆向思维图（ReX-GoT）进行多选对话常识推理

©PaperWeekly 原创 · 作者 | 郑理单位 | 武汉大学硕士生研究方向 | 自然语言处理论文题目： Reverse Multi-Choice Dialogue Commonsense Inference with Graph-of-Thought 论文作者：郑理¹，费豪²，李霏¹，李波波¹，廖黎姿²，姬东鸿¹，滕冲¹ 作者单位：武汉大学¹，新加坡国立大学²，新加坡管理

【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、 ICML ｝

相关文章：【一】最新多智能体强化学习方法【总结】【二】最新多智能体强化学习文章如何查阅｛顶会：AAAI、 ICML ｝【三】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Analysis of emergent behaviors（行为分析)_、Learning communication（通信学习）｝【四】多智能体强化学习（MARL）近年研究概览｛Learning coopera

【三维目标检测】【自动驾驶】IA-BEV：基于结构先验和自增强学习的实例感知三维目标检测（AAAI 2024）

系列文章目录论文：Instance-aware Multi-Camera 3D Object Detection with Structural Priors Mining and Self-Boosting Learning 地址：https://arxiv.org/pdf/2312.08004.pdf 来源：复旦大学英特尔Shanghai Key Lab /美团文章目录系

AAAI 2022 | 负样本问题：时间基础度量学习的复兴

本文介绍我们组NJU-MCG 在多模态视频片段定位领域（Temporal Grounding和Spatio-temporal Grounding任务）被AAAI 2022接收的一篇工作 Negative Sample Matters: A Renaissance of Metric Learning for Temporal Grounding。 TL;DR: 本方法（Mutual Matchi