这是网址：IEEE-Template Selector. 1 现在TNNLS匿名 需要专用模板，如果不用会退回 2 选会刊（trans），期刊（journal），快报（letters）会议（conference） 3 选择期刊TNNLS 4 选默认 5 选latex 6 下载模板 大功告成

一、TNNLS介绍 IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems作为控制领域的TOP期刊，2024年5月影响因子为10.4，虽然有些下降，之前五年平均影响因子为11.2，但依然是该领域王牌期刊，接收关于神经网络和相关学习系统的理论、设计和应用的文章。 TNNLS期刊隶属于IEEE Computational Intellig

1 Abstract 由于避免了使用通常在现实世界中不足的标记样本，无监督学习被视为在聚类任务中的快速和强大策略。然而，直接从原始数据集进行聚类会导致高计算成本，这限制了其在大规模和高维问题上的应用。最近，基于锚点的理论被提出来部分缓解这个问题，并自然地稀疏化了亲和力矩阵，但仍然存在挑战，即在保持高效性的同时获得出色的性能。为了解决这个问题，我们首先提出了一个快速的半监督框架（FSSF），结合了

【论文精读】TNNLS 2022 - 基于深度学习的事件抽取研究综述 【论文原文】：A Survey on Deep Learning Event Extraction Approaches and Applications 【作者信息】：Li, Qian and Li, Jianxin and Sheng, Jiawei and Cui, Shiyao and Wu, Jia and Hei

前言：本篇博客记录TNNLS期刊近三年的对话生成相关工作中本人比较感兴趣的两篇工作。首先给大家分享一下论文精确查找的方式，然后对两篇工作的主要思想进行简要介绍。 目录 1. 论文精确查找方法2. 论文简介2.1 面向用户个性保持与回复多样性的两阶段对话生成2.2 基于多任务学习和强化学习的个性化对话生成 1. 论文精确查找方法 在 Web of Science 网站的

论文：2304.12616.pdf (arxiv.org) 代码：GitHub - lgzlIlIlI/BiSCC 基于双向语义一致性约束的弱监督时间动作定位 Weakly-Supervised Temporal Action Localization with Bidirectional Semantic Consistency Constraint