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某中心宣布2020年Q1/Q2机器学习研究奖项获奖名单，涵盖21所大学的22个项目，涉及自监督学习、图神经网络、医学影像诊断等前沿领域。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 23:06
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摘要：
某中心与加州大学洛杉矶分校联合开发的GraVL-BERT模型在DSTC10多模态指代消解任务中获得第一名。该模型通过图神经网络处理物体空间关系，结合视觉特征与对话上下文，显著提升了屏幕对象指代识别准确率。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 22:21
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摘要：
本文精选某中心在NeurIPS 2022发表的多篇机器学习论文，涵盖计算机视觉、持续学习、联邦学习、隐私保护等前沿技术，重点解析了自监督点云预训练、贝叶斯神经网络等创新方法。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 21:11
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本文提出了一种创新框架，将文本、图像、音频等多模态任务统一转化为下一帧预测问题，通过单一模型实现跨模态处理，显著简化了多模态模型设计并提升泛化能力。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 20:01
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摘要：
某中心将于6月2日举办虚拟机器学习峰会，活动包含科学专题、机器学习实践等四大主题轨道，汇聚多位知名学者与科学家分享最新研究成果。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 19:11
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摘要：
本文提出名为Self-FL的创新框架，通过量化客户端内与客户端间的不确定性，动态调整本地训练配置和全局聚合规则，在7个数据集上实现联邦学习中全局模型与个性化本地模型的精度同步提升。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 18:01
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某中心发布首款基于玻色量子纠错的可扩展量子芯片Ocelot，该芯片通过创新架构将资源需求降低至传统方案的十分之一，实现了比特翻转错误率接近1秒的重大突破，为实用化量子计算机奠定基础。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 17:21
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本文提出一种自适应集群协作方法，通过自多样性和跨一致性最大化机制，优化大语言模型在医疗决策支持中的性能，实验证明其在专业医学数据集上显著超越现有技术。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 16:18
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本文介绍了一种基于混合整数非线性规划(MINLP)的自动化规划工具(APT)，采用分支定界法解决复杂工单分配问题，通过AWS云架构实现高效资源调度，显著提升制造业、供应链等领域的运营效率。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 15:11
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本文提出了一种通过软注入任务嵌入来替代传统基于提示的上下文学习方法，该方法显著提升了任务性能并降低了推理时的计算成本，在57个任务和12种大语言模型上验证了其有效性。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 14:03
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本文提出一种无监督参数估计方法，通过近似通解和样条变换，从噪声数据中线性估计常微分方程系数，实现高精度、稀疏且可解释的动力学模型发现。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 12:43
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本文提出了一种基于胜率的偏好学习统一框架，分析了胜率优化方法（如RLHF）的理论优势，指出非胜率优化方法（如DPO）的局限性，并探讨了优化难点与实践改进方向。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 10:59
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本文提出EEG-CLIP框架，通过对比学习对齐脑电图时间序列与临床文本描述，实现在共享嵌入空间中的表征学习，并验证了其在少样本和零样本解码任务中的潜力。 阅读全文
posted @ 2025-08-02 09:03
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