Uncertainty propagation in auto-regressive random neural network models
基于Leaky ReLU线性结构,提出随机神经网络不确定性传播的解析与粒子方法。
Janice Adams, Daniele Venturi
基于Leaky ReLU线性结构,提出随机神经网络不确定性传播的解析与粒子方法。
Janice Adams, Daniele Venturi
ConceptGuard基于双用概念,评估模型在概念层面实现安全性与完整性,揭示现有方法在上下文敏感性上的不足。
Sahil Kale, Ian Harris
4DAnyone利用单目视频,通过RCP和TCR实现高质量4D人体重建。
Yudong Jin, Tao Xie, Qihang Zhang 等
G-CARL通过检索引导和检查表对齐的强化学习,提升医学报告解释的准确性和患者导向性。
Shiao Xie, Siyu Chen, Jianwei Lv 等
提出TCPα,基于边界控制的置信度目标,实现类别间完全分离,提升音乐信息检索的失败预测。
Parampreet Singh, Anushka Singh, Sumit Kumar 等
提出基于多智能体的主动数据采集与天气敏感的出行行为预测框架,结合对话式问卷与大模型评估。
Narges Ahmadi, Yubo Jiao, Jônatas Augusto Manzolli 等
AI4AI-Bench通过10个训练算法仓库,评估LLM代理在算法设计中的递归自我改进能力,平均得分0.166,最高0.250。
Yizhe Chi, Wenyi Li, Deyao Hong 等
Inter-X++基于混合运动捕捉,提供11,388高保真人际交互序列,构建统一评测平台。
Liang Xu, Chengqun Yang, Zili Lin 等
DreamHand利用预训练视频扩散模型作为几何编码器,实现鲁棒的双手3D轨迹重建,显著优于现有方法。
Yufei Liu, Xixi Wang, Hao Li 等
CalcSeg利用置信感知的半监督课程学习,结合3D潜在上下文实现单堆叠LGE-CMR心肌瘢痕自动分割。
Nivetha Jayakumar, Hannah Kim, Amit R. Patel 等
提出物理支持置信集方法,应对高相干字典中支持的物理解释不唯一问题。
Guan-Ju Peng
本研究通过引入测量空白,采用逐问题精确检验,揭示自我提升的测量偏差,验证了外部蒸馏的实际效果。
Cheng Xu, Nan Yan, Liming Chen 等
利用PCMCI+算法从105份HSAT数据学习睡眠呼吸障碍的动态因果图,揭示性别和年龄差异。
Ranveer Singh, Saurabh Mathur, Pranuthi Tenali 等
提出联合视觉-轨迹模型,预测手术场景与器械轨迹,提升长远预测性能。
Weiliang Huang, Huanrong Liu, Bob Zhang 等
提出IAR三阶段框架,实现无检索文档知识内化,提升领域问答和通用能力。
Qian Kou, Xiaofeng Shi, Xiaosong Qiu 等
本研究比较任务级与子任务级技能诱导,发现子任务级和文本格式技能转移更可靠,提出技能效用评分。
Yiyang Feng, Biddut Sarker Bijoy, Niranjan Balasubramanian 等
利用XGBoost模型结合前5分钟交易数据,提前预测Solana memecoin的劫持风险。
Jianghai Li, Pavel Kuznetsov, Yury Yanovich 等
FigmaTrace通过设计阶段转换方法提升VLM在设计任务中的表现。
Darshan Deshpande, Yoshinari Fujinuma, Martyna Markiewicz 等
提出基于深度ReLU网络的迁移学习框架,解决非参数回归中的高维问题,获得最优收敛速率。
Junpeng Ren, Carlos Misael Madrid Padilla, Yanzhen Chen 等
提出Video2DoorTraversal,从单一RGB视频重建门的实例对齐、可模拟的数字孪生,实现门的开关与穿越,成功率达96.57%。
Xincheng Tang, Yiji Chen, Youhan Xie 等