机器学习炼丹术

摘要 由于在现实世界应用中标记数据的成本高昂，半监督学习以及基于伪标签的方法成为一种吸引人的解决方案。然而，处理混淆样本并非易事：丢弃有价值的混淆样本会损害模型的泛化能力，而将它们用于训练会加剧由不可

这项工作研究了图像语义分割的问题。当前方法主要集中在挖掘“局部”上下文，即通过特别设计的上下文聚合模块（例如，扩张卷积，神经注意力）或结构感知的优化目标（例如，类IoU损失）来挖掘单个图像内像素之间的

尽管2020年全球爆发了COVID-19，但结核病(TB)仍然影响着1000万人，并每年导致140万人死亡，成为仅次于COVID-19的第二大致命传染病。TB主要影响呼吸系统，由结核分枝杆菌引起，通过

该研究探讨了儿童如何在没有强归纳偏见的情况下，基于他们的视觉经验发展出复杂的世界内部模型。研究者试图理解，今天的深度神经网络是否能仅凭一个孩子的视角获得的代表性样本来学习这些模型。 为此，他们在没有任

这篇文章探讨了通过终身学习和共享来实现集体人工智能（AI）。文中提出的未来AI视野是许多独立单元能够在一生中独立学习并相互分享知识。终身学习和共享之间的协同作用有望创建一个AI系统社会，每个单元都能贡

基础模型因其在语言、视觉以及其他几个领域的前所未有的表现而近期变得流行，它们是在大量未标注数据上训练的大型深度学习模型，作为广泛下游任务的基础。例如，在自然语言处理领域，基础模型推动了如ChatGPT

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PET图像被广泛的用在识别神经疾病，但是因为儿童人群缺少特定的儿童PET模板。这个研究针对发展儿童年龄特定的PET模板，并且进行一个pilot study。 pilot study是初步研究，小规模研

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