搜索结果: 1-15 共查到“计算机软件 Q-学习”相关记录40条 . 查询时间(0.203 秒)
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中国科学院软件所在跨粒度小样本学习方面取得突破(图)
计算机视觉 综合信息 认知神经学
2023/2/7
2023年2月7日,软件所天基综合信息系统重点实验室研究团队的论文“Meta Attention-Generation Network for Cross-Granularity Few-Shot Learning”被计算机视觉领域顶级学术期刊IJCV(International Journal of Computer Vision)接收,第一作者为助理研究员强文文、博士生李江梦。论文首次提出一个...
江苏科技大学机器学习与软件新技术研究所成立于2017年10月,隶属于江苏科技大学计算机学院,为江苏科技大学重点立项建设的第二批校级新兴科技创新团队。研究所现有教授2名(分别为研究所所长:于化龙教授及计算机学院院长:高尚教授)、副教授2名及讲师4名,其中6名成员具有博士学位,2名为在读博士,3名博士毕业于海外高校,1名江苏省“青蓝工程”中青年学科带头人、2名江苏省“333高层次人才”计划第3层次培养...![](/images/blue.gif)
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近日,由吉林大学人工智能学院常毅教授指导的2019级硕士研究生刘芷宁同学的论文《Self-paced Ensemble for Highly Imbalanced Massive Data Classification》被CCF A类会议(ICDE 2020)接收。机器学习系统在许多实际应用场景中都面临着从不平衡数据中学习分类器的困难,研究者提出了一系列方法来解决不平衡学习问题。研究提出了一种通用...
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南方科技大学计算机科学与工程系助理教授张煜群发表CCF A类会议最佳论文展示深度学习用于软件错误定位研究成果(图)
南方科技大学计算机科学与工程系 助理教授 张煜群 深度学习 软件错误定位
2019/8/7
在近日于北京召开的2019年国际软件测试与分析大会(ISSTA 2019) 上,我校计算机科学与工程系助理教授张煜群团队发表的关于深度学习用于软件错误定位的研究论文“DeepFL:Integrating Multiple Fault Diagnosis Dimensions for Deep Fault Localization”获得大会最佳论文奖。“错误定位(Fault localization...
应用非线性加权的集成学习软件缺陷序列预测算法
软件缺陷序列 预测算法 软件缺陷 集成学习
2017/7/10
针对当前软件缺陷序列预测算法准确度不高的问题,提出了基于非线性加权的集成学习软件缺陷序列预测算法(NLWEPrediction)。该算法在常见线性集成预测算法的基础上增加了非线性回归项,回归项代表了集成预测算法中基预测算法之间的相互关系,修正了线性集成预测的偏差,并通过梯度下降法求解了模型中的参数。实验表明:NLWEPrediction在14个软件缺陷数据集上的均方误差均小于250,并且平均绝对误...
2017第四届机器学习公平,责任和透明度研讨会(4th Workshop on Fairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning )
2017 第四届 机器学习 公平 责任 透明度 研讨会
2017/6/29
This workshop aims to bring together a growing community of researchers, practitioners, and policymakers concerned with fairness, accountability, and transparency in machine learning. The past few yea...
2017国际自适应和学习代理研讨会(International Workshop on Adaptive and Learning Agents)
2017 国际自适应 学习 代理 研讨会
2017/4/25
Adaptive Learning Agents (ALA) encompasses diverse fields such as Computer Science, Software Engineering, Biology, as well as Cognitive and Social Sciences. The ALA workshop will focus on agents and m...
Reinforcement Learning (RL) has achieved many successes over the years in training autonomous agents to perform simple tasks. However, it takes a long time to learn a solution and this solution can us...
第一届E2E机器学习数据管理研讨会(1st Workshop on Data Management for End-to-End Machine Learning)
第一届 E2E 机器学习 数据管理 研讨会
2017/4/25
The DEEM workshop will be held in conjunction with SIGMOD/PODS 2017. DEEM brings together researchers and practitioners at the intersection of applied machine learning, data management and systems res...
第六届大型机器学习与大数据分析并行与分布式计算国际研讨会(The 6th International Workshop on Parallel and Distributed Computing for Large Scale Machine Learning and Big Data Analytics)
第六届 机器学习 大数据分析 并行 分布式计算 国际研讨会
2017/4/25
Scaling up machine-learning (ML), data mining (DM) and reasoning algorithms from Artificial Intelligence (AI) for massive datasets is a major technical challenge in the time of "Big Data". The past te...
ICML is the leading international machine learning conference and is supported by the International Machine Learning Society (IMLS).
The 34th International Conference on Machine Learning (ICML 2017) ...
2017年主动学习大数据国际研讨会(The International Workshop on Active Learning for Big Data)(ALBD-2017)
2017年 主动学习大数据 研讨会
2017/3/28
Active Learning addresses the interaction between Machine Learning/Data Mining algorithms and human feedbacks, reduces the human efforts for manual labelling, avoids data redundancy, and improves the ...
2017全球华人电脑教育应用大会子会议1:学习科学、计算机辅助合作学习
全球华人电脑教育应用 大会
2017/3/28
学习科学(learning sciences)是在反思认知科学等学科、关于学习方法的研究方法和观点的基础上兴起的,从90年代逐渐发展后,迅即跃升为国际间研究"学习"的热门学科。它的宗旨是对真实情境中的学习现象进行跨领域的实证调查,并理解(有或无)科技辅助下的学习如何发生。计算机支持的协作学习在教育领域中的应用,更是强调如何充分利用科技的功用 (Affordances) 和学习科学的研究结果,设计更...
2017全球华人电脑教育应用大会子会议3:悦趣化学习与社会
全球华人电脑教育应用 大会
2017/3/22
2003年JamesPaulGee出版了Whatvideogameshavetoteachusaboutlearningandliteracy这本影响力重大的游戏学习专书。根据GoogleScholar,这本书至2016年七月底已经被引用了将近7600次。如果2003年是游戏学习的创始年,游戏学习成为重要的教育研究领域,也已迈入第二个十年。过去十年里,网络与信息科技的快速发展,带动了游戏技术的创新...
苏州科技大学电子与信息工程学院程序设计及C语言(基础篇)课件 循环语句学习。