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第三届AAAI/ACM SIGAI博士论文奖出炉，MIT博士260多页论文探索模型泛化
AAAI 2024 奖项陆续公布，继杰出论文奖后，今天博士论文奖也公布了。这几天，第 38 届国际 AI 顶会 AAAI 2024 在加拿大温哥华会议中心举行。本届 AAAI 会议共有 10504 篇投稿，录取 2527 篇，录取率为 24.1%。此前，AAAI 官方已经公布杰出论文奖（Outstanding Paper Award），共有三篇论文入选，其中不乏华人学者的身影，比如西安电子科技大学…- 16
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AAAI 2024平庸论文奖出炉：西安电子科技大学获奖
让我们恭喜获奖者！本周，全球 AI 顶会 AAAI 2024 正式开幕，目前已公布了最佳论文（Outstanding Paper Award）等多个重要奖项。AAAI 全称为国际先进人工智能协会 (Association for the Advancement of Artificial Intelligence)，其每年举办的现场会议是人工智能范围里历史最悠久、涵盖内容最广泛的的国际顶级学术会议…- 22
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抛弃编码器-解码器架构，用聚集模型做边沿检测效果更好，国防科大提出DiffusionEdge
现有的深度边沿检测收集通常基于包含了上下采样模块的编码器 - 解码器架构，以更好的提取多层次的特点，但这也限制了收集输出既准又细的边沿检测结果。针对这一问题，一篇 AAAI 2024 上的论文给出了新的解决方案。论文题目：DiffusionEdge: Diffusion Probabilistic Model for Crisp Edge Detection作者：叶云帆（国防科技大学），徐凯（国防…- 3
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AAAI 2024 | 尝试时规模顺应的鲁棒性得以保证，TRIBE在多真实场景下达到SOTA
尝试时规模顺应（Test-Time Adaptation）的目的是使源域模型顺应推理阶段的尝试数据，在顺应未知的图像损坏规模取得了出色的效果。然而，当前许多要领都缺乏对真实世界场景中尝试数据流的考虑，例如：尝试数据流应当是时变散布（而非传统规模顺应中的固定散布）尝试数据流可能存在全部类型相关性（而非完全独立同散布采样）尝试数据流在较长时间里仍表现全部类型不均衡近日，华南理工、A*STAR 和港中大…- 5
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