用于智能制造的特征异常检测系统(FADS)
Anthony Garland, Kevin Potter, Matt Smith 提出了一种简单的新的异常检测算法，称为FADS（基于特征的异常检测系统），它利用预训练的卷积神经网络（CNN），通过观察卷积滤波器的激活，生成一个名义输入的统计模型。
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利用骨骼图拉普拉斯和自监督视点不变性的无监督人类动作识别
Giancarlo Paoletti, Jacopo Cavazza, Cigdem Beyan, Alessio Del Bue 基于骨架的无监督人类动作识别问题提出一种新的架构，该架构采用卷积自动编码器，使用图拉普拉斯正则化模拟整个动作的时间动态的骨架几何。
阅读全文一种用于基于少镜头方面的情感分析生成语言模型
Ehsan Hosseini-Asl, Wenhao Liu, Caiming Xiong 本文专注于少镜头方面的情感分析，提出的方法在平均性能上超过了以前的最先进的方法（基于BERT），减少了由低资源数据引起的模型方差。
阅读全文对基于面部分析的BMI预测模型的偏差研究
Hera Siddiqui, Ajita Rattani, Karl Ricanek, Twyla Hill 胖症是当今世界面临的最重要的公共卫生问题之一。最近的一个趋势是开发干预工具，利用面部图像预测BMI，以监测和管理体重，对抗肥胖症。
阅读全文理解癌症病理报告弃权分类器分类的决定性因素
Sayera Dhaubhadel, Jamaludin Mohd-Yusof, Kumkum Ganguly, Gopinath Chennupati 通过将深度弃权分类器与使用LIME的特征识别相结合，我们能够识别出在对病理报告中的癌症部位进行分类时负责正确性和弃权的概念。
阅读全文基于图卷积的步态识别中的Hop-extracted Adjacency技术
Md. Bakhtiar Hasan, Tasnim Ahmed, Md. Hasanul Kabir 在本文中，我们提出了HEATGait，一个步态识别系统，通过有效的跳跃提取技术来改善现有的多尺度图卷积，以缓解加权偏差问题。
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