Machine Intelligence Research
自2022年出版以来,MIR发表了诸多前沿好文,特此整理引用量TOP好文如下,并附上部分论文的中文导读、作者报告及宣传短视频,欢迎阅读及观看。文末提供相应文章纸刊免费邮寄服务,欢迎感兴趣的老师同学们登记领取。
01
引用量:75次
YOLOP: You Only Look Once for Panoptic Driving Perception
Dong Wu, Man-Wen Liao, Wei-Tian Zhang, Xing-Gang Wang, Xiang Bai, Wen-Qing Cheng & Wen-Yu Liu
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1339-y
02
引用量:40次
Evolutionary Computation for Expensive Optimization: A Survey
Jian-Yu Li, Zhi-Hui Zhan & Jun Zhang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1317-4
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03
引用量:25次
Paradigm Shift in Natural Language Processing
Tian-Xiang Sun, Xiang-Yang Liu, Xi-Peng Qiu & Xuan-Jing Huang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1331-6
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04
引用量:22次
Machine Learning for Cataract Classification/Grading on Ophthalmic Imaging Modalities: A Survey
Xiao-Qing Zhang, Yan Hu, Zun-Jie Xiao, Jian-Sheng Fang, Risa Higashita & Jiang Liu
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1329-0
中文导读:
作者报告:
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05
引用量:19次
Brain-inspired Intelligent Robotics: Theoretical Analysis and Systematic Application
Hong Qiao, Ya-Xiong Wu, Shan-Lin Zhong, Pei-Jie Yin & Jia-Hao Chen
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1390-8
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06
引用量:18次
VLP: A Survey on Vision-language Pre-training
Fei-Long Chen, Du-Zhen Zhang, Ming-Lun Han, Xiu-Yi Chen, Jing Shi, Shuang Xu & Bo Xu
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1369-5
07
引用量:18次
Deep Gradient Learning for Efficient Camouflaged Object Detection
Ge-Peng Ji, Deng-Ping Fan, Yu-Cheng Chou, Dengxin Dai, Alexander Liniger & Luc Van Gool
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1365-9
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ETHZ团队 | 一种基于深度梯度学习的高效伪装目标检测方法
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08
引用量:15次
Video Polyp Segmentation: A Deep Learning Perspective
Ge-Peng Ji, Guobao Xiao, Yu-Cheng Chou, Deng-Ping Fan, Kai Zhao, Geng Chen & Luc Van Gool
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1371-y
中文导读:
Luc Van Gool团队 | 深度学习视角下的视频息肉分割
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09
引用量:13次
A Dynamic Resource Allocation Strategy with Reinforcement Learning for Multimodal Multi-objective Optimization
Qian-Long Dang, Wei Xu & Yang-Fei Yuan
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1314-7
10
引用量:11次
A Framework for Distributed Semi-supervised Learning Using Single-layer Feedforward Networks
Jin Xie, San-Yang Liu & Jia-Xi Chen
全文下载:
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1315-6
11
引用量:10次
Multi-dimensional Classification via Selective Feature Augmentation
Bin-Bin Jia & Min-Ling Zhang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1316-5
中文导读:
作者报告:
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12
引用量:10次
From Teleoperation to Autonomous Robot-assisted Microsurgery: A Survey
Dandan Zhang, Weiyong Si, Wen Fan, Yuan Guan & Chenguang Yang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1332-5
中文导读:
13
引用量:10次
DepthFormer: Exploiting Long-range Correlation and Local Information for Accurate Monocular Depth Estimation
Zhenyu Li, Zehui Chen, Xianming Liu & Junjun Jiang
全文下载:
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1458-0
中文导读:
哈工大江俊君团队 | DepthFormer: 利用长程关联和局部信息进行精确的单目深度估计
* 以上引用数据基于Springer主页统计,统计截止时间为2023年12月29日。
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关于Machine Intelligence Research
Machine Intelligence Research(简称MIR,原刊名International Journal of Automation and Computing)由中国科学院自动化研究所主办,于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球,着眼于服务国家战略需求,刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等,全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果,促进国际学术交流与学科发展,服务国家人工智能科技进步。期刊入选”中国科技期刊卓越行动计划”,已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。
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往期目录
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2023年第6期 | 影像组学、机器学习、图像盲去噪、深度估计…
2023年第5期 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架… (机器智能研究MIR)
2023年第4期 | 大规模多模态预训练模型、机器翻译、联邦学习……
2023年第3期 | 人机对抗智能、边缘智能、掩码图像重建、强化学习…
2023年第2期 · 特约专题 | 大规模预训练: 数据、模型和微调
2023年第1期 | 类脑智能机器人、联邦学习、视觉-语言预训练、伪装目标检测…
2022年第6期 | 因果推理、视觉表征学习、视频息肉分割…
2022年第5期 | 重磅专题:类脑机器学习
2022年第4期 | 来自苏黎世联邦理工学院Luc Van Gool教授团队、清华大学戴琼海院士团队等
2022年第3期 | 聚焦自然语言处理、机器学习等领域;来自复旦大学、中国科学院自动化所等团队
2022年第2期 | 聚焦知识挖掘、5G、强化学习等领域;来自联想研究院、中国科学院自动化所等团队
主编谭铁牛院士寄语, MIR第一期正式出版!
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乔红院士团队 | 类脑智能机器人:理论分析与系统应用 (机器智能研究MIR)
南科大于仕琪团队 | YuNet:一个速度为毫秒级的人脸检测器
上海交大严骏驰团队 | 综述: 求解布尔可满足性问题(SAT)的机器学习方法
西电公茂果团队 | 综述: 多模态数据的联邦学习
高文院士团队 | 综述: 大规模多模态预训练模型
前沿观点 | 谷歌BARD的视觉理解能力如何?对开放挑战的实证研究
港中文黄锦辉团队 | 综述: 任务型对话对话策略学习的强化学习方法
南航张道强教授团队 | 综述:用于脑影像基因组学的机器学习方法
ETHZ团队 | 一种基于深度梯度学习的高效伪装目标检测方法 (机器智能研究MIR)
Luc Van Gool团队 | 深度学习视角下的视频息肉分割
专题综述 | 高效的视觉识别: 最新进展及类脑方法综述
北大黄铁军团队 | 专题综述:视觉信息的神经解码
专题综述 | 迈向脑启发计算机视觉的新范式
专题好文 | 新型类脑去噪内源生成模型: 解决复杂噪音下的手写数字识别问题
戴琼海院士团队 | 用以图像去遮挡的基于事件增强的多模态融合混合网络
ETH Zurich重磅综述 | 人脸-素描合成:一个新的挑战
华南理工詹志辉团队 | 综述: 面向昂贵优化的进化计算
东南大学张敏灵团队 | 基于选择性特征增广的多维分类方法
联想CTO芮勇团队 | 知识挖掘:跨领域的综述
复旦邱锡鹏团队 | 综述:自然语言处理中的范式转换
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MIR资讯
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致谢审稿人 | Machine Intelligence Research
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喜报 | MIR 被 EI 与 Scopus 数据库收录