AI最前沿 | 特约专题: AI for Art

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AI最前沿 | 特约专题: AI for Art

Machine Intelligence Research

MIR新年第一期已正式出版,12篇最新好文免费下载,其中6篇文章来自特约专题”Artificial Intelligence for Art”,欢迎阅读!

AI最前沿 | 特约专题: AI for Art

 

Special Issue

Vol. 21, No.1

专题客座编委:

牟伦田,北京工业大学

高峰,北京大学

李子晋,中央音乐学院

刘家瑛,北京大学

姚鸿勋,哈尔滨工业大学

Johan F. Hoorn,香港理工大学

 

专题 · Editorial

Editorial for Special Issue on Large-scale Pre-training: Data, Models, and Fine-tuning

Luntian Mou, Feng Gao, Zijin Li, Jiaying Liu, Hongxun Yao, Johan F. Hoorn

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1386-z

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1386-z

 

 

专题 · 综述

Cogeneration of Innovative Audio-visual Content: A New Challenge for Computing Art

Mengting Liu, Ying Zhou, Yuwei Wu, Feng Gao

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1453-5

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1453-5

 

 

专题 · 研究论文

Exploring Variational Auto-encoder Architectures, Configurations, and Datasets for Generative Music Explainable AI

Nick Bryan-Kinns, Bingyuan Zhang, Songyan Zhao, Berker Banar

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1457-1

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1457-1

 

 

专题 · 研究论文

Deep Video Harmonization by Improving Spatial-temporal Consistency

Xiuwen Chen, Li Fang, Long Ye, Qin Zhang

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1447-3

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1447-3

 

 

专题 · 研究论文

Audio Mixing Inversion via Embodied Self-supervised Learning

Haotian Zhou, Feng Yu, Xihong Wu

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1441-9

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1441-9

 

 

专题 · 研究论文

AI for Supporting the Freedom of Drawing

Xiaohua Sun, Juexiao Qin

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1438-4

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1438-4

 

 

专题 · 研究论文

Weakly Supervised Object Localization with Background Suppression Erasing for Art Authentication and Copyright Protection

Chaojie Wu, Mingyang Li, Ying Gao, Xinyan Xie, Wing W. Y. Ng, Ahmad Musyafa

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1455-3

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1455-3

 

Regular Papers

Vol. 21, No.1

 

综述

Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey

Jiaqi Liu, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Shangnian Li, Chengjie Wang, Feng Zheng, Yaochu Jin

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1459-z

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1459-z

 

 

综述

Multimodal Fusion of Brain Imaging Data: Methods and Applications

Na Luo, Weiyang Shi, Zhengyi Yang, Ming Song, Tianzi Jiang

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1442-8

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1442-8

 

 

研究论文

A Knowledge-enhanced Two-stage Generative Framework for Medical Dialogue Information Extraction

Zefa Hu, Ziyi Ni, Jing Shi, Shuang Xu, Bo Xu

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1461-5

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1461-5

 

 

研究论文

A Simple yet Effective Framework for Active Learning to Rank

Qingzhong Wang, Haifang Li, Haoyi Xiong, Wen Wang, Jiang Bian, Yu Lu, Shuaiqiang Wang, Zhicong Cheng, Dejing Dou, Dawei Yin

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1422-z

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1422-z

 

 

研究论文

Stability and Generalization of Hypergraph Collaborative Networks

Michael K. Ng, Hanrui Wu, Andy Yip

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1397-1

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-022-1397-1

 

 

研究论文

Boosting Multi-modal Ocular Recognition via Spatial Feature Reconstruction and Unsupervised Image Quality Estimation

Zihui Yan, Yunlong Wang, Kunbo Zhang, Zhenan Sun, Lingxiao He

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1415-y

https://www.mi-research.net/en/article/doi/10.1007/s11633-023-1415-y

 

纸刊免费寄送

Machine Intelligence Research

MIR为所有读者提供免费寄送纸刊服务,如您对本篇文章感兴趣,请点击下方链接填写收件地址,编辑部将尽快为您免费寄送纸版全文!

说明:如遇特殊原因无法寄达的,将推迟邮寄时间,咨询电话010-82544737

收件信息登记:

https://www.wjx.cn‍/vm/eIyIAAI.aspx#  

 

 

 

 

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。

 

 


往期目录

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)
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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
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Luc Van Gool团队 | 深度学习视角下的视频息肉分割
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北大黄铁军团队 | 专题综述:视觉信息的神经解码
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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
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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

 

 


MIR资讯

专题征稿 | Special Issue on Transformers for Medical Image Analysis
MIR 优秀编委 & 优秀审稿人 & 高被引论文 (2023年度)
致谢审稿人 | Machine Intelligence Research
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人工智能ChatGPT,AIGC指利用人工智能技术来生成内容,其中包括文字、语音、代码、图像、视频、机器人动作等等。被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。AIGC作为元宇宙的新方向,近几年迭代速度呈现指数级爆发,谷歌、Meta、百度等平台型巨头持续布局
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