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  用于延迟和长时域环境的深度主动推理智能体

  2026-01-07 00:08
• 

  预测神经动力学 Predictive Neural Dynamics

  2026-01-07 00:07
• 

  从网络结构预测动力学可观测量的机器学习方法

  2026-01-06 00:07
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  贝叶斯机器学习在超高性能混凝土逆向设计中的应用

  2026-01-05 15:35
• 

  贝叶斯机器学习原理、方法与应用综述

  2026-01-05 10:01
• 

  朴素贝叶斯和文本分类I

  2026-01-05 00:10
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  朴素贝叶斯分类器 Naïve Bayes Classifier

  2026-01-04 21:38
• 

  贝叶斯深度学习中的子网络推断

  2026-01-04 12:51
• 

  二元相似性的演化元相关类别

  2026-01-04 09:51
• 

  迈向可靠的领域泛化：来自PF2HC基准与动态评估的启示

  2026-01-04 00:07
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  医疗领域中类人可扩展智能的必要性论证

  2026-01-03 15:24
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  无监督表示学习的量子架构搜索

  2026-01-03 00:08
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  使用可编程3050光子高斯玻色子采样的稳健量子计算优势

  2026-01-02 20:46
• 

  贝叶斯量子振幅估计 Bayesian Quantum Amplitude Estimation

  2026-01-02 00:09
• 

  单次量子机器学习 Single-shot quantum machine learning

  2026-01-01 20:26
• 

  偏置量子轨迹以增强传感 Biasing quantum trajectories for enhanced sensing

  2026-01-01 09:59
• 

  意象图式驱动的智能体推理：具身认知的神经符号方法

  2026-01-01 00:07
• 

  面向贝叶斯推理的单次量子机器学习端到端优化

  2025-12-31 22:40
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  人工智能更信赖的5种方法

  2025-12-31 14:12
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  从有限视角构建空间心理模型

  2025-12-31 10:13

• 身体和大脑如何处理时间 How the body and brain process time

  2025-12-31 00:06

• TrustAIoT：构建可信人工智能物联网平台的框架

  2025-12-30 19:37

• 以人为中心的开放性任务发现：建模、评测与可扩展树搜索

  2025-12-30 15:47

• DecAlign：用于解耦多模态表示学习的层次化跨模态对齐

  2025-12-30 11:06

• 在主动推理框架下人类决策中新颖性和变异性的神经相关性

  2025-12-30 00:05

• 生物人工智能 - 从具身认知到具身机器人

  2025-12-29 22:49

• 贝叶斯深度学习结构化照明显微术让超分辨率成像更可靠，还能衡量结果的不确定性。

  2025-12-29 12:57

• 构建你能信任的AI系统

  2025-12-29 09:21

• 在线免任务持续学习：基于可扩展视觉Transformer的方法

  2025-12-29 00:07

• 脑电图驱动的脑网络模型：用于神经振荡的个性化解读与预测

  2025-12-28 21:13

• 规范主动推理：AI治理的计算与经济法律分析方法数值原理证明

  2025-12-28 16:59

• 可信AI：从原则到实践

  2025-12-28 09:01

• 努力和厌倦塑造了我们对时间的体验

  2025-12-27 20:31

• 利用脑电图评估虚拟现实中的具身感：范围综述

  2025-12-27 11:32

• 支持视觉意象生动性个体差异的神经网络拓扑结构

  2025-12-26 14:25

• 主动推理在意识觉知中的作用

  2025-12-26 09:00

• 运用贝叶斯原理进行持续学习

  2025-12-26 00:06

• 分布鲁棒自由能原理及其在决策中的应用

  2025-12-25 17:04

• 潜变量模型的自适应小样本类增量学习

  2025-12-25 09:04

• 在计算机视觉的贝叶斯深度学习中，我们需要哪些不确定性？

  2025-12-25 00:10

• 贝叶斯先验提炼到人工神经网络中建模快速语言学习

  2025-12-24 17:30

• 贝叶斯持续学习方法概述

  2025-12-24 09:23

• 机器学习应用中的贝叶斯方法及挑战

  2025-12-24 00:08

• VR旅程：通过动觉学评估情感状态

  2025-12-23 20:29

• 深度学习概览：统计学视角

  2025-12-23 14:49

• 贝叶斯深度学习综合介绍

  2025-12-23 08:43

• 建立信任 人工智能 框架、应用程序和就绪性自我评估

  2025-12-23 00:08

• 贝叶斯深度学习与泛化的概率视角

  2025-12-22 18:56

• 贝叶斯机器学习与形式化方法的结合：应用于时空数据

  2025-12-22 10:41

• 范畴图数据库统一实现

  2025-12-22 00:05

• 深度学习的统计学视角 Part 2

  2025-12-21 17:25

• 贝叶斯深度学习中的先验：综述Priors in Bayesian Deep Learning: A Review

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• 面向认知技术的事实型信息检索中的特殊要素

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• 贝叶斯神经网络与深度学习的相互作用:综述

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• 人工智能赋能导向学习中的自我调节学习

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• 基于类型论的逻辑—应用式计算

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• 变分稀疏高斯过程的因子图方法

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• ExponentialFamilyManifolds.jl：将指数族分布建模为黎曼流形

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• 独立核心观察者模型（ICOM）认知架构中的问题解决与学习策略

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• 可推导的对象识别方法 Inferable Methods for Identifying Objects

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• 信度与区间深度证据分类

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• 谐波损失训练可解释人工智能模型 Harmonic Loss Trains Interpretable AI Models

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• 大脑间的同步性 Synchrony Across Brains

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