Machine Intelligence Research
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Deep Industrial Image Anomaly Detection: A Survey
Jiaqi Liu, Guoyang Xie, Jinbao Wang, Shangnian Li, Chengjie Wang, Feng Zheng, Yaochu Jin
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1459-z
中文导读：
金耀初团队&郑锋团队 | 综述: 深度工业图像异常检测
YuNet: A Tiny Millisecond-level Face Detector
Wei Wu, Hanyang Peng, Shiqi Yu全文下载：
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1423-y
中文导读：
南科大于仕琪团队 | YuNet:一个速度为毫秒级的人脸检测器
作者报告：
智能科学创新讲堂 | 南科大于仕琪: 毫秒级速度的人脸检测算法设计
Large-scale Multi-modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey
Xiao Wang, Guangyao Chen, Guangwu Qian, Pengcheng Gao, Xiao-Yong Wei, Yaowei Wang, Yonghong Tian, Wen Gao
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1410-8
中文导读：
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全文下载：
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1369-5
Practical Blind Image Denoising via Swin-Conv-UNet and Data Synthesis
Kai Zhang, Yawei Li, Jingyun Liang, Jiezhang Cao, Yulun Zhang, Hao Tang, Deng-Ping Fan, Radu Timofte, Luc Van Gool
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1466-0
中文导读：
AI in Human-computer Gaming: Techniques, Challenges and Opportunities
Qi-Yue Yin, Jun Yang, Kai-Qi Huang, Mei-Jing Zhao, Wan-Cheng Ni, Bin Liang, Yan Huang, Shu Wu, Liang Wang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1384-6
中文导读：
自动化所黄凯奇团队·综述 | 人机对抗智能：技术、挑战和机遇
Exploring Variational Auto-encoder Architectures, Configurations, and Datasets for Generative Music Explainable AI
Nick Bryan-Kinns, Bingyuan Zhang, Songyan Zhao, Berker Banar
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Distributed Deep Reinforcement Learning: A Survey and a Multi-player Multi-agent Learning Toolbox
Qiyue Yin, Tongtong Yu, Shengqi Shen, Jun Yang, Meijing Zhao, Wancheng Ni, Kaiqi Huang, Bin Liang, Liang Wang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1454-4
中文导读：
自动化所黄凯奇团队 | 分布式深度强化学习：综述与多玩家多智能体学习工具箱
Federated Learning with Privacy-preserving and Model IP-right-protection
Qiang Yang, Anbu Huang, Lixin Fan, Chee Seng Chan, Jian Han Lim, Kam Woh Ng, Ding Sheng Ong, Bowen Li
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1343-2
中文导读：
港科大杨强团队 | 综述: 联邦学习的隐私保护与模型的知识产权保护
Federated Learning on Multimodal Data: A Comprehensive Survey
Yi-Ming Lin, Yuan Gao, Mao-Guo Gong, Si-Jia Zhang, Yuan-Qiao Zhang, Zhi-Yuan Li
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1398-0
中文导读：
西电公茂果团队 | 综述: 多模态数据的联邦学习
DepthFormer: Exploiting Long-range Correlation and Local Information for Accurate Monocular Depth Estimation
Zhenyu Li, Zehui Chen, Xianming Liu, Junjun Jiang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1458-0
中文导读：
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
作者报告：
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
中文导读：
Multimodal Fusion of Brain Imaging Data: Methods and Applications
Na Luo, Weiyang Shi, Zhengyi Yang, Ming Song, Tianzi Jiang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1442-8
中文导读：
欧洲科学院院士蒋田仔团队 | 脑成像数据的多模态融合: 方法与应用
Automation and Orchestration of Zero Trust Architecture: Potential Solutions and Challenges
Yang Cao, Shiva Raj Pokhrel, Ye Zhu, Robin Doss, Gang Li
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1456-2
中文导读：
精选综述 | 零信任架构的自动化和编排: 潜在解决方案与挑战
Offline Pre-trained Multi-agent Decision Transformer
Linghui Meng, Muning Wen, Chenyang Le, Xiyun Li, Dengpeng Xing, Weinan Zhang, Ying Wen, Haifeng Zhang, Jun Wang, Yaodong Yang, Bo Xu全文下载：
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1383-7
A Review of Predictive and Contrastive Self-supervised Learning for Medical Images
Wei-Chien Wang, Euijoon Ahn, Dagan Feng, Jinman Kim
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1406-4
Dynamic Movement Primitives Based Robot Skills Learning
Ling-Huan Kong, Wei He, Wen-Shi Chen, Hui Zhang, Yao-Nan Wang
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https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1346-z
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贺威团队&王耀南院士团队 | 基于动态运动基元的机器人技能学习
Pre-training in Medical Data: A Survey
Yixuan Qiu, Feng Lin, Weitong Chen, Miao Xu全文下载：
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1382-8
中文导读：
精选综述 | 医学数据预训练（机器智能研究MIR）
A Survey on Recent Advances and Challenges in Reinforcement Learning Methods for Task-oriented Dialogue Policy Learning
Wai-Chung Kwan, Hong-Ru Wang, Hui-Min Wang, Kam-Fai Wong全文下载：
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-022-1347-y
中文导读：
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
* 以上引用数据基于Springer主页及MIR官网统计，统计截止时间为2025年1月10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20余家国际数据库收录，入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2022年首个CiteScore分值在计算机科学、工程、数学三大领域的八个子方向排名均跻身Q1区，最佳排名挺进Top 4%，2023年CiteScore分值继续跻身Q1区。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4，位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区。
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