文本到SQL的任务旨在将自然语言问题转换为其在关系表的背景下的相应SQL查询。现有的文本到SQL解析器为任意用户问题生成一个“合理” SQL查询，从而无法正确处理有问题的用户问题。为了正式解决这个问题，我们对文本到SQL中观察到的模棱两可和无法回答的病例进行了初步研究，并将其分为6个特征类别 ...

Christiano等人（2022）将A *启发式估计器 *定义为一种假设算法，该算法估算了从论点中的数学表达式值。简而言之，启发式估计器$ \ mathbb {g} $作为输入数学表达式$ y $和正式的“启发式参数” $ \ pi $，并输出估计$ \ mathbb {g}（y \ mid \ mid \ pi）$ y $ $ y $ ...

了解人类如何操纵对象需要机器从两个角度获取知识：一个用于理解对象负担，另一个用于根据负担能力学习人类的互动。即使这两个知识库至关重要，我们发现当前的数据库缺乏对它们的全面认识。在这项工作中，我们提出了一个多模式和丰富的知识存储库Oakink，以实现对手动相互作用的视觉和认知理解 ...

现实地产生数字人类具有许多应用程序，并且经过了广泛的研究，但是现有的方法集中在身体的主要肢体上，忽略了手和头部。手分开研究了手，但重点一直在产生逼真的物体静态盖帽上。要综合与世界互动的虚拟字符，我们需要同时生成全身运动和现实的手抓手 ...

即将到来的6G网络将包含一个新的AI驱动服务领域，该服务需要创新的网络切片策略，即对AI进行切片，其中涉及创建定制的网络切片以满足各种AI服务的服务质量（QOS）要求。由于用户行为和移动网络的时变动态，这构成了挑战。因此，本文提出了一个在线学习框架，以优化计算和通信资源为AI服务的分配，同时考虑其独特的关键绩效指标（KPI），例如准确性，延迟和成本 ...

电网是对现代社会至关重要的关键基础设施，因此设计为在各种条件和失败下运作。持续的能源过渡为决策者和系统运营商带来了新的挑战。因此，开发网格分析算法对于支持可靠的操作很重要 ...

互联网上的所有数据都是通过网络流量来传输的，因此对网络流量进行准确建模有助于提高网络服务质量并保护数据隐私。网络流量的预训练模型可以利用大规模原始数据来学习网络流量的基本特征，并为输入流量生成可区分的结果，而无需考虑特定的下游任务。有效的预训练模型可以显着优化下游任务的训练效率和效果，例如应用分类、攻击检测和流量生成 ... ...

近年来，基于 Transformer 的模型在时间序列预测中的应用引起了极大的关注。尽管经常证明有希望的结果，但由于注意机制， Transformer 体系结构在时间序列数据中充分利用时间关系时面临挑战。在这项工作中，我们设计了指数补丁（Xpatch，简称），这是一种利用指数分解的新型双流式体系结构 ...