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cs.AI 方向，今日共计19篇
【1】 Corrigibility with Utility Preservation
标题：公用事业保留的可匹配性
作者： Koen Holtman
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01695
【2】 Speech Driven Backchannel Generation using Deep Q-Network for Enhancing Engagement in Human-Robot Interaction
标题：利用Deep Q网络生成语音驱动的反向通道以增强人机交互中的参与度
作者： Nusrah Hussain, Yucel Yemez
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01618
【3】 Monte-Carlo Tree Search for Simulation-based Strategy Analysis
标题：蒙特卡罗树搜索在基于仿真的策略分析中的应用
作者： Alexander Zook, Mark O. Riedl
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01423
【4】 Automatic Game Design via Mechanic Generation
标题：通过机械生成实现自动游戏设计
作者： Alexander Zook, Mark O. Riedl
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01420
【5】 Automatic Playtesting for Game Parameter Tuning via Active Learning
标题：通过主动学习进行游戏参数调整的自动游戏测试
作者： Alexander Zook, Mark O. Riedl
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01417
【6】 ASNets: Deep Learning for Generalised Planning
标题：ASNet：泛化规划的深度学习
作者： Sam Toyer, Lexing Xie
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01362
【7】 Walking with MIND: Mental Imagery eNhanceD Embodied QA
标题：心智漫步：心智意象增强的体验式QA
作者： Juncheng Li, Yueting Zhuang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01482
【8】 Construction of Macro Actions for Deep Reinforcement Learning
标题：用于深度强化学习的宏动作的构建
作者： Yi-Hsiang Chang, Chun-Yi Lee
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01478
【9】 Automatic Fact-Checking Using Context and Discourse Information
标题：利用语境和话语信息的自动事实核查
作者： Pepa Atanasova, James Glass
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01328
【10】 Dueling Posterior Sampling for Preference-Based Reinforcement Learning
标题：基于偏好的强化学习的对决后验抽样
作者： Ellen R. Novoseller (1), (2) Stanford University)
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01289
【11】 Drug-Drug Interaction Prediction Based on Knowledge Graph Embeddings and Convolutional-LSTM Network
标题：基于知识图嵌入和卷积-LSTM网络的药物相互作用预测
作者： Md. Rezaul Karim, Stefan Decker
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01288
【12】 Deep Reinforcement Learning in System Optimization
标题：系统优化中的深度强化学习
作者： Ameer Haj-Ali, Ion Stoica
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01275
【13】 Adaptive Stress Testing with Reward Augmentation for Autonomous Vehicle Validation
标题：用于自主车辆验证的带有奖励增强的自适应压力测试
作者： Anthony Corso, Mykel J. Kochenderfer
备注：Submitted to IEEE ITSC 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01046
【14】 RuleKit: A Comprehensive Suite for Rule-Based Learning
标题：RuleKit：基于规则学习的综合套件
作者： Adam Gudyś, Łukasz Wróbel
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01031
【15】 What is the Point of Fairness? Disability, AI and The Complexity of Justice
标题：公平的要点是什么？残疾、人工智能与司法的复杂性
作者： Os Keyes, Cynthia L. Bennett
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01024
【16】 Health-Informed Policy Gradients for Multi-Agent Reinforcement Learning
标题：多Agent强化学习的健康信息策略梯度
作者： Ross E. Allen, Mykel J. Kochenderfer
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01022
【17】 Improving Deep Reinforcement Learning in Minecraft with Action Advice
标题：用行动建议改善《我的世界》中的深度强化学习
作者： Spencer Frazier, Mark Riedl
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01007
【18】 InfoGraph: Unsupervised and Semi-supervised Graph-Level Representation Learning via Mutual Information Maximization
标题：信息图：基于互信息最大化的无监督和半监督图级表征学习
作者： Fan-Yun Sun, Jian Tang
链接：https://arxiv.org/abs/1908.01000
【19】 Dependency-aware Attention Control for Unconstrained Face Recognition with Image Sets
标题：基于依赖感知的图像集无约束人脸识别注意控制
作者： Xiaofeng Liu, Jane You
链接：https://arxiv.org/abs/1907.03030
翻译：腾讯翻译君
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