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cs.AI 方向，今日共计14篇
[cs.AI]：
【1】 Neural Simplex Architecture
标题：神经单纯形结构
作者： Dung Phan, Scott D. Stoller
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00528
【2】 Deduction Theorem: The Problematic Nature of Common Practice in Game Theory
标题：演绎定理：博弈论中常见实践的问题性质
作者： Holger I. Meinhardt
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00409
【3】 Clinical acceptance of software based on artificial intelligence technologies (radiology)
标题：基于人工智能技术的软件的临床验收(放射学)
作者： S.P. Morozov, V.A.Gombolevsky
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00381
【4】 EcoLens: Visual Analysis of Urban Region Dynamics Using Traffic Data
标题：EcoLens：利用交通数据对城市区域动态的可视化分析
作者： Zhuochen Jin, Yingcai Wu
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00181
【5】 Domain-Independent Cost-Optimal Planning in ASP
标题：ASP中与域无关的成本最优规划
作者： David Spies, Ryan Hayward
备注：Paper presented at the 35th International Conference on Logic Programming (ICLP 2019), Las Cruces, New Mexico, USA, 20-25 September 2019, 16 pages
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00112
【6】 MeLU: Meta-Learned User Preference Estimator for Cold-Start Recommendation
标题：MELU：冷启动推荐的元学习用户偏好估计器
作者： Hoyeop Lee, Sehee Chung
备注：Accepted as a full paper at KDD 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00413
【7】 InSituNet: Deep Image Synthesis for Parameter Space Exploration of Ensemble Simulations
标题：InSituNet：用于集成仿真参数空间探索的深度图像合成
作者： Wenbin He, Tom Peterka
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00407
【8】 Ablate, Variate, and Contemplate: Visual Analytics for Discovering Neural Architectures
标题：消融，变量，和沉思：用于发现神经结构的视觉分析
作者： Dylan Cashman, Hendrik Strobelt
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00387
【9】 Reinforcement Learning for Personalized Dialogue Management
标题：个性化对话管理的强化学习
作者： Floris den Hengst, Joost Bosman
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00286
【10】 Meta-QSM: An Image-Resolution-Arbitrary Network for QSM Reconstruction
标题：Meta-QSM：一种用于QSM重建的图像分辨率任意网络
作者： Juan Liu, Kevin M. Koch
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00206
【11】 Solving a Flowshop Scheduling Problem with Answer Set Programming: Exploiting the Problem to Reduce the Number of Combinations
标题：用答案集编程求解Flowshop调度问题：利用问题来减少组合的数量
作者： Carmen Leticia García-Mata, Pedro Rafael Márquez-Gutiérrez
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00183
【12】 Learning When to Drive in Intersections by Combining Reinforcement Learning and Model Predictive Control
标题：结合强化学习和模型预测控制学习交叉口何时驾驶
作者： Tommy Tram, Jonas Sjöberg
备注：6 pages, 5 figures, 1 table, Accepted to IEEE Intelligent Transport Systems Conference 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00177
【13】 explAIner: A Visual Analytics Framework for Interactive and Explainable Machine Learning
标题：解释器：交互式和可解释机器学习的可视化分析框架
作者： Thilo Spinner, Mennatallah El-Assady
备注：9 pages paper, 2 pages references, 5 pages supplementary material (ancillary files). Submitted and accepted for IEEE Conference on Visual Analytics Science and Technology (VAST) 2019
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00087
【14】 Contrastive Explanations for Large Errors in Retail Forecasting Predictions through Monte Carlo Simulations
标题：蒙特卡罗模拟对零售预测大误差的对比解释
作者： Ana Lucic, Maarten de Rijke
备注：IJCAI 2019 Workshop on Explainable Artificial Intelligence
链接：https://arxiv.org/abs/1908.00085
翻译：腾讯翻译君
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