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2020年第33届澳大利亚人工智能联合会议：澳大利亚首都堪培拉

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马库斯·加拉赫,努尔·穆斯塔法,埃兰迪·拉克西卡:
AI 2020：人工智能进展——第33届澳大利亚联合会议，AI 2020，澳大利亚首都堪培拉，2020年11月29日至30日，会议记录。计算机科学课堂讲稿12576,施普林格 2020，国际标准图书编号978-3-030-64983-8

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Sourasekhar Banerjee公司,拉吉夫·米斯拉,穆克什·普拉萨德,埃里克·埃尔姆罗斯,莫诺瓦尔·H·布扬:
胸部X射线多疾病分类：联合深度学习方法。 3-15
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李思超,查尔斯·帕特里克·马丁:
用序列对序列模型比较音乐的三种数据表示。 16-28
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杭裕（Hang Yu）,刘安进,Bin Wang（王斌）,李瑞敏,张广全,杰露:
基于多流学习的列车车厢负荷预测实时决策。 29-41
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塔希拉·加尼,B.约翰·奥门:
一种新的块对角化方法，用于减少医学诊断中的特征和计算量。 42-54
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萨布丽娜·霍克·图利,毛安宁,刘万全:
基于YOLOv3的新型人脸检测器。 55-68
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毛罗·瓦拉蒂,卢卡斯·克尔帕:
通过实时改道减少城市地区的交通拥堵：一项模拟研究。 69-81
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毛罗·瓦拉蒂,卢卡斯·克尔帕:
城市道路工程调度的混合整数规划方法。 82-93
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瓦利德·雅马尼,努尔·穆斯塔法,本杰明·特恩布尔:
网络物理系统中攻击和防御建模的三级编程框架。 94-109
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苏巴希尼,李月峰,张静兰,Ajantha S.Atukorale公司:
意见分类中使用模糊概念和语义规则的三向框架。 110-121

进化计算

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Dhananjay R.Thiruvady公司,阿塔巴克·埃尔米,阿塞夫·纳扎里,Jean-Guy Schneider公司:
最小化装配线的周期时间：一种新的蚁群优化方法。 125-137
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乔玉凯,马库斯·加拉赫:
复杂学习任务中神经进化模块化显式编码方法的实现和实验评估。 138-149
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马扎尔·安萨里·阿尔德,易美,张梦洁:
带传递学习的遗传规划参数框架在不确定容限圆弧布线问题中的应用。 150-162
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Baligh Al-Helali公司,齐晨,冰雪,张梦洁:
缺失值符号回归中基于遗传编程的插补方法选择。 163-175
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Saskia Van Ryt公司,马库斯·加拉赫,伊恩·伍德:
一种新的可变长度算法的变异算子。 176-188
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Koya Ihara公司,加藤昭平:
使用Lévy Flight改进基于分布的离散粒子群优化。 189-200

公平与道德

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雷纳迪奥·利马加,莫里斯·帕格努科,杨松,阿巴亚·纳亚克:
基于情境演算的机器伦理非单调推理。 203-215
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刘继雪,李久镛,飞跃叶,林刘（Lin Liu）,周四杜伊勒,熊平（Ping Xiong）,刘洪秋:
建立公平预测模型。 216-229
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阿吉特·纳拉亚南:
致命的自主机器人能学习道德吗？ 230-240

游戏和群集

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丹尼尔·郝,Penny Sweetser公司,马修·艾奇森:
星际争霸II深度强化学习课程设计。 243-255
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陈一恒,马修·艾奇森,Penny Sweetser公司:
使用宏观功能改进星际争霸II玩家联盟预测。 256-268
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布拉德利·弗雷泽,朱塞佩·劳里托:
小训练，大部署：在针对多智能体强化学习问题的政策移植过程中，相对世界观是否允许群体安全？ 269-280
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凯瑟琳·卡斯马里克,沙迪·阿贝加尔,Mohiuddin Khan先生,诺哈·卡塔布,迈克尔·巴洛,马特·加拉特:
机器人手臂集体行为的自主识别。 281-293
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阿尔瓦罗·古纳万,季阮,迈克尔·泰尔舍尔,阿吉特·纳拉亚南:
探索通用游戏的学习架构。 294-306
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张东墨:
游戏描述的行为等效性。 307-319

机器学习

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卓云傲,马丁·奥克森汉姆,马克·纳尔逊:
使用AB-Divergences的监管反馈网络分类器。 323-335
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珍尼斯别克·阿西尔贝科夫,阿里比·扬格尔丁:
压缩移位PMI矩阵：桥接单词嵌入和双曲空间。 336-346
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丹尼尔·巴希尔,乔治·蒙塔涅斯,索尼娅·塞拉,佩德罗·桑多瓦尔·塞古拉,朱利叶斯·劳:
信息论视角下的过度和不足。 347-358
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萨蒂亚·博尔戈海恩,吉迪恩·科瓦德洛,大卫·罗林森,克里斯托夫·伯格迈尔,Kok Loo公司,哈利瓦拉巴·兰加拉扬,莱文·库尔曼:
自组织神经网络层次结构。 359-370
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马蒂斯·哈特维格,拉尔夫·莫勒:
如何将动态高斯贝叶斯网络编码为高斯过程？ 371-382
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塞哈姆·侯赛因,迈克尔·巴洛,Erandi Lakshika公司:
基于日常活动使用可穿戴传感器的活动独立人员识别。 383-394
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吉迪恩·科瓦德洛,阿卜杜勒拉赫曼·艾哈迈德,大卫·罗林森:
使用海马结构对特定实例和一般类进行无监督的一拍学习。 395-406
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白汉林:
在线半监督学习与情景奖励。 407-419
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王坤（Kun Wang）,刘安进,杰露,张广全,李雄:
概念漂移学习的弹性梯度增强决策树。 420-432
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阿图拉·萨希托,艾比·弗兰克,伯恩哈德·普法林格:
预处理模型权重的传递大大改进了半监督图像分类。 433-444
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王宏宇,亨利·古克,艾比·弗兰克,伯恩哈德·普法林格,里昂证券分析师梅欧:
跨域少快照学习的机器学习方法比较。 445-457
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Dulakshi Wanniamagage公司,迈克尔·巴洛,埃兰迪·拉克西卡,凯瑟琳·卡斯马里克:
新冠肺炎疫情期间数字游戏玩家人数变化分析与预测。 458-469

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