今天给大家推荐计算机人工智能五大水榜sci

Artificial Intelligence Review》简称AIR（ISSN：0269-2821），是人工智能领域的权威期刊，专注于发表人工智能和认知科学领域的最新研究成果。该期刊为研究者提供了一个深入探讨和分享人工智能领域理论和应用的平台。作为中科院SCI期刊分区中的二区期刊，AIR对于推动人工智能领域的学术交流和技术创新具有重要作用。

领域知识引导的采样策略：通过量化教师和学生模型在不同领域的表现差异来动态调整数据混合，以便在学生和教师模型性能差异较大的领域分配更多的计算资源。领域差异因子构建：使用预训练的教师模型和正在训练的学生模型在多个领域的验证数据集上计算跨领域的性能差异，并据此构建领域差异因子。领域感知kNN-KD方法：提出了一种新的方法，通过在蒸馏过程中筛选出与领域相关的邻域知识进行学习，提高了学生模型的学习效率。两步

Artificial Intelligence Review》简称AIR（ISSN：0269-2821），是人工智能领域的权威期刊，专注于发表人工智能和认知科学领域的最新研究成果。该期刊为研究者提供了一个深入探讨和分享人工智能领域理论和应用的平台。作为中科院SCI期刊分区中的二区期刊，AIR对于推动人工智能领域的学术交流和技术创新具有重要作用。

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领域知识引导的采样策略：通过量化教师和学生模型在不同领域的表现差异来动态调整数据混合，以便在学生和教师模型性能差异较大的领域分配更多的计算资源。领域差异因子构建：使用预训练的教师模型和正在训练的学生模型在多个领域的验证数据集上计算跨领域的性能差异，并据此构建领域差异因子。领域感知kNN-KD方法：提出了一种新的方法，通过在蒸馏过程中筛选出与领域相关的邻域知识进行学习，提高了学生模型的学习效率。两步

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此外，这种结合还能提高模型在新任务上的准确率，例如在胸部X光图像分类中，通过多层多模态融合的深度神经网络模型MultiFusionNet，实现了高达99.6%的准确率。展示了所开发方法的变革潜力，通过在敏感性、特异性和精确性方面的显著改进，实现了99%的卓越准确率，强化了其在临床设置中实际应用的潜力。提出了一种新的方法，通过在训练阶段从源模态转移到目标模态的知识，从而在预测阶段移除源模态，提高了操

多模态预训练是一种机器学习范式，它通过整合来自不同模态（如文本、图像、音频等）的数据来训练模型，目的是让模型能够理解和处理多种类型的信息。随着技术进步，多模态预训练模型不断优化，不仅增强了模型的推理和决策能力，还通过算法和结构创新，在多模态任务中实现了更精准的性能表现。开发了一个新的框架CIRP，能够同时建模单个项目的语义和跨项目关系，并提出了关系修剪模块以提高预训练的效率和效果。提出了一个新的架