MIR 2025年第3期已于6月正式出版,涵盖大语言模型、医学图像分割、图像阴影去除、写作风格变化检测等领域,12篇最新好文免费下载,欢迎阅读!如需纸质版期刊,请点击https://www.wjx.cn/vm/eIyIAAI.aspx# 或文末纸刊登记链接免费领取。

综述

A Survey on Writing Style Change Detection: Current Literature and Future Directions

Ahmad Hashemi, Wei Shi

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-025-1544-6

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-025-1544-6

Open Access | 研究论文

Assessing and Understanding Creativity in Large Language Models

Yunpu Zhao, Rui Zhang, Wenyi Li, Ling Li

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-025-1546-4

研究论文

MCANet: Medical Image Segmentation with Multi-scale Cross-axis Attention

Hao Shao, Quansheng Zeng, Qibin Hou, Jufeng Yang

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-025-1552-6

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-025-1552-6

研究论文

DDSR-Net: Direct Document Shadow Removal Leveraging Multi-scale Attention

Bingshu Wang, Ze Wang, Wenjie Liu, Xiaoshui Huang, C. L. Philip Chen, Yue Zhao

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1522-4

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-024-1522-4

研究论文

Balanced Representation Learning for Long-tailed Skeleton-based Action Recognition

Hongda Liu, Yunlong Wang, Min Ren, Junxing Hu, Zhengquan Luo, Guangqi Hou, Zhenan Sun

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1487-8

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-023-1487-8

研究论文

Improving Accomplice Detection in the Morphing Attack

Nicolò Di Domenico, Guido Borghi, Annalisa Franco, Davide Maltoni

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1533-1

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-024-1533-1

研究论文

SelectQ: Calibration Data Selection for Post-training Quantization

Zhao Zhang, Yangcheng Gao, Jicong Fan, Zhongqiu Zhao, Yi Yang, Shuicheng Yan

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1518-0

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-024-1518-0

研究论文

TENET: Beyond Pseudo-labeling for Semi-supervised Few-shot Learning

Chengcheng Ma, Weiming Dong, Changsheng Xu

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1476-y

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-023-1476-y

研究论文

Reparameterized Multi-scale Transformer for Deformable Retinal Image Registration

Qiushi Nie, Xiaoqing Zhang, Chuan Chen, Zhixuan Zhang, Yan Hu, Jiang Liu

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1525-1

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-024-1525-1

研究论文

Automatic Tooth Labeling After Segmentation Using Prototype-based Meta-learning

Uroosa Sehar, Jing Xiong, Zeyang Xia

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1520-6

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-024-1520-6

研究论文

Interpretable Visual Neural Decoding with Unsupervised Semantic Disentanglement

Qiongyi Zhou, Changde Du, Dan Li, Bincheng Wen, Le Chang, Huiguang He

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-023-1484-y

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-023-1484-y

研究论文

CRMR: A Collaborative Multistep Reasoning Framework for Solving Mathematical Problems

Yudi Zhang, Xue-song Tang, Kuangrong Hao

https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-024-1531-3

https://www.mi-research.net/article/doi/10.1007/s11633-024-1531-3

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Machine Intelligence Research

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关于Machine Intelligence Research

Machine Intelligence Research(简称MIR,原刊名International Journal of Automation and Computing)由中国科学院自动化研究所主办,于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球,着眼于服务国家战略需求,刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等,全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果,促进国际学术交流与学科发展,服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划",已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等20余家国际数据库收录,入选图像图形领域期刊分级目录-T2级知名期刊。2024年获得首个影响因子(IF) 6.4,位列人工智能及自动化&控制系统两个领域JCR Q1区。2025年一举进入中科院期刊分区表计算机科学二区。最新CiteScore高达13.2,最佳排名挺进全球前2%,稳居Q1区前列。

往期目录
2025年第2期 | 常识知识获取、图因子分解机、横向联邦学习、分层强化学习...
2025年第1期 | 机器视觉、机器人、神经网络、反事实学习、小样本信息网络...
2024年第6期 | 图神经网络,卷积神经网络,生物识别技术...
2024年第5期 | 大语言模型,无人系统,统一分类与拒识...
2024年第4期 | 特约专题: 多模态表征学习
2024年第3期 | 分布式深度强化学习,知识图谱,推荐系统,3D视觉,联邦学习...
2024年第2期 | 大语言模型、零信任架构、常识知识推理、肿瘤自动检测和定位...
2024年第1期 | 特约专题: AI for Art
2023年第6期 | 影像组学、机器学习、图像盲去噪、深度估计...
2023年第5期 | 生成式人工智能系统、智能网联汽车、毫秒级人脸检测器、个性化联邦学习框架... (机器智能研究MIR)
2023年第4期 | 大规模多模态预训练模型、机器翻译、联邦学习......
2023年第3期 | 人机对抗智能、边缘智能、掩码图像重建、强化学习... 
2023年第2期 · 特约专题 | 大规模预训练: 数据、模型和微调
2023年第1期 | 类脑智能机器人、联邦学习、视觉-语言预训练、伪装目标检测... 
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上海交大严骏驰团队 | 综述: 求解布尔可满足性问题(SAT)的机器学习方法
西电公茂果团队 | 综述: 多模态数据的联邦学习
高文院士团队 | 综述: 大规模多模态预训练模型
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港中文黄锦辉团队 | 综述: 任务型对话对话策略学习的强化学习方法
南航张道强教授团队 | 综述:用于脑影像基因组学的机器学习方法
ETHZ团队 | 一种基于深度梯度学习的高效伪装目标检测方法 (机器智能研究MIR)
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致谢审稿人 | Machine Intelligence Research
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专题征稿 | 生成式人工智能的安全与伦理
专题征稿 | Special Issue on Subtle Visual Computing
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