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Mohammad Mehdi Hosseini
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研究发现：面部表情识别模型存在显著偏见
一项发表在arXiv上的新研究审视了面部表情识别（FER）数据集和模型中的偏见，发现分析的四个常用数据集均存在显著的人口统计学偏见，尤其是在种族方面。研究还评估了七种深度学习模型，结果显示，尽管像ViT和CLIP这样的Transformer模型通常能达到高精度，但它们也表现出最大的偏见。相反，像ResNet和XceptionNet这样的基于残差的CNN架构则显示出较低的偏见水平。研究结果强调，高精度并不等同于公平性，解决偏见需要同时兼…
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AI数字孪生模仿老年人语音以监测认知健康
研究人员开发了一种新颖的框架，用于创建老年人的语言数字孪生，以辅助认知健康监测。这些数字孪生利用大型语言模型（LLMs）复制对话模式，并融入风格计量线索和上下文元数据。引入了条件变分自编码器（cVAE）来评估这些孪生的保真度并预测认知分数，在I-CONECT数据集上表现出与真实数据相当的性能，并优于标准的GPT响应。