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104DBLP Computer Science Bibliography
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vor 3 Tagen von @dblp
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1Home Page of Innocent Mbona
homepages/307/5661, Innocent Mbona, Home Page, https://orcid.org/0000-0001-9240-8035
vor 3 Tagen von @dblp
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1Home Page of Akshita Gupta
homepages/230/3668-1, Purdue University, West Lafayette, IN, USA, Akshita Gupta, Home Page, https://scholar.google.com/citations?user=UW7guMYAAAAJ
vor 3 Tagen von @dblp
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1Home Page of Heqing Huang
homepages/78/7690-3, Capital Normal University, College of Preschool Education, Beijing, China, Heqing Huang, Home Page, https://orcid.org/0000-0001-5530-3664
vor 3 Tagen von @dblp
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1Home Page of Heqing Huang
homepages/78/7690-2, Hong Kong University of Science and Technology, Department of Computer Engineering, Hong Kong, Heqing Huang, Home Page, https://orcid.org/0000-0002-5328-3994
vor 3 Tagen von @dblp
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1Understanding Narrative Linearity for Telling Expressive Time-Oriented Stories.
X. Lan, X. Xu, und N. Cao. CHI, Seite 604:1-604:13. ACM, (2021)
vor 5 Tagen von @dblp
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1ANEMONE: Graph Anomaly Detection with Multi-Scale Contrastive Learning.
M. Jin, Y. Liu, Y. Zheng, L. Chi, Y. Li, und S. Pan. CIKM, Seite 3122-3126. ACM, (2021)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Attention, Comprehension, Execution: Effects of Different Designs of Biofeedback Display.
Z. Sun, N. Cao, und X. Ma. CHI Extended Abstracts, Seite 2132-2139. ACM, (2017)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Grand Challenges for Personal Informatics and AI.
L. Mamykina, D. Epstein, P. Klasnja, D. Sprujt-Metz, J. Meyer, M. Czerwinski, T. Althoff, E. Choe, M. Choudhury, und B. Lim. CHI Extended Abstracts, Seite 76:1-76:6. ACM, (2022)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Toward a More Comprehensive Understanding of Visualization Literacy.
L. Ge, M. Hedayati, Y. Cui, Y. Ding, K. Bonilla, A. Joshi, A. Ottley, B. Bach, B. Kwon, D. Rapp und 6 andere Autor(en). CHI Extended Abstracts, Seite 494:1-494:7. ACM, (2024)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Qubit Allocation for Distributed Quantum Computing.
Y. Mao, Y. Liu, und Y. Yang. INFOCOM, Seite 1-10. IEEE, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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1On supporting forwarding strategies and sync protocols through NDN distance vector routing.
I. Brito, L. Sampaio, und L. Zhang. ICN, Seite 183-185. ACM, (2022)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Whack-a-Ball: An Exergame Exploring the Use of a Ball Interface for Facilitating Physical Activities.
R. Bei, Y. Li, und X. Tong. CHI PLAY, Seite 249-255. ACM, (2021)
vor 5 Tagen von @dblp
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2Analyzing the Performance of Multilayer Neural Networks for Object Recognition.
P. Agrawal, R. Girshick, und J. Malik. ECCV (7), Volume 8695 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 329-344. Springer, (2014)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Blockchain's Role in Metaverse Trust and Transactions.
R. Aygun, T. Vural, und L. Zhang. MetaCom, Seite 786-792. IEEE, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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2Topological Experience Replay.
Z. Hong, T. Chen, Y. Lin, J. Pajarinen, und P. Agrawal. ICLR, OpenReview.net, (2022)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Equivariant Self-Supervised Learning: Encouraging Equivariance in Representations.
R. Dangovski, L. Jing, C. Loh, S. Han, A. Srivastava, B. Cheung, P. Agrawal, und M. Soljacic. ICLR, OpenReview.net, (2022)
vor 5 Tagen von @dblp
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2Overcoming The Spectral Bias of Neural Value Approximation.
G. Yang, A. Ajay, und P. Agrawal. ICLR, OpenReview.net, (2022)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Bi-linear Value Networks for Multi-goal Reinforcement Learning.
Z. Hong, G. Yang, und P. Agrawal. ICLR, OpenReview.net, (2022)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Is Conditional Generative Modeling all you need for Decision Making?
A. Ajay, Y. Du, A. Gupta, J. Tenenbaum, T. Jaakkola, und P. Agrawal. ICLR, OpenReview.net, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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2Learning to Extrapolate: A Transductive Approach.
A. Netanyahu, A. Gupta, M. Simchowitz, K. Zhang, und P. Agrawal. ICLR, OpenReview.net, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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2Harnessing Mixed Offline Reinforcement Learning Datasets via Trajectory Weighting.
Z. Hong, P. Agrawal, R. des Combes, und R. Laroche. ICLR, OpenReview.net, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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1OPAL: Offline Primitive Discovery for Accelerating Offline Reinforcement Learning.
A. Ajay, A. Kumar, P. Agrawal, S. Levine, und O. Nachum. ICLR, OpenReview.net, (2021)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Learning to Perform Physics Experiments via Deep Reinforcement Learning.
M. Denil, P. Agrawal, T. Kulkarni, T. Erez, P. Battaglia, und N. de Freitas. ICLR (Poster), OpenReview.net, (2017)
vor 5 Tagen von @dblp
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3Zero-Shot Visual Imitation.
D. Pathak, P. Mahmoudieh, G. Luo, P. Agrawal, D. Chen, Y. Shentu, E. Shelhamer, J. Malik, A. Efros, und T. Darrell. ICLR, OpenReview.net, (2018)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Learning Visual Predictive Models of Physics for Playing Billiards.
K. Fragkiadaki, P. Agrawal, S. Levine, und J. Malik. ICLR (Poster), (2016)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Future Frame Prediction Using Convolutional VRNN for Anomaly Detection.
Y. Lu, K. Kumar, S. Nabavi, und Y. Wang. AVSS, Seite 1-8. IEEE, (2019)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Assuring Learning-Enabled Increasingly Autonomous Systems*.
N. Narayan, P. Ganeriwala, R. Jones, M. Matessa, S. Bhattacharyya, J. Davis, H. Purohit, und S. Rollini. SysCon, Seite 1-7. IEEE, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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2PREM: A Simple Yet Effective Approach for Node-Level Graph Anomaly Detection.
J. Pan, Y. Liu, Y. Zheng, und S. Pan. ICDM, Seite 1253-1258. IEEE, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Poster Abstract: Continuous Computing from Cloud to Edge.
H. Müller, S. Gogouvitis, H. Haitof, A. Seitz, und B. Bruegge. SEC, Seite 97-98. IEEE Computer Society, (2016)
vor 5 Tagen von @dblp
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2GOODAT: Towards Test-Time Graph Out-of-Distribution Detection.
L. Wang, D. He, H. Zhang, Y. Liu, W. Wang, S. Pan, D. Jin, und T. Chua. AAAI, Seite 15537-15545. AAAI Press, (2024)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Flora: Dual-Frequency LOss-Compensated ReAl-Time Monocular 3D Video Reconstruction.
L. Wang, Y. Gong, Q. Wang, K. Zhou, und L. Chen. AAAI, Seite 2599-2607. AAAI Press, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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1Beyond Smoothing: Unsupervised Graph Representation Learning with Edge Heterophily Discriminating.
Y. Liu, Y. Zheng, D. Zhang, V. Lee, und S. Pan. AAAI, Seite 4516-4524. AAAI Press, (2023)
vor 5 Tagen von @dblp
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3Investigating Human Priors for Playing Video Games.
R. Dubey, P. Agrawal, D. Pathak, T. Griffiths, und A. Efros. ICML, Volume 80 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1348-1356. PMLR, (2018)
vor 5 Tagen von @dblp
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5Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction.
D. Pathak, P. Agrawal, A. Efros, und T. Darrell. ICML, Volume 70 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 2778-2787. PMLR, (2017)
vor 5 Tagen von @dblp
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2Learning Task Informed Abstractions.
X. Fu, G. Yang, P. Agrawal, und T. Jaakkola. ICML, Volume 139 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 3480-3491. PMLR, (2021)
vor 5 Tagen von @dblp
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2Offline RL Policies Should Be Trained to be Adaptive.
D. Ghosh, A. Ajay, P. Agrawal, und S. Levine. ICML, Volume 162 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 7513-7530. PMLR, (2022)
vor 5 Tagen von @dblp
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2Discovering Generalizable Spatial Goal Representations via Graph-based Active Reward Learning.
A. Netanyahu, T. Shu, J. Tenenbaum, und P. Agrawal. ICML, Volume 162 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 16480-16495. PMLR, (2022)
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2Statistical Learning under Heterogenous Distribution Shift.
M. Simchowitz, A. Ajay, P. Agrawal, und A. Krishnamurthy. ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 31800-31851. PMLR, (2023)
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2TGRL: An Algorithm for Teacher Guided Reinforcement Learning.
I. Shenfeld, Z. Hong, A. Tamar, und P. Agrawal. ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 31077-31093. PMLR, (2023)
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2Straightening Out the Straight-Through Estimator: Overcoming Optimization Challenges in Vector Quantized Networks.
M. Huh, B. Cheung, P. Agrawal, und P. Isola. ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 14096-14113. PMLR, (2023)
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2Diagnosis, Feedback, Adaptation: A Human-in-the-Loop Framework for Test-Time Policy Adaptation.
A. Peng, A. Netanyahu, M. Ho, T. Shu, A. Bobu, J. Shah, und P. Agrawal. ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 27630-27641. PMLR, (2023)
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1Exploring the Limits of Model-Targeted Indiscriminate Data Poisoning Attacks.
Y. Lu, G. Kamath, und Y. Yu. ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 22856-22879. PMLR, (2023)
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2Parallel Q-Learning: Scaling Off-policy Reinforcement Learning under Massively Parallel Simulation.
Z. Li, T. Chen, Z. Hong, A. Ajay, und P. Agrawal. ICML, Volume 202 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 19440-19459. PMLR, (2023)
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1Assuring Increasingly Autonomous Systems in Human-Machine Teams: An Urban Air Mobility Case Study.
S. Bhattacharyya, J. Davis, A. Gupta, N. Narayan, und M. Matessa. FMAS, Volume 348 von EPTCS, Seite 150-166. (2021)
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1Semantic Segmentation in Compressed Videos.
A. Li, Y. Lu, und Y. Wang. MMSP, Seite 1-5. IEEE, (2019)
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1What will Happen Next? Forecasting Player Moves in Sports Videos.
P. Felsen, P. Agrawal, und J. Malik. ICCV, Seite 3362-3371. IEEE Computer Society, (2017)
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2Learning to See by Moving.
P. Agrawal, J. Carreira, und J. Malik. ICCV, Seite 37-45. IEEE Computer Society, (2015)
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1Bring Clipart to Life.
N. Zhao, S. Dang, H. Lin, Y. Shi, und N. Cao. ICCV, Seite 23284-23293. IEEE, (2023)
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2TrajPAC: Towards Robustness Verification of Pedestrian Trajectory Prediction Models.
L. Zhang, N. Xu, P. Yang, G. Jin, C. Huang, und L. Zhang. ICCV, Seite 8293-8305. IEEE, (2023)
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2A Long Horizon Planning Framework for Manipulating Rigid Pointcloud Objects.
A. Simeonov, Y. Du, B. Kim, F. Hogan, J. Tenenbaum, P. Agrawal, und A. Rodriguez. CoRL, Volume 155 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1582-1601. PMLR, (2020)
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23D Neural Scene Representations for Visuomotor Control.
Y. Li, S. Li, V. Sitzmann, P. Agrawal, und A. Torralba. CoRL, Volume 164 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 112-123. PMLR, (2021)
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2Learning to Jump from Pixels.
G. Margolis, T. Chen, K. Paigwar, X. Fu, D. Kim, S. Kim, und P. Agrawal. CoRL, Volume 164 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1025-1034. PMLR, (2021)
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2A System for General In-Hand Object Re-Orientation.
T. Chen, J. Xu, und P. Agrawal. CoRL, Volume 164 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 297-307. PMLR, (2021)
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1Efficient Tactile Simulation with Differentiability for Robotic Manipulation.
J. Xu, S. Kim, T. Chen, A. Garcia, P. Agrawal, W. Matusik, und S. Sueda. CoRL, Volume 205 von Proceedings of Machine Learning Research, Seite 1488-1498. PMLR, (2022)
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