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主动学习是机器学习（更普遍的说是人工智能）的一个子领域，在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计。“学习模块”和“选择策略”是主动学习算法的2个基本且重要的模块。 主动学习是“一种学习方法，在这种方法中，学生会主动或体验性地参与学习过程，并且根据学生的参与程度，有不同程度的主动学习。” （Bonwell＆Eison 1991）Bonwell＆Eison（1991） 指出：“学生除了被动地听课以外，还从事其他活动。” 在高等教育研究协会（ASHE）的一份报告中，作者讨论了各种促进主动学习的方法。他们引用了一些文献，这些文献表明学生不仅要做听，还必须做更多的事情才能学习。他们必须阅读，写作，讨论并参与解决问题。此过程涉及三个学习领域，即知识，技能和态度（KSA）。这种学习行为分类法可以被认为是“学习过程的目标”。特别是，学生必须从事诸如分析，综合和评估之类的高级思维任务。
ProSpero: Active Learning for Robust Protein Design Beyond Wild-Type Neighborhoods
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SAMOSA: Sharpness Aware Minimization for Open Set Active learning
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Personalized Semi-Supervised Federated Learning for Human Activity Recognition
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Myopic Bayesian Decision Theory for Batch Active Learning with Partial Batch Label Sampling
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Multi-fidelity Batch Active Learning for Gaussian Process Classifiers
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MedCAL-Bench: A Comprehensive Benchmark on Cold-Start Active Learning with Foundation Models for Medical Image Analysis
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Unsupervised Active Learning via Natural Feature Progressive Framework
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Bayesian E(3)-Equivariant Interatomic Potential with Iterative Restratification of Many-body Message Passing
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Calibrated Uncertainty Sampling for Active Learning
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BALLAST: Bayesian Active Learning with Look-ahead Amendment for Sea-drifter Trajectories under Spatio-Temporal Vector Fields
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Parametric Neural Amp Modeling with Active Learning
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DAM: Dual Active Learning with Multimodal Foundation Model for Source-Free Domain Adaptation
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Efficient Epistemic Uncertainty Estimation in Regression Ensemble Models Using Pairwise-Distance Estimators
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Hybrid Disagreement-Diversity Active Learning for Bioacoustic Sound Event Detection
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