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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。
Beyond Fixed Acquisition Functions: Temporal Difference Active Learning for Perturbation Discovery
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SPARCL: Spatially Adaptive Regional Coverage for Active Learning in Chest X-ray Analysis
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Pixels to Tokens: Token Space Efficient Active Learning for Low-Budget Semantic Segmentation
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ActMOF: Mapping Reticular Synthesis through Active Learning
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Active Learning for Finding a Needle in a Haystack
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Batch Bayesian Active Learning with Partial Batch Label Sampling
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Targeted Active Learning for Preference-Based Treatment Effects on Multivariate Outcomes
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SPARCL: Spatially Adaptive Regional Coverage for Active Learning in Chest X-ray Analysis
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Similarity-as-Evidence: Calibrating Overconfident VLMs for Interpretable and Label-Efficient Medical Active Learning
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Calpric: Inclusive and Fine-grain Labeling of Privacy Policies with Crowdsourcing and Active Learning
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Greedy Volume Maximization of Gradient Embeddings for Long-Tailed Frame-Level Bioacoustic Active Learning
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Activation-Based Active Learning for In-Context Learning: Challenges and Insights
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Active Learning Enables Generation of Molecules that Advance the Known Pareto Front
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RAIDAL: Redundancy-Aware Information Density Active Learning for CTC-Based Continuous Sign Language Recognition
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RAIDAL: Redundancy-Aware Information Density Active Learning for CTC-Based Continuous Sign Language Recognition
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