摘要：卷积网络(ConvNet)在各种具有挑战性的视觉任务中取得了巨大的成功。然而，当遇到域偏移时，ConvNet的性能会降低。领域自适应在生物医学图像分析领域具有更大的意义，同时在生物医学图像分析领域具有挑战性，其中跨模态数据具有很大的不同分布。鉴于注释医疗数据是特别昂贵的，有监督的迁移学习方法并不是很理想。本文提出了一种用于跨模态生物医学图像分割的具有对抗性学习的无监督域自适应框架。具体来说，

作者|林轩审稿|王建民今天给大家介绍的是湖南大学信息科学与工程学院全哲教授课题组在IJCAI2020会议上发表的一篇关于知识图神经网络预测药物与药物相互作用的文章。

1.背景介绍本文是对《PigLatin:ANot-So-ForeignLanguageforDataProcessing》这篇论文的简要分享，内容同时参考了清华大学大数据相关课程。上一篇博客分享了经典的MapReduce论文。大数据处理的整体逻辑是：可以采用SQL，PigLatin和MapReduce等进行处理，以后可能也会有抽象层次更高的语言，目前来说，PigLatin是比MapReduce更高

博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！本次总结的是一篇16年的关于NLP中分词操作的论文，论文链接Subword，参考的实现代码subword-nmt，许多论文方法（例如BERT等）都将该方法应用到分词处理上，相对于word-level和character-level，该方法取得了不错的效果。动机和创新点机

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博客内容将首发在微信公众号"跟我一起读论文啦啦"，上面会定期分享机器学习、深度学习、数据挖掘、自然语言处理等高质量论文，欢迎关注！本篇博文主要总结论文LexicallyConstrainedDecodingforSequenceGenerationUsingGridBeamSearch，论文链接gbs，参考的实现代码codes。首先不得不说，对于初学者来说，beamsearch是一种稍微难理解的算

刚刚结束的MICCAI2019会议的论文集分为6个部分，这段时间刷了一遍PartI，在这儿和大家做一个简单的分享交流由于本人主要专注于分割领域和半监督弱监督等学习策略，下面给出的综述可能多涉及该方向。选出的文章主要突出其中的闪光点，如果感兴趣还望各位移步MICCAI官网获取原文。如有代码，我也会附在下文中。文章目录@[toc]1.DualEncodingU-NetforRetinalVesselS

论文地址：GoGNN:GraphofGraphsNeuralNetworkforPredictingStructuredEntityInteractions这篇论文被IJCAI2020接收，主要工作是首次将图神经网络运用在由图构成的图

本文被IJCAI2020接收，在写这篇博客时我看的是2019年12月挂到arXiv上的版本，整体感觉有点粗糙，被会议接收的论文可能

这里基于一篇论文分享一种强化学习的建模过程，它是将通信当中的资源分配问题建立成强化学习方法，首先大概读一遍这个题目，叫“基于多智能体强化学习的无人机网络资源分配”，这里的network是通信网络不是神经网络

PX4飞控Avoidance功能包2018论文分享PX4官方Avoidance-2018论文引言（略）摘要简介相关工作全局障碍规避局部障碍规避对本文启发方法$3DVFH$算法建立记忆将直方图重投影到3D

有鉴于此，我们推出了#地平线CVPR2020系列论文分享#，以下为本系列首篇导读——行人检测作为计算机视觉领域最基本的主题之一，多年来被广泛研究。

目录题目与文章脉络S1介绍1.1FSL1.2FSL应用场景1.3FSL术语定义S2概述2.1定义&分类&应用2.2相关机器学习问题2.3FSL核心问题2.4FSL方法分类2.5FSL方法研究现状S3数据3.1数据扩充方法3.2数据扩充方法的GAPS4模型4.1模型选择方法4.2模型选择方法的GAPS5算法5.1优化算法方法5.2优化算法方法的GAPS6未来工作6.1问题场景6.2技术6.3应用6.

微软亚研院创研论坛CVPR2020分享会圆桌会议内容小记今天观看了微软亚研院举办的创研论坛CVPR2020论文分享会，分享会邀请了计算机视觉领域多个子领域的大佬们分享已发表的CVPR2020论文。

SplittoBeSlim:AnOverlookedRedundancyinVanillaConvolution，IJCAI2020论文地址:https://arxiv.org/abs/2006.12085

3DRoI-awareU-NetforAccurateandEfficientColorectalTumorSegmentationhttps://github.com/huangyjhust/3D-RU-Net摘要从三维磁共振（MR）图像中分割结直肠癌区域是放射治疗的一个关键步骤，传统的放射治疗方法要求精确地描绘肿瘤边界，但要耗费大量的人力、时间和可重复性。虽然基于深度学习的方法在三维图像分割任

CharacterizingandEvaluatingaKey-valueStoreApplicationonHeterogeneousCPU-GPUSystems最近在阅读异构环境中的负载特征分析，想深入调研有关cpu与GPU异构环境下的应用运行特征，在一篇survey中看到了这篇paper，做个总结，加深一下印象。这篇paper发表于2012年，比较久远，但采用的性能分析方法比较经典，对于初步

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在去年年中的时候就有很多小伙伴咨询我关于NB-IoT智慧路灯监控系统的问题，近期刚刚本科毕业，遂将原汁原味的论文分享给各位朋友。

【听大咖讲论文】是百度的顶会论文分享系列讲座，旨在邀请在各大顶会上发表论文的大咖，与大家交流他们的最新研究工作进展。

在以下链接查看CVPR2020线上论文分享会全程回放：https://space.bilibili.com/110487933/channel/detail?

本资源整理了自然语言处理相关深度生成模型资源，会议和相关的一些前沿论文，分享给需要的朋友。本资源整理自：https://github.com/FranxYao/Deep-Generative-Models-for-Natural-Language-Processing当谈到深层生成模型时，通常指三个模型族:变分自动编码器(VAEs)、生成对抗网络(GANs)和归一化流（NormalizingFlo

以下内容来自于组会论文分享，后面部分slides中比较清晰，就直接引用了。有需要slides的朋友，可关注公众号进行获取。文中的假设部分，暂时还没结论，感兴趣的同学可以探索下。

欢迎关注【百度NLP】官方微信公众号，及时获取更多自然语言处理领域的技术干货！点击链接阅读原文：https://mp.weixin.qq.com/s/f3dCOc4Mog9eZTl0k5YQew本文对百度入选ACL2020的论文《TowardsConversationalRecommendationoverMulti-TypeDialogs》进行解读，该论文提出了一个新对话任务：融合多个对话类型的

ACL2019收录论文分享：《ProactiveHuman-MachineCoversationwithExplicitConversationGoals》。

该论文分享了一个涉及跨平台在移动设备上运行的学生服务Web应用程序的项目经验。本文首先介绍了项目的背景，目标用户以及解决方案。然后，重点介绍开发流程，并提供所使用的书面代码和技术说明。

图像增强这篇论文是杭州电子科技大学（HDU），悉尼科技大学（UTS），中国科学技术大学（UniversityofScienceandTechnologyofChina），百度研究院（BaiduResearch）被IJCAI2020

4月2日，微软亚洲研究院创研论坛CVPR2019论文分享会在清华大学圆满落幕。

关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！国际计算机视觉与模式识别会议（CVPR）是人工智能领域最有学术影响力的顶级会议之一。根据CVPR2020官方公布的论文收录结果，今年会议共收到有效投稿6656篇，接收论文1470篇，收录率为22%，堪称十年来最难投中的一届，相信大家已对本届CVPR的论文充满了期待。为此，微软亚洲研究院将于5月14号（下周四）9:00至18:

Text-imageretrieval论文分享论文链接[1]Pose-GuidedJointGlobalandAttentiveLocalMatchingNetworkforText-BasedPersonSearchTask

CFUN:CombiningFasterR-CNNandU-netNetworkforEfficientWholeHeartSegmentation摘要本文提出了一种结合FasterR-CNN和U-net网络的心脏分割方法。由于R-CNN具有更快的精确定位能力和U-net强大的分割能力，CFUN只需要一步检测和分割推理就可以得到完整的心脏分割结果，在显著降低计算成本的情况下获得了良好的分割效果。此

DeepCenterline:aMulti-taskFullyConvolutionalNetworkforCenterlineExtraction摘要提出了一种新的中心线提取框架，该框架将可端到端训练的多任务全卷积网络（FCN）与最小路径提取器相结合。FCN同时计算中心线距离映射并检测分支端点。该方法生成的中心线为单像素宽，没有伪分支。它处理任意树结构的对象，不需要事先假定树的深度或分支模式。它

DeepDistanceTransformforTubularStructureSegmentationinCTScans一，摘要医学图像中的管状结构分割，如CT扫描中的血管分割，是利用计算机辅助筛选早期相关疾病的重要步骤。但由于CT扫描中存在对比度差、噪声大、背景复杂等问题，使得管状结构的自动分割成为一个具有挑战性的问题。管状结构通常具有圆柱形，可通过其骨架和横截面半径（比例）很好地表示出来。受

Learningtree-structuredrepresentationfor3Dcoronaryarterysegmentation(2019.8)摘要冠状动脉的分割已经进行了广泛的研究，然而，由于其复杂的解剖结构，从三维冠状动脉ct血管造影（CCTA）中自动分割冠状动脉具有极大的挑战性。受近年来利用树状结构的长短期记忆（LSTM）来模拟具有树状结构的NLP任务的启发，我们提出了一种新的树状结

[导读]4月2日，微软亚洲研究院创研论坛CVPR2019论文分享会在清华大学圆满落幕。

一、IJCAI2020灭霸式拒稿引众怒随着AAAI2020于2月7日作为2020年人工智能学界的第一个顶会在美国纽约开幕，人工智能相关领域的研究者们又要为新一年的顶会忙碌了。

在之前AI研习社直播的CVPR论文分享会上，论文的作者之一吴晓明老师做了现场分享，大家可以将第一个回放视频跳转到1:59:23处听吴老师的现场讲解。

基于基础数据的王者荣耀英雄强度评估及英雄设计摘要王者荣耀是当下很火爆的一款手机游戏，如何基于当下的双方阵容选择合适的英雄来获得胜利，是一个值得探讨的问题，现基于游戏数据对于各个英雄的强度进行建模评估，并进行英雄的设计。针对问题一，我们首先利用Python的爬虫技术抓取了官网上英雄的攻击伤害，技能效果，上手难度，皮肤数量，视频总人气等数据，接着搜索到了一位玩家对于所有英雄的基础数据面板的Excel数

如何阅读科研论文2013/09/11|分类：职场分享|0条评论|标签：论文分享到：11本文由伯乐在线-乾龙翻译自S.Keshav。转载请参见文章末尾处的要求。（感谢乾龙_ICT的热心翻译。

欢迎关注【百度NLP】微信公众号，及时获取更多自然语言处理技术干货！本文对百度NLP入选ACL2020的论文《ConversationalGraphGroundedPolicyLearningforOpen-DomainConversationGeneration》进行解读，该论文提出用图的形式捕捉对话转移规律作为先验信息，用于辅助开放域多轮对话策略学习，并提出了一个基于CG的策略学习框架。引言研

论文一：ImprovingQuestionGenerationwithSentence-levelSemanticMatchingandAnswerPositionInferring论文链接：https://arxiv.org/pdf/1912.00879.pdf本文主要聚焦问答系统（Q&A）的反问题—问题生成（QuestionGeneration，Q&G）。问题生成的目的是在给定上下文和相应答案

上周五，“微软亚洲研究院创研论坛——CVPR2018中国论文分享会”在微软大厦成功举行。

这项工作在4类语言生成任务，5项国际权威英文数据集上均取得SOTA，被国际顶级AI学术会议IJCAI2020收录。论文链接：https://arxiv.org/abs/2001.11314项目地址

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为增强经济金融阅读小组的学习热情，吸引更多研究人关注新冠相关研究，唧唧堂筹备推出新冠病毒主题的线上seminar,每一期Seminar将分享4-6篇阅读论文，每篇论文分享研讨持续30分钟，每期Seminar