IJCAI2020论文分享

唧唧堂新冠病毒线上Seminar， 招募领读主播！

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
唧唧堂·2020-06-10 00:00

唧唧堂新冠病毒线上Seminar， 招募领读主播！

每一期新冠病毒Seminar将分享研讨4-6篇新冠主题的经济学金融学论文，每篇论文分享研讨持续30分钟，每期Seminar持续2-3小时。
唧唧堂·2020-06-05 00:00

Cross-domain Detection via Graph-induced Prototype Alignment论文分享

域适应是一个比较火的方向，SourceDomain(SD)与TargetDomain(TD)可以有很多代表，例如SD为真实数据，TD为卡通数据或者SD为清晰数据，TD为模糊数据或者SD为模拟数据，TD为真实数据等等。最近看了一篇论文这个领域的论文记录一下一些文章内容和代码跑通时遇到的问题。文章切入点将在特定领域上训练的目标检测器的知识直接应用到新领域是有风险的，因为两个领域之间的差异可能会严重降低
E-Dreamer·2020-06-03 09:00

招募 | 唧唧堂2020新冠病毒线上Seminar领读研究人

每一期新冠病毒Seminar将分享研讨4-6篇新冠主题的经济学金融学论文，每篇论文分享研讨持续30分钟，每期Seminar持续2-3小时。
唧唧堂·2020-05-30 00:00

鲁棒性验证-第五小组

《TRAININGFORFASTERADVERSARIALROBUSTNESSVERIFICATIONVIAINDUCINGRELUSTABILITY》论文分享报告组员：杨根黎君玉张荣华1基础知识ReLU
杨根·2020-04-19 19:00

AAAI 2020论文分享 | 基于知识图谱进行对话目标规划的开放域对话生成技术

本文对百度NLP入选AAAI2020的对话生成领域入选论文《KnowledgeGraphGroundedGoalPlanningforOpen-DomainConversationGeneration》进行详细解读，该论文针对如何让机器生成有内容并且主题连贯的多轮开放域对话进行了讨论。一、研究动机让机器生成有内容并且主题连贯的多轮开放域对话，是人工智能公认的关键任务之一。针对这一任务，研究人员尝试
百度NLP·2020-04-06 19:13

AAAI 2020论文分享 | 一种提升阅读理解模型鲁棒性的对抗训练方法

本文对百度NLP入选AAAI2020的机器阅读理解领域入选论文《ARobustAdversarialTrainingApproachtoMachineReadingComprehension》进行详细解读，该论文讨论了机器阅读理解模型面临对抗攻击时的效果鲁棒性问题。一、研究动机机器阅读理解技术是自然语言处理领域的热门方向，该技术可以使计算机具备从文本数据中获取知识并回答问题的能力。近年来很多研究表
百度NLP·2020-04-06 18:38

CVPR 2019 论文解读 | 具有高标签利用率的图滤波半监督学习方法

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。
AI研习社·2020-04-04 01:31

AAAI 2020论文分享：持续学习语义理解框架ERNIE 2.0

2月初，人工智能领域的顶级会议AAAI2020已在美国纽约召开，百度共有28篇论文入选。NLP预训练领域入选论文《ERNIE2.0:AContinualPre-TrainingFrameworkforLanguageUnderstanding》被选为Oral展示。该论文提出了持续学习的语义理解框架，该框架可增量学习海量数据中的知识，持续提升语义理解效果，本文将对其展开解读。基于该框架，ERNIE2
百度NLP·2020-03-10 12:33

AAAI 2020论文分享：通过识别和翻译交互打造更优的语音翻译模型

2月初，AAAI2020在美国纽约拉开了帷幕。本届大会百度共有28篇论文被收录。本文将对其中的机器翻译领域入选论文《SynchronousSpeechRecognitionandSpeech-to-TextTranslationwithInteractiveDecoding》进行解读。一、研究背景语音翻译技术是指利用计算机实现从一种语言的语音到另外一种语言的语音或文本的自动翻译过程。该技术可以广泛
百度NLP·2020-03-01 04:29

Self-Supervised Sparse-to-Dense: Self-Supervised Depth Completion from LiDAR and Monocular Camera

论文分享（2）0.摘要深度补全，一种从稀疏深度图到估计密集深度图的技术，在机器和自动驾驶中由很大的应用。
西电阿德·2020-02-14 19:49

施普林格自然集团宣布免费共享所有期刊论文

截止到2015年12月，在nature.com为期一年的内容分享试运行期间，共实现论文分享达130万篇次，为nature.com上的6000篇学术论文
国际出版观察员魏凯·2019-12-24 11:46

论文分享 国民政府时期的法币改革 转自超星学习通

国民政府时期的法币改革杨雯(中南财经政法大学经济学院，湖北武汉430073)摘要：1937年的法币改革，在中国近代史上留下了浓墨重彩的一笔。对于法币改革给我国带来的影响，人们既有积极的评价，也有消极的评价。本文系统回顾了法币改革全过程，并从宏观上分析，由多方原因催生的法币改革给当今正确看待人民币国际化进程和世界经济一体化的背景下如何应对国际金融危机带来了启示和借鉴。关键词：白银危机；法币改革；人民
君子博学于文约之以礼·2019-12-22 16:25

2017年4月28日lab talk

1.师兄论文分享：SDN集中控制的思想做流量控制，基本思想是通过修改Metric值来改变包传输的路径【OSPF】，sigcom的bestpaper，思路很新颖2.2017中国SDN/NFV大会a.电信、
oppy·2019-12-21 00:26

论文分享（一） CVPR 2018 Defense against Universal Adversarial Perturbations

论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.05929前言进入研究生阶段的学习已经一年多了，在此期间阅读了不少论文，也大都有做下一些笔记。然而，出于自己的惰性，一直没有系统的将它们整理归纳起来。因此，从今天开始希望以每天一篇论文讲解的形式将自己过往阅读过的，感兴趣的，项目中所用到过的论文在博客上进行一次梳理。所谓温故而知新，在梳理的同时期许自己能够有新的收获，和大家一同成长。一
2020拯救世界·2019-11-12 22:36

IJCAI'19最新推荐系统论文分享

一年一度的AI盛会IJCAI将于2019年8月10日至16日在中国澳门举行，在此特整理关于推荐系统方向最新的论文列表，希望对大家有所帮助。通过整理论文列表发现：①深度学习技术应用于推荐系统领域依然保持火热的势头。其中笔者尝试通过搜索[deep]关键字，结果找到了92个相关项，可见深度学习作品星罗棋布。②关于推荐系统领域的研究多点开花，研究方向涉及社会化推荐、视频推荐、可解释性推荐、序列化/会话推荐
张小磊啊·2019-11-08 21:47

论文笔记：Attention is all you need

今天做完深度学习的论文分享，将这篇论文记录下来，以便日后回顾查看。
是neinei啊·2019-11-06 12:14

半监督学习（五）——半监督支持向量机

之后小编还会以论文分享的形式介绍一些比较新的半监督学习算法。让我们开始今天的学习吧~引入支持向量机（SVM）相信大家并不陌生吧？
PJQOOO·2019-11-01 08:00

超赞！双非考研逆袭985+非计算机跨行人工智能的学习成长之路！

致力于分享成长经验，分享优质的资源，包括优质项目，实战项目，学习路线指南，简历和面试，优质论文分享等等，帮助大家一起去思考和探索未来
DL&CV_study·2019-09-10 18:00

历史最全、最细、近一年最新 知识图谱相关经典论文分享

本资源包含了知识图谱相关最全、最细、以及近一年最新经典论文，涉及知识表示、知识建模、知识抽取基础（数据采、实体识别、关系抽取、事件抽取）、知识融合、知识图谱表示学习、知识存储、基于知识的智能问答、实体链接、知识推理等所有知识图谱相关的知识点。资源整理自网络，源地址：https://github.com/npubird/KnowledgeGraphCourse知识图谱构建DongX,Gabrilov
lqfarmer·2019-09-06 08:27

分享是最好的学习——反馈记录

《七十二堂写作课》——浅谈随笔、诗歌、议论文分享的主题要求是输出力，所以我选择了一本《七十二堂写作课》，在此之前我并没有阅读过这本书，刚买的几本写作方面的书籍还没有细看。
采薇的后花园·2019-07-05 15:06

刷新记录，算法开源！字节跳动获人体姿态估计竞赛双冠 | CVPR 2019

每年的CVPR盛会除了精彩的论文分享、Workshop与Tutorial，还会举办多场涵盖计算机视觉各子领域的专项比赛，竞争亦是非常激烈。
AI科技大本营·2019-06-29 08:09

多种方法使用GloVe

论文地址：GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation论文解读:GloVe模型的理解及实践GloVe详解论文分享–>GloVe:GlobalVectorsforWordRep
cskywit·2019-06-23 21:30

CVPR 2018 中国论文分享会 之「深度学习」

转自：https://v.douyu.com/show/r90XWgxrlLjvgk25视频连接：https://v.douyu.com/show/r90XWgxrlLjvgk25雷锋网(公众号：雷锋网)AI科技评论按：本文为2018年5月11日在微软亚洲研究院进行的CVPR2018中国论文宣讲研讨会中「DeepLearning」环节的四场论文报告，分别针对DeepLearning的冗余性、可解释
起点站·2019-06-11 20:21

深度学习 | TextCNN论文与学习历程

所以，索性就把我在完成毕业设计前前后后积累的实验，笔记，以及最终的论文分享出来，以供有需要的人进行学习参考。
MGsniper·2019-05-28 21:32

GIS方面公众号推荐

城市数据团培训机构，分享很多免费数据，有课程广告4.虾神daxialu 个人，良心，用爱发电，地学统计专家，值得关注5.麻辣GIS 个人，良心，各种软件和数据，有个官网同名6.全国地研联公益组织，良心，各种大会与论文分享
小猿猴GISer·2018-12-13 00:00

我校学生在北京师范大学“少年历史论坛”精彩亮相

鞠冠仪同学在“少年历史论坛”做论文分享本次会议由北京师范大学、历史学院、史学理论与史学研究中心联合举办，其宗
抱素居主人·2018-10-22 08:50

大会丨IJCAI 2018：聚焦强化学习的学习效率

编者按：上个月中旬，IJCAI2018在瑞典首府斯德哥尔摩召开，微软亚洲研究院机器学习组实习生林子钏从大会现场为我们带回了新鲜出炉的大会热点和他的参会论文分享。
微软研究院AI头条·2018-08-14 18:03

DNN论文分享 - Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

本篇文章在ICML2016MachineLearningforMusicDiscoveryWorkshop前置点评：这篇文章比较朴素，创新性不高，基本是参照了google的word2vec方法，应用到推荐场景的i2i相似度计算中，但实际效果看还有有提升的。主要做法是把item视为word，用户的行为序列视为一个集合，item间的共现为正样本，并按照item的频率分布进行负样本采样，缺点是相似度的计
kingzone_2008·2018-07-20 11:50

论文分享|“可切换规范化”

论文分享作者：-1-基编辑整理：萝卜兔规范化模块（Normalization）现在已经成为了深度学习不可缺少的模块，目前针对不同任务提出的主要的规范化技术包括批量规范化，层规范化，实例规范化，组规范化。
GEETEST极验·2018-07-17 11:49

分析Faster RCNN中的RPN

之前在商汤论文分享会上遇到李博同学分享刚刚发表在CVPR2018的论文SiameseRPN，他们的新模型使得单目标追踪效果远超前任stateoftheart，做到了真正实时的tracking(160+fps
木盏·2018-07-01 17:01

论文分享 | 轻量级网络之mobilenet v1

卷积神经网络广泛应用在各种任务，比如图像分类、目标检测等，性能也越来越好，但都趋向于使用更深更复杂的结构来提升性能而不太关注计算代价，使得将这些模型直接部署在移动设备困难重重。本文针对传统卷积计算量大的缺点，对传统卷积模块进行了改进，该结构更高效，为在移动设备上部署带来了可能。RooflineModel在介绍具体的原理之前，我们先来与模型计算性能相关的几个概念：（1）计算量：对于给定大小的输入，模
geek_wh2016·2018-06-05 11:26

Miccai论文分享（一）Deep Multi-instance Networks with Sparse Label Assignment for Whole Mammogram Classific

多示例学习(multi-instancelearning)本科毕业答辩结束！这个系列主要分享一些Miccai这一医学影像分析顶级会议上论文～为什么讲这个？看到了miccai2017年的一篇挺有意思的论文，所以查阅了相关研究资料，分享给大家。什么是多示例学习？这方面国内的大牛周志华是领域翘楚，大家有兴趣可以看看他之前的相关工作。下面的部分摘自他的一个survey性质的文章。周志华survey在多示例
fatetail·2018-05-17 15:18

论文分享-->GloVe: Global Vectors for Word Representation

本次要分享和总结的论文是GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation，这是一篇介绍新的wordRepresentation方法，该方法现在越来越常被提起，其主要对标的是word2Vec方法，论文链接GloVe，其参考的实现代码链接代码实现，其参考的教程Glove:Tutorial还是那句话，仅仅看看论文，不能说明你看懂了，必须把实现代码过一遍，最好了解到函数级别
村头陶员外·2018-05-03 23:53

论文分享-->GloVe: Global Vectors for Word Representation

本次要分享和总结的论文是GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation，这是一篇介绍新的wordRepresentation方法，该方法现在越来越常被提起，其主要对标的是word2Vec方法，论文链接GloVe，其参考的实现代码链接代码实现，其参考的教程Glove:Tutorial还是那句话，仅仅看看论文，不能说明你看懂了，必须把实现代码过一遍，最好了解到函数级别
村头陶员外·2018-05-03 23:53

论文分享-->word2Vec论文总结

一直以来，对word2vec，以及对tensorflow里面的wordEmbedding底层实现原理一直模糊不清，由此决心阅读word2Vec的两篇原始论文，EfficientEstimationofWordRepresentationsinVectorSpace，DistributedRepresentationsofWordsandPhrasesandtheirCompositionality
村头陶员外·2018-04-26 15:51

论文分享 - Reinforced Mnemonic Reader for Machine Comprehension

简介这篇论文发表时间比较近，比较全面地总结了match-LSTM、R-Net等众多前人模型的优缺点，并做了很好的改进，如：增加编码层能力，解决长距离上下文信息，提炼预测答案片段，直接优化评价函数等，在SQuAD数据库上取得了State-Of-Art的效果。前人的很多模型都具有一个共同的网络框架，即“encoder-interaction-pointer”。首先是将问题和段落的单词序列利用RNN网络
HudsonLiu·2018-01-25 12:46

论文分享 - R-Net: Machine Reading Comprehension with Self-Matching

介绍该文由MSRA发表，在SQuAD数据库上目前成绩最好。模型借鉴了Wang&Jiang最早的match-LSTM方法，做了一些改进，网络结构分为以下四部分：RNN网络分别对question和passage单独编码基于门限的注意力循环神经网络（gated-attentionbasedrecurrentnetwork）匹配question和passage，获取问题的相关段落表示（question-a
HudsonLiu·2018-01-25 11:43

论文分享 - Machine Comprehension Using Match-LSTM and Answer Pointer

介绍在MachineComprehension（MC）任务中，早期数据库规模小，主要使用pipeline的方法；后来随着深度学习的发展，2016年，一个比较大规模的数据库出现了，即SQuAD。该文是第一个在SQuAD数据库上测试的端到端神经网络模型。主要结构包括两部分：Match-LSTM和Pointer-Net，并针对Pointer-Net设计了两种使用方法，序列模型（SequenceModel
HudsonLiu·2018-01-25 11:13

【论文分享】APPLYING DEEP LEARNING TO ANSWER SELECTION: A STUDY AND AN OPEN TASK

当前，QA问答系统、chatbot异常火爆，智能聊天已成为人工智能的一个重要分支，BAT、TMD、华为、京东等国内一线互联网企业都将人工智能作为其未来的战略布局，其中以百度、头条尤为突出。后面会陆续分享几篇文本相似度、FAQ相关的论文。写的太烂，当成记事本吧，一来做一个总结，二是供以后查阅回顾。【论文概要】本论文提出了将深度学习（CNN）应用于QA系统的问答匹配。1、本文提出了多种CNN结构，以此
短腿杨大嘴·2018-01-17 20:12

end to end task oriented dialogue systems论文分享

在看了几篇论文和一些文章之后，今天来做一个小小的总结。这篇文章主要分为三部分。第一部分是简单讲述Taskorienteddialoguesystems；第二部分是较概括的讲述现在各endtoendtaskorienteddialoguesystems的模型；第三是总结和讨论。简述Taskorienteddialoguesystems：TaskOrientedDialogSystems（领域任务型的
MiracleJQ·2017-12-04 10:37

《揭示磁的本质》科学论文分享

作者：于昊2011.3前言：磁对于我来说是一个神奇的领域，我感叹于磁的强大和固执，感叹于磁的变化和稳定，我曾经为磁的表现魂牵梦绕了许多年，终于有一天下决心研究磁的本色，发誓要搞个明白，买来很多磁铁搞起了研究；它的力量是那么巨大，为什么不能做功输出呢？许多个不眠之夜透过深度的、如同头脑风暴一样的逻辑思考和反复验证，结合一点点小小的简单的试验，终于发现了一个惊人的秘密，起码对于我个人来说是让我心惊肉跳
彭晓芬·2017-11-22 13:09

DNN论文分享 - Item2vec: Neural Item Embedding for Collaborative Filtering

DNN论文分享-Item2vec:NeuralItemEmbeddingforCollaborativeFiltering清凇1年前本篇文章在ICML2016MachineLearningforMusicDiscoveryWorkshop
青松愉快·2017-11-03 21:22

Temporal Action Proposal 论文分享

TURNTAP:TemporalUnitRegressionNetworkforTemporalActionProposals(ICCV2017)Motivation实现快速和准确地抽取出视频中的语义片段ProposedMethod-提出了TURN模型预测proposal并用temporalcoordinateregression来校正proposal的边界-通过复用unitfeature来实现快
Alvin2AI·2017-10-08 12:45

纯干货7 Domain Adaptation视频教程（附PPT）及经典论文分享

之前，在文章《模型汇总15领域适应性DomainAdaptation、One-shot/zero-shotLearning概述》中，介绍了关于DomainAdaptation的相关基础知识，并没有深入介绍DomainAdaptation相关算法的原理。今天，分享一个与DomainAdaptation相关的视频（附PPT），感兴趣的同学可以下载。视频及PPT下载链接：https://pan.baid
lqfarmer·2017-06-22 22:47

ACL_2017深度学习前沿论文分享（2）

昨天给大家分享了ACL_2017分享会的session1和session2部分。今天继续给大家带来本次分享会最后两个部分的内容，Session3:Sentiment/InformationExtraction和session4：SocialMedia/WordSegmentatin/QuestionAnswering。Session3:Sentiment/InformationExtraction
lqfarmer·2017-04-24 11:49

ACL_2017年深度学习与NLP论文分享先行版（一）

本周末参加了由腾讯和中国中文信息学会青工委联合举办的ACL2017前沿论文报告会，邀请了ACL发表论文的国内学者们介绍NLP研究最新技术动态。ACL是AnnualMeetingoftheAssociationforComputationalLinguistics的简称，是由国际计算语言学协会举办的一年一度的自然语言处理方面的顶级会议。本次报告会所报告的论文除一篇论文外，其余都在分享深度学习技术用于
lqfarmer·2017-04-23 12:24

【How to read a paper】如何读论文

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。
哭你吃完·2014-11-14 09:00

技术人员谈管理之成本管理案例论文

本文为本人2013年参加信息系统项目管理师考试时准备的论文，本人已通过考试，现在将论文分享出来。
longshengguoji·2013-11-19 10:00

技术人员谈管理之采购管理案例论文

本文为本人2013年参加信息系统项目管理师考试时准备的论文，本人已通过考试，现在将论文分享出来。
longshengguoji·2013-11-15 18:00
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