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本文作者： 腾讯：荣钰、徐挺洋、黄俊洲；清华大学：黄文炳；香港中文大学：程鸿 前言 人工智能领域近几年历经了突飞猛进的发展。图像、视频、游戏博弈、自然语言处理、金融等大数据分析领域都实现了跨越式的进步并催生了很多改变了我们日常生活的应用。近段时间，图神经网络成为了人工智能领域的一大研究热点，尤其是在社交网络、知识图谱、化学研究、文本分析、组合优化等领域，图神经网络在发掘数据中隐含关系方面的强大能力能帮助我们获得更好的数据表达，进而能让我们做出更好的决策。比如通过图神经网络梳理人类社会关系网络的演变
腾讯技术工程官方号
2020-09-24
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IJCAI2019报告：基于无监督学习和图学习的大数据挖掘
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在IJCAI-2019期间举办的腾讯TAIC晚宴和Booth Talk中，来自TEG数据平台的张长旺向大家介绍了自己所在用户画像组的前沿科研结果： 1. 非监督短文本层级分类； 2. 大规模复杂网络挖掘和图表示学习。 其所在团队积极与学术界科研合作，并希望有梦想、爱学习的实力派加入，共同研究和应用半监督/弱监督/无监督学习、小样本学习、大规模复杂网络挖掘和图表示学习等做大数据挖掘。 科研结果1：非监督短文本层级分类 首先以下用户和AI算法的对话，显示了现实业务中使用现有监督文本分类算法的遇到
腾讯技术工程官方号
2019-08-20
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CVPR 2019 | 腾讯AI Lab解读六大前沿方向及33篇入选论文
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导语：本文将分组介绍计算机视觉顶级会议 CVPR 中腾讯 AI Lab 的重点研究方向和入选论文。
腾讯技术工程官方号
2019-06-24
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