选自ACMCSUR 专知编译 参与：左熠昆、Quan 昨天向大家推荐了最新的相关综述论文最新综述文章推荐：自然语言生成、深度学习算法、多媒体大数据分析，今天为大家详细介绍下多媒体大数据分析综述这篇文章。...为了达到这个目的，我们针对多媒体大数据分析领域的最新研究成果进行全面综述。...▌相关多媒体大数据研究综述工作介绍 ---- ---- 目前的大数据分析系统通常被缩小到单个平台（例如，一个社交网络如Twitter）或单一数据格式（主要是文本数据）。...相关工作可以分为两个主要领域：多媒体分析和大数据分析表1列出了这两个类别的最新调查，以及它们领域的热点及利弊。 关于多媒体类别，以前的综述并未完全涵盖大数据各个方面和目前多媒体分析的所有挑战。...图1总结了本文中介绍的多媒体模块以及相应的大数据挑战。 ? 图1 多媒体大数据分析挑战 综述的其余部分安排如下。 第2节讨论了当前的大数据大规模多媒体数据的技术。
【导读】专知内容组整理了最近人工智能领域相关期刊的5篇最新综述文章，为大家进行介绍，欢迎查看!...1 ▌自然语言生成综述：任务，应用，评价 ---- ---- 作者：Albert Gatt，Emiel Krahmer 摘要：This paper surveys the current state...2 ▌面向知识自动化的自动问答研究进展 ---- ---- 作者：曾帅, 王帅, 袁勇, 倪晓春, 欧阳永基 摘要：将自动问答系统从基于文本关键词的层面，提升到基于知识的层面，实现个性化、智能化的知识机器人...3 ▌从起源到具体算法，深度学习综述 ---- ---- 作者：Md Zahangir Alom, Tarek M....4 ▌多媒体大数据分析综述 ---- ---- 作者：SAMIRA POUYANFAR, YIMIN YANG, and SHU-CHING CHEN 摘要：With the proliferation
AI综述专栏 在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。...作者简介 许倩倩，中科院计算所智能信息处理重点实验室副研究员，主要研究方向是多媒体内容分析、数据挖掘、机器学习。...黄庆明，中国科学院大学教授，博士生导师，主要研究领域为多媒体分析、计算机视觉和模式识别。...由于多媒体数据往往是多种信息的传递媒介（例如一段视频中往往会同时使得文字信息、视觉信息和听觉信息得到传播），多模态学习已逐渐发展为多媒体内容分析与理解的主要手段，国内外研究者也逐步在多模态学习领域取得了显著的研究成果...鉴于多模态学习的重要性，本文将重点介绍近年来多模态学习领域的主要研究方向、相关研究进展和未来研究趋势。 二、主要研究方向及研究进展 多模态学习主要包括以下几个研究方向： 1.
总之，将工业4.0，人工智能，机器人，大数据分析与现实生活状态结合起来加以应用，将收集到的庞大数据信息汇总到一起，在假想空间进行分析研究，再将结论用于指导现实社会，创造新的服务模式，促进社会发展和进步。...目前该公司在其管理的东京市内两个小区开始提供基于电力大数据分析的信息服务。本来是为购买该公司房产的用户提供增值服务，却受到电力公司的极大关注，因为它能够创造电力服务之外的高附加值。...比如著名的印刷龙头企业凸版印刷公司研发出一套基于电力大数据分析基础上的营销支援服务软件，据该公司能源解决对策中心负责人介绍“通过能源大数据分析可以预测其生活方式，然后可知在何时，利用何种媒介（手机还是电视...换句话说，根据大数据分析结果，选择合适的时间段向客户发送信息，既不会给对方添麻烦，又能收到预期的广告效应。这样一来，与电力公司合作开展服务的其他行业也会受益匪浅。...结果表明，经过电力大数据分析，在适当时间段收到相应服务信息的家庭，比其他时间段发送信息的家庭外出购物要多出10%以上。
并围绕可塑模型学习、可视数据表达和可用知识处理3个关键科学问题，详细论述了在大数据分析方面取得的最新研究进展。...由人工智能重要顶尖级学者周志华教授领衔，张敏灵、巫英才、瞿裕忠、姜育刚等业内知名学者共同编写《大数据分析研究进展》。...该书依托国家重点研发计划项目「大数据分析的基础理论和技术方法」的研究成果，论述作者在大数据分析的基础理论与技术方法方面的部分代表工作和取得的最新研究进展。...图2 大数据研究思路 本书围绕上述科学问题详细论述在大数据分析的基础理论与技术方法取得的最新研究进展： 在范式方面，提出「反绎学习」（abductive learning）范式（图3），突破了「重推理轻学习...研究领域：多媒体信息处理、计算机视觉、鲁棒可信人工智能，发表论文百余篇，被引万余次。 应用成果多次成功部署在国家关键地点的重要任务中。
| 总结 通过对AutoML最新研究进展的总结我们发现还有如下问题值得思考和解决： 1、完整pipeline系统 现如今有不少开源AutoML库，如TPOT，Auto-sklearn都只是涉及整个
作者 | Michael S. Ryoo 研究员与 AJ Piergiovanni 学生研究员（Google 机器人团队）
大数据技术综述 首先，在学习大数据之前，需要了解什么是大数据？它是如何诞生的？它有哪些应用场景？只有了解了这些，才能窥视大数据的技术全貌。...答案是肯定的，这就是大数据技术要解决的问题。 大数据的基本特征 什么是大数据？大数据是一种在海量数据规模下，满足数据存储与运算的一种技术。 一提到大数据，必然会提到大数据的四个特征。...第三个特征：数据类型多样（Variety），对于传统数据分析领域，主要面向的是结构化数据处理，使用SQL来进行。...而大数据技术可以完成对这些多样化数据的存储于处理。 第四个特征：价值巨大但密度较低（Value），传统的数据分析，主要对数据进行处理、可视化，最终形成报表等形式，辅助企业进行决策。...编年史 不了解大数据的历史，就没有真正掌握大数据。接下来，一起看一下开源大数据的发展历程，看它是如何顺应时代而诞生的。
应冷泉港实验室邀请，北京大学生命科学学院吴虹教授课题组(撰写了题为“PTEN in Regulating Hematopoiesis and Leukemogenesis”的综述文章，近期在Cold Spring...本文对以上内容进行了系统的综述，并提出了该领域面临的挑战和未来发展的方向。
本文基于对钢，铝，铜板和带钢的一些典型金属平面材料产品的160多种出版物的综述，试图对二维和三维表面缺陷检测技术进行全面的综述。
大数据治理的理论与技术专题 数字经济时代, 数据已成为新型生产要素, 大数据技术更是数据要素市场发展的核心科技引擎。...（原文链接： http://www.jos.org.cn/html/2023/3/6784.htm） 4、联邦学习贡献评估综述 全部作者：王勇，李国良，李开宇 第一单位：清华大学 计算机科学与技术系 综述了联邦学习领域中多参与方对学习过程贡献数据的估值指标...第一单位：移动网络和移动多媒体技术国家重点实验室(中兴通讯股份有限公司) 提出了一个面向开放大数据环境的动态数据保护系统BDMasker, 通过基于查询依赖模型的精准查询分析及查询改写技术, 能够实现动态脱敏全过程对业务场景零影响...（原文链接： http://www.jos.org.cn/html/2023/3/6783.htm） 3、面向大数据分析的分布式矩阵计算系统研究进展 全部作者：陈梓浩，徐辰，钱卫宁，周傲英 第一单位：华东师范大学...数据科学与工程学院 综述了面向大数据治理应用的分布式矩阵计算系统的研究进展, 并从编程接口、编译优化、执行引擎、数据存储这4个层面分析了该领域所面临挑战并展望了潜在研究方向。
在这篇综述中，总结了最近的图结构学习的方法，指出了现有的问题和对未来的展望。...我们希望这篇综述能够帮助我们扩大对 GSL 的理解，并指导 GSL 算法的未来发展。...精彩推荐知识图谱问答领域综述172篇 | COLING 2022论文集CCKS2022 -《知识图谱发展报告（2022）》融合图注意力机制与预训练语言模型的常识库补全COLING 2022 | 角色感知的渐进式谣言判别框架
选自arXiv 作者：Neel Kant 机器之心编译 让计算机程序自动生成新的程序看起来是一个非常「人工智能」的概念，事实上，它也是众多 AI 研究者们努力的...
基于此，大数据分析方法理论有哪些呢？ ?...大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities （预测性分析能力） 数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断...AnalyticVisualizations （ 可视化 分析） 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。...SemanticEngines （语义引擎） 我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。...挖掘 与前面统计和分析过程不同的是，数据挖掘一般没有什么预先设定好的主题，主要是在现有数据上面进行基于各种算法的计算，从而起到预测的效果，从而实现一些高级别数据分析的需求。
时间系列的综述 作者把计算挑战分为四个分析水平 实验设计，数据分析，模式识别，网络 对每一个水平而言，作者分别讨论计算和生物学问题。并且剔除一些方法试图处理这些问题。这些层次的很多问题被讨论。...这个综述期望能服务于，一，对实验生物学家提供一些分析数据的参考点，以解决实际问题。二，对那些对时间系列问题感兴趣的计算科学家提供一个开始点。 这篇论文中，我们区分静态的和时间系列实验。...这篇综述的剩下部分主要阐释这四个水平。对每一个水平来说，我们首先讨论设计这个水平的计算挑战和生物学问题，然后总结试图解决这些问题的方法。对一些水平来说，我们会讨论更多细节。
作者：韩锐 刘驰 来源：大数据DT 01 介绍 智能驾驶泛指对于交通工具（尤其是汽车）的智能化改造，应用自动驾驶（autonomous driving）以及车联网（Internet of Vehicles...智能驾驶大数据之所以能够被传统汽车行业以及新兴互联网企业、先进制造业等多方机构同时寄予厚望，包括但不限于以下原因： 1....对于新型大数据应用的发展而言，一方面，需要面向云边协同的层次化架构，充分利用云、边、端三者的优势，解决传统单一云模式下面临的问题；另一方面，需要针对特定应用，不断优化云边协同下数据处理系统的实现方案，使得该体系能够更加适应于不同特定的场景...本文摘编自《云边协同大数据技术与应用》（ISBN：978-7-111-70100-2），经出版方授权发布。 参考文献 ［68］ S C LIN, et al.
我们正处于大数据的时代，传统的信息检索技术已经不能满足用户对信息发现的需求，推荐引擎的出现，可以帮用户获取更丰富，更符合个人口味和更加有意义的信息。...总结 随着机器学习和大数据技术的不断火热与成熟，推荐系统的发展与应用也越来越成熟。但是需要我们学习的地方也有很多，无论怎么样，希望对推荐算法感兴趣的朋友能够继续努力。...大家可以在群里交流关于数据分析&数据挖掘的相关内容，还没有加入的小伙伴可以扫描下方管理员二维码，进群前一定要关注公众号奥，关注后让管理员帮忙拉进群，期待大家的加入。...● 大数据解读B站火过蔡徐坤的“鬼畜“区巨头们 ● 豆瓣已玩烂，来爬点有逼格的 ——IMDB 电影提升你的品位
概念、分类 数据分析系统的主要功能是从众多外部系统中，采集相关的业务数据，集中存储到系统的数据库中。...根据数据的流转流程，一般会有以下几个模块：数据收集（采集）、数据存储、数据计算、数据分析、数据展示等等。当然也会有在这基础上进行相应变化的系统模型。...按照数据分析的时效性，我们一般会把大数据分析系统分为实时、离线两种类型。实时数据分析系统在时效上有强烈的保证，数据是实时流动的，相应的一些分析情况也是实时的。...而离线数据分析系统更多的是对已有的数据进行分析，时效性上的要求会相对低一点。时效性的标准都是以人可以接受来划分的。 2． 网站流量日志数据分析系统 2.1．
时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步
基于如此的认识，大数据分析普遍存在的方法理论有哪些呢？ 1. 可视化分析。...大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了...大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 4. 语义引擎。...大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。...大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
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