需要指出，这个问题与事先将论文上传到arXiv等预印本网站或其他意外泄露身份的情况有着根本的不同：这是存在于整个论文提交和审稿底层系统的问题，而且CMT3系统也被其他1000多个使用双盲和单盲评审的学术会议使用...（ICDE） ACM数据管理特别兴趣小组（SIGMOD） 超大型数据库国际会议（VLDB） 国际IEEE数据压缩会议（DCC） IEEE多媒体与博览国际会议（ICME） CMT最初是为ACM SIGKDD...根据官方反馈，目前没有发现其他CS/AI学术会议的审稿信息遭到泄露。 砍掉举办连续10年唯一的计算生物学Workshop NIPS 2018的事件还没说完。...往好处想，这或许也是MLCB自己独立出来，成为一个单独学术会议的机会。 不然又该怎么办呢？ 新增非洲、拉丁美洲、同性恋和犹太人 AI Workshop 但是，这届NIPS也不全是坏消息。...毕竟场地只有那么大，而2017年的NIPS注册人数已经高达8500人。 ? 在四川，8000多人因高温挤进泳池。
作者 | 山隹木又 编辑 | 丛 末 1 引言 在疫情影响下，不少学术会议都变成了线上举行，于是乎制作在线上会议上使用的oral视频成了科研工作者们的新任务，最近做了BBN工作CVPR2020 oral...学术会议的视频中，图像一般是slides，声音一般是对slides的讲解。
对于计算机学科特别是人工智能领域的学术会议和期刊，其均有相对成熟和流程化的同行评议（即审稿）机制。...中能缩写的尽量缩写，如约定俗成的PCA、CNN等不必展开，从而节省空间，将资源留给更需要的回应； Rebuttal时若发现审稿人的factual error，如ta提出的某个观点有显然错误、提出需要对比的数据集显然不是该领域常用的数据等
转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] Research.com是一个可以搜索学术会议网站的影响因子的网站。 好用是好用，但有一个缺点：得手动选择类目。
7月22-23日，本年度中国人工智能学术会议最强音——2017中国人工智能大会（CCAI 2017）即将在杭州国际会议中心唱响。...方法包含了不同类型的机器学习和基于知识的自然语言理解技术，能够充分利用知识图片和各种其他结构化数据源，实现信息的互补。...在这种方法中，文本分析管道被嵌入在开源大数据分析平台Apache Flink中，能够支持近乎实时地快速处理海量数据。 基于大数据的机器学习取得了巨大的成功。...然而，有许多应用领域都禁止使用大量标签数据。...日本理化学研究所先进智能研究中心主任Masashi Sugiyama将介绍监督弱化分类方面的最新研究进展，包括两组未标记数据分类、正面数据和未标记数据分类、半监督分类的新方法和补充标签分类，以及日本研究者在人工智能领域的科研进展
近日，来自 THU F205 CV Lab 的 Jackie Tseng 同学更新了人工智能、计算机视觉、数据挖掘与 NLP 领域的学术会议时间列表。...除了学术界，产业界在学术会议中也越来越活跃，需要紧跟学术会议步伐来招人、做技术宣传。...因此我们把这份由 THU F205 CV Lab Jackie Tseng 同学更新的 2018-2019 人工智能、计算机视觉、数据挖掘与 NLP 领域学术会议时间列表推荐给大家，明年的学术会议参与规划就看它了...该列表最新一次更新是 7 月 25 日，栏目包括 A、B、C 三类学术会议名称、举办时间/地点、截稿日期、官网、H-index 指数。...图注：2019 年 CVPR 会议信息 因 NIPS 2018、KDD 2018 等学术会议还未召开，因此部分会议是 2018 年的信息，如下： 此外，值得一提的是，顶级学术会议 IJCAI
2015年顶级AI学术会议安排早知道，点击右上角菜单按钮，选择“收藏”，或者直接保存下方图片即可随时查看啦：） ?
新智元报道 来源：CCF 编辑：肖琴 【新智元导读】中国计算机学会 (CCF) 正式发布了2019版《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》，距离上一版已经3年，一起来看看新版目录有哪些变化吧...近日，中国计算机学会 (CCF) 正式发布《中国计算机学会推荐国际学术会议和期刊目录》（下文简称 “目录”）。 这次更新距第四版目录（ 2015 年 12 月）发布已有三年。...下面列举2019版《目录》的所有A类国际学术会议，供大家参考比较。完整《目录》请点击“阅读原文”获取。...Software Testing and Analysis OSDI： USENIX Symposium on Operating Systems Design and Implementations (数据库...／数据挖掘／内容检索) SIGMOD： ACM Conference on Management of Data SIGKDD： ACM Knowledge Discovery and Data Mining
在AI和机器学习领域最重要的会议之一：神经信息处理系统大会（NIPS）目前正在考虑更改其名称，部分原因是首字母缩略词的内涵具有性别歧视意味，主要针对英语使用者。...
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。...他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。...这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏...一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？...正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
2019 年，这些国际顶级学术会议将如约与大家见面，而 AI 科技评论也将前往现场继续新一年的学术会议报道。...美国 国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations），简称 ICLR，2013 年成立了第一届，由位列深度学习三大巨头之二的...，由美国计算机协会 ACM 下的数据挖掘分会举办，是国际数据挖掘领域的顶级会议。...International Conference on Computer Vision（国际计算机视觉大会 ），由 IEEE 主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议...，一般是在欧洲、亚洲、美洲三大洲间循环举办。
数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。...上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ?...我们评估了各种NoSQL（不同于传统的关系数据库的数据库管理系统的统称）的具有上述特点风格的数据库。...追加（无更新）数据模型：它仅支持一个只追加数据模型中，一旦它被写入后，就不能进行修改。这对于存储交易数据，并希望防止数据损坏的系统是非常有用的。由于是只追加模型，修改会自然幂等和交换。...在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
本次 AAAI 2020 学术会议论文提前看，笔者挑选了常识知识、常识推理相关的 3 篇论文为大家作以解读。...作者在几个基准数据集上的实验验证了该方法的有效性。 为了让大家更直观的感受，图 1.1 率先为大家展示了本文的方法在 MSVD 英文视频数据集和 Youku-vc 中文视频数据集上的定性结果。 ?...实验评估 作者使用了 MSVD 视频数据集和 MSCOCO 图像数据集进行了实验，MSVD 数据集从 Youtube 视频收集而来，训练验证和测试集划分为 1200,100,670。...实验评估 作者使用 CommonsenseQA 数据集进行了实验，该数据集包含 12102 个样本 (train:9741,val:1221,test:1140)，作者选择了在验证集上最好的模型，并提交了在测试数据上的预测结果...PIQA 数据集信息统计 PIQA 数据集由 16,000 多个训练的 QA 对组成，另外分别提供了约 2K 和 3K 进行开发和测试。
AI 科技评论按：伦敦当地时间8月20日， ACM SIGKDD （知识发现与数据挖掘会议）正式在伦敦开幕，AI 科技评论也来到了现场为大家报道现场的盛况。...、机器人等领域学术会议不同的是，在KDD 2018上，这个方式似乎不太行得通。...AlphaRisk 应用 AI 技术改变了传统的风控运营模式，通过 Perception(风险感知)、AI Detect(风险识别)、Evolution(智能进化)、AutoPilot(自动驾驶)4大模块的构建...其实不止是 KDD，从目前AI 科技评论参与过的各个学术会议来看，通过布展等方式深度参与学术会议，如今已经俨然成为企业颇为流行的一种宣传方式。尤其在领域富有针对性的学术会议中拥有一个对外发声的机会。...另外，学术会议上汇聚了诸多的行业大牛、青年学者，这更是一个国内外企业都求职不得的招聘渠道，在这个渠道中直接与人才接触，是企业招揽人才的一个行之有效的方式，在未来，学术会议必然会愈发成为各个厂商在人才招聘方面的主战场
By 超神经 内容概要：作为 WAIC 的首场外场活动，2021 IJCAI-SAIA YES青年精英学术会议于今天在上海开幕。...关键词：WAIC IJCAI 学术会议 作为 WAIC 的首场外场活动，2021 IJCAI-SAIA YES青年精英学术会议于今天在上海开幕。 ?...群星云集，老牌顶会展现强大号召力 老牌顶会 IJCAI 作为人工智能领域历史最悠久的顶级学术会议，诸多影响深远的经典论文都曾在 IJCAI 上留名。...IJCAI-SAIA联合办公室秘书长邵怡蕾博士 邵博士介绍道 IJCAI-SAIA YES 是一场以人为本的学术大会、是一场以青年人为主的学术大会、是一场大家的学术会议。...之后Thomas简要地介绍了在交通场景中实时目标跟踪中的一个富有成果的应用，其中规则和背景知识可以用来构建灵活的数据融合pipeline。
大数据：大价值大机遇大变革 2017-3-26 张子阳 推荐: 1 难度: 1 ? 这本书就像一个印刷出来的PPT，字体比较大，留白比较多，大量图片，全彩印刷。...概括起来有下面这些要点： 数据量正指数级别增长。大数据时代已经来临。 大数据特点：存储量大、计算量大、增长速度快、类型多样化。...制造业应用：给挖掘机安装GPS和数据上传系统，统计挖掘机每月的工作时长。然后根据大量用户的实际使用数据，来判断市场是否有过剩的风险。 银行业应用：反诈骗系统。...数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。...相对稳定：数据一旦进入数据仓库以后，一般很少进行修改，更多地是对信息进行查询操作。 反映历史变化：不只是反映企业当前的状态，而是记录了过去某一点到当前各个阶段的信息。
随着人工智能的火热，当前 AI 领域的学术会议也受到越来越多的关注，而这些学术会议的投稿规模也不断超越往届，据网友统计，近期 AI/ML/NLP/CV 顶会投稿规模分别为：EMNLP2018: 2137
原文：下载 | CCF推荐国际学术刊物&国际学术会议-人工智能CCF推荐会议分为A、B、C三类，会议论文指“Full paper”或“Regular paper”（正式发表的长文），对于会议上其他形式发表的论文如...《目录》共分为以下10个部分：计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统计算机网络网络与信息安全软件工程/系统软件/程序设计语言数据库/数据挖掘/内容检索计算机科学理论计算机图形学与多媒体人工智能人机交互与普适计算交叉...37TIISACM Transactions on Interactive Intelligent Systemshttps://dblp.org/db/journals/tiis/index.html国际学术会议
大数据已过时，算法正当道。数据已经成为一种商品，每个组织都能够收集和存储大量的数据。分析大数据也不再那么引人注目了。每个组织都可以聘用或培训大数据分析人员来了解数据模式。...由于数据湖带来了相当多的挑战，在2016年，我们将看到数据湖管理的未来：数据湖服务作为一种解决方案，为您的数据湖提供一个完整的管理方案。...由于数据湖在大规模数据存储和分析方面具有巨大优势，数据湖服务解决方案将被用于许多组织中。...因此，高级管理人员正在寻找其人力资源的确切数据，所以，2016年我们会看到人力资源分析将迈出一大步。 人力资源分析虽然是人事部门新的业务领域，但为了更好地提高人力资源的投资回报率，该业务增长极为迅速。...对于那些大的商业组织而言，大数据已经成为通用语言。在适应新趋势方面，政府是缓慢的，但是在2016年，我们会看到更多的国家、地区和地方政府会采用大数据技术来提高社会和公民的体验。
2017年8月27日-9月1日， 数据库领域的国际顶级学术会议VLDB(Very Large DataBase) 在德国慕尼黑召开。...主题模型的应用场景非常广泛，可以用于多个领域，比如推荐系统、广告CTR预估，用户兴趣分类……但是在工业界的场景下训练主题模型，经常会遇到三个问题： 训练的数据规模非常大，2T大小的样本，3000亿个Token...性能数据：在腾讯真实的推荐数据集上最高是原有系统的 9 倍 为了进行全面的评测，LDA 和之前开源的Petuum，以及微软的LightLDA，在2个数据集上进行对比。...一个是开源的PubMED，一个是腾讯真实的推荐数据集。实验结果表明，在数据量越大的情况下，LDA 的优势越明显。...大规模生产数据 为了更好的体现LDA 的性能，在腾讯内部生产集群上，LDA 使用更大的数据集进行训练。从下图的数据集可以看到，最大的一个数据集有3000亿个token，大约1.8TB的数据量。
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