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SDN最新研究进展

本文是笔者在最近阅读2015年至今的若干SDN论文后总结的SDN最新研究进展,希望对读者提供一些帮助。

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最新姿态估计研究进展

最新姿态估计研究进展 自上而下:就是先检测包含人的框,即human proposal,然后对框子中的人进行姿态估计。

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    从ACL 2020看知识图谱研究进展

    国际计算语言学协会年会 ACL 2020 按照原定时间已经于 7 月 5 日至 10 日召开,受到疫情影响,本次会议全部改为线上会议。ACL 2020 共收到了...

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    一文梳理跨域推荐研究进展

    从现在的研究进展来看,编者认为跨领域推荐和多任务推荐是远不如单领域单任务推荐成熟的,还有很多可以研究的问题,比如今年KDD[7,8]在跨领域推荐中引入序列信息,将debias和跨领域推荐结合[9]等等。

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    微软披露“绘图机器人”最新研究进展

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    【综述】自动机器学习最近研究进展

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    张俊林:对比学习「Contrastive Learning」研究进展精要

    背后的原因,目前仍然是未解之谜,不过对此也有些研究进展。BYOL的论文里首先指明了:之所以它没有坍塌到常数解,是由于online和Target两者结构的不对称造成的。 但是,从目前研究进展看,也存在一些问题。我们知道,自监督方法的一个潜在好处是;理论上随着无标注数据训练数据量的增大,那么自监督模型学习到的图像天然结构知识越丰富,应用在下游业务效果也应该越好。

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    【深度解密】量子机器学习的研究进展

    作者是来自英国布里斯托大学的量子工程中心研究员,布里斯托大学在量子力学和量子计算方面有很强的建树,诺贝尔物理学奖获得者、量子力学的奠基者之一保罗·狄拉克,中国科...

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    AI综述专栏|多模态学习研究进展综述

    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.

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    论文周报 | 推荐系统领域最新研究进展

    本文精选了上周(0509-0515)最新发布的20篇推荐系统相关论文,方向主要包括会话推荐[1,6,12,13]、基于强化学习的推荐[7,16]、基于对比学习的...

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    机器人多指灵巧手研究进展(二)

    机器人多指灵巧手的研究始终是机器人学术界和工业界的关注焦点,由于目前大部分的机器人末端执行器过于工具化,缺少通用的灵巧操作工具,而很多学者将注意力转移到了机器人...

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    在线推荐需要处理快速变化的用户偏好。深度强化学习(DRL)作为一种在与推荐系统交互过程中捕捉用户动态兴趣的有效手段,正在受到人们的关注。然而,由于状态空间大(如...

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    推荐系统,对于我们来说并不陌生,它已经无时无刻不方便着我们的生活、学习、工作等方方面面,并且已经成为许多社交/购物/新闻平台中必不可少的组件。近些年来学术界以及...

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    Fac Rev:多物种相互作用的研究进展

    https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7886066/

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    CVPR 是老牌的视觉、图像和模式识别等研究方向的顶会,本篇提前看中,让我们在人工智能、深度学习热潮的冲击下,一起关注一下视觉常识的最新研究进展

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