The 10th International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG 2021, in cooperation with ACM/SIGAI) is an academic forum on Knowledge Graphs. The mission of IJCKG 2021 is to bring together international researchers in the Knowledge Graph community and other related areas to present innovative research results or novel applications of Knowledge Graphs. IJCKG has evolved from the Joint International Semantic Technology Conference (JIST): a joint event for disseminating research results regarding the Semantic Web, Knowledge Graphs, Linked Data and AI on the Web.
在学术领域,arXiv 是不可或缺的论文阅读工具,同时它的功能也在不断地丰富和完善,以期为研究者提供更便捷的论文服务。不仅 arXiv 网站本身致力于服务更新,学术圈的研究机构和研究者也非常积极地开发各类小工具来提升 arXiv 网站的易用性。
据官方推特消息,Papers With Code联合arXiv推出了代码链接功能,以后在上传arXiv论文的时候,就能顺便提交代码,不需要在论文里默默地加上链接,然后被忽略啦!
Papers with Code 正式加入 Facebook,这足以说明随着机器学习领域论文数量的剧增,如何快速获取想要的论文极其重要。机器之心之前也从 state-of-the-art 出发,尝试采集各领域的顶级论文,并希望有助于读者获取最新的研究成果。
机器学习资源网站 Papers with Code 自创立以来,凭借丰富的开放资源和卓越的社区服务,成为机器学习研究者最常用的资源网站之一。2019 年底,Papers with Code 正式并入 Facebook AI。最近,它又有了新举措:与论文预印本平台 arXiv 展开合作,支持在 arXiv 页面上添加代码链接。
本文盘点ECCV 2020 中所有与3D手部姿态估计(3D Hand Pose Estimation)相关的论文,总计 8 篇。
本文盘点ECCV 2020 中所有与人员再识别(Person Re-Identification,ReID)相关的论文,总计 24 篇,其中两篇Oral 论文,15篇已经或者将开源代码。
[1].Generative Sparse Detection Networks for 3D Single-shot Object Detection
每次根据用户点击的那一张图片的索引的上下区间50,这个50可以自己设置,就是最大的照片数量,
一周前发布的一份对人工智能产业的评估发现,研究人员提交的论文中只有15% 发表了他们的代码。
Papers with Code果真是AI领域的学术神器,前段日子,刚和arXiv联手推出了代码链接功能,让研究er们在上传arXiv论文的时候,顺便提提交一下代码。今日,又把机器学习数据集一网打尽。
标星★置顶公众号 爱你们♥ 量化投资与机器学习编辑部出品 相关热点文章 量化投资界:2019年度最佳论文出炉! 0 前言 我们整理了一些在2019年较好的量化、交易、策略论文供大家学习。 希望大家不要像这样 P 1月论文 1、多模态深度学习在股票短期波动预测中的应用 下载地址:https://arxiv.org/abs/1812.10479 2、校准波动模型:一种卷积神经网络方法 下载地址:https://arxiv.org/abs/1812.05315 3、价差变化如何影响订单簿 下载地址:h
这是 PaperDaily 的第29篇文章 [ 自然语言处理 ] Sockeye: A Toolkit for Neural Machine Translation @zhangjun 推荐 #Neural Machine Translation 一个开源的产品级神经机器翻译框架,构建在 MXNet 平台上。 论文链接 https://www.paperweekly.site/papers/1374 代码链接 https://github.com/awslabs/sockeye Multilingual
Papers With Code 由 Reddit 用户 rstoj 开发,旨在提供免费、开源的机器学习论文资源、代码和评估排行榜。目前该网站已经完成了代码与论文的自动化链接,正在研究自动提取论文中的评估数据。
摘要:查找论文及对应源码的神器 Papers With Code 刚刚推出了最新版本,可以用图形界面查找你想要的 SOTA 实现,从应用领域到具体任务再到实现代码一步到位。据网站开发者介绍,里面包含了 966 个机器学习任务、515 个评估排行榜(以及当前最优结果)、8625 篇论文(带源码)、704 个数据集
空间动态风力发电预测(Spatial Dynamic Wind Power Forecasting)对风能的利用具有实际意义,参与者应准确估计风电场的风能供应。
The h-index of an author is the largest h where he has at least h papers with citations not less than h. Bobo has no papers and he is going to publish some subsequently. If he works on a paper for x hours, the paper will get (a·x) citations, where a is a known constant. It’s clear that x should be a positive integer. There is also a trick – one can cite his own papers published earlier.
刚刚发现了一款神器,叫做 Papers With Code,这个网站非常之牛逼!如果你是做数据挖掘、机器学习、深度学习相关的,这个网站可以帮上大忙。
阅读 arXiv 论文时,我们可能会被冗长的篇幅以及有时晦涩难懂的语言「吓到」。这时,如果提供论文的视频解读,那就再好不过了。然而,我们想要获得论文的视频解读,又不得不去谷歌或者 YouTube 网站搜索,耗时耗力。
查找论文及对应源码的神器 Papers With Code 刚刚推出了最新版本,可以用图形界面查找你想要的 SOTA 实现,从应用领域到具体任务再到实现代码一步到位。据网站开发者介绍,里面包含了 966 个机器学习任务、515 个评估排行榜(以及当前最优结果)、8625 篇论文(带源码)、704 个数据集。
https://github.com/nextapps-de/flexsearch
本文带你快速get近期精选论文的亮点和痛点,时刻紧跟AI前沿成果。 01 Large Scaled Relation Extraction with Reinforcement Learning @theodoric008 推荐 #Relation Extraction 本文是中科院自动化所发表于 AAAI 2018 的工作。论文提供了一种利用强化学习进行实体关系抽取的思路,近几年做 RE 的,有基于 Supervised 数据集的:2015 Xu CNN,2016 Zhou LSTM;有基于远程监督数
简单记录一下。 示例数据 📷 示例代码 import requests from bs4 import BeautifulSoup from tqdm import tqdm from pybtex.database import BibliographyData, Entry from pybtex.database.input import bibtex import pandas as pd import time import json import random def search
[This article first appeared in ACM SIGOPS Operating Systems Review, Vol. 17, No. 3 (July, 1983), pages 35-40. Every effort has been made to keep the text in this document identical to that of the original article. The text in this file was scanned using OCR technology and has been carefully proofread, but some scanning errors may remain. This document is being made available with the permission of the authors.]
知识抽取是指从不同来源、不同结构的数据中进行知识提取,提取出数据内涵的事实性信息并供给知识图谱做进一步加工处理后会形成知识,存入到知识图谱。
这是 PaperDaily 的第31篇文章 [ 自然语言处理 ] Knowledge Graph Embedding: A Survey of Approaches and Applications @jerryshi 推荐 #Knowledge Graph 本文对当下流行的 Knowledge Graph Eembedding 进行汇总,主要介绍了两大类,Translational Distance Models 和 Semantic Matching Models,简要叙述了每中方式下的算法。最后又给出
科研神器sci-hub下载文献简单易用,但是仍然需要手动下载,如果待下载文献太多,就不那么友好了,最好可以自动批量下载,而这个正好是python requests库所擅长的。
以机器/深度学习和生理信号分类为主题,整理了近10年的500余篇学术论文,涵盖了13种不同的分类任务、10余种典型的分类模型以及4种不同类型的信号。作者把论文整体的统计分析结果和全部论文列表放到了Github上贡献给相应领域研究者。
最近发现了一个非常好用的文献调研工具——Connected Papers,这是一个免费的文献图谱可视化工具,可以帮助研究人员和科学家查找和探索与其研究领域相关的论文。
二十几天前,Reddit 用户「ContributionSecure14」在机器学习社区疯狂吐槽:「我花了一个星期尝试复现一篇论文,结果失败了。上网搜了一下才发现,也有其他人说这篇论文的结果无法复现。」
This guide is patterned after my “Doing well in your courses”, a post I wrote a long time ago on some of the tips/tricks I’ve developed during my undergrad. I’ve received nice comments about that guide, so in the same spirit, now that my PhD has come to an
Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher’s h-index.
今年 IJCAI 的投稿总数比去年增加了约 37%,所以录用率随着降低到了不足 20% 也算情有可原。不过意外的是,收到录用或者拒稿通知后,许多作者都通过种种途径表达了自己的不满,包括对于打分、审稿人意见、Rebuttal 环节等等,似乎都有大量问题。一时间对于论文审稿过程的批评和讨论沸沸扬扬,其它媒体也进行了报道。
来源:PaperWeekly 本文共3050字,建议阅读7分钟。 本文带你发掘近期8篇AI领域精选论文的亮点和痛点,时刻紧跟 AI 前沿成果。 01 Fast and Accurate Reading Comprehension by Combining Self-Attention and Convolution @RefluxNing 推荐 #Machine Reading Comprehension 本文是 CMU 和 Google Brain 发表于 ICLR 2018 的文章,论文改变了以往机器
Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index. According to the definition of h-index on Wikipedia: "A scientist has index h if h of his/her N papers have at l
目标检测和深度学习 Object Tracking NIPS2013 DLT: Naiyan Wang and Dit-Yan Yeung. "Learning A Deep Compact Image Representation for Visual Tracking." NIPS (2013). paper [http://winsty.net/papers/dlt.pdf)] project [http://winsty.net/dlt.html)] code [http://winsty.net/
Given an array of citations (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher's h-index.
从growth at all cost 到profitability mindset,都是被Uber Wework 弄得。软银老板Masa的头发估计又得脱落几根,不过airbnb也许是2020年被大家追捧的一个新星,从cash at hand / total funds raised 的比例来看,就是下一个google,Facebook和zoom的节奏啊!
Given an array of citations sorted in ascending order (each citation is a non-negative integer) of a researcher, write a function to compute the researcher’s h-index.
A few years ago, we prepared a series of workshops on writing research papers and talks. Our first workshop began with three obvious principles: Understand your ideas. Know what a good paper looks like. Write for your reader, not for yourself. These tips a
爬虫框架也许能简化工作量,提高效率等。scrapy是一款方便好用,拓展方便的框架。
作者 | 西西 编辑 | 陈彩娴 刚刚,知名机器学习论文网站 Papers With Code 在推特上官宣: 「我们突破了 6000 个基准!我们现在囊括了超过6.4k个机器学习的基准。非常感谢领域成员的持续贡献!」 Papers with Code 中收集了各种机器学习的内容(论文、代码、结果),为研究者们提供了迅速搜索论文与掌握行业领先研究的途径,一向受到「MLer」的欢迎。 自2018年7月成立以来,该网站便经历了几个重要的发展阶段: 2019年12月,加入Facebook人工智能研究院(FAIR
来源:PaperWeekly 本文长度为636字,建议阅读3分钟 本文为你分享6份最新的开源代码,包括自然语言处理、计算机视觉和机器学习3个方面。 自然语言处理 1DuReader: a Chinese Machine Reading Comprehension Dataset from Real-world Applications @zhangjun 推荐 #Machine Reading Comprehension 大型中文阅读理解数据集,工作来自百度。 论文链接 https://www.pa
http://biaoblog.cn:3000/uploads/1677230987632.gif
参考:文献检索神器之Research Rabbit - 知乎 (zhihu.com)[1]
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
作者 何从庆 授权自 AI算法之心 近些天在微信群里经常看小伙伴问到“机器学习如何入门,看哪些资料 ?”,于是乎想根据笔者学习两年多的学习经验,介绍下机器学习如何入门,该看哪些资料?下面我将从以下几个
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云