个性化推荐系统（Recommender Systems）作为解决信息过载的有效技术，已经被广泛运用于各类线上应用系统，比如电子商务以及在线视频平台。在当前的推荐系统技术中，协同过滤逐渐演变成为非常重要的模型框架用于通过用户历史的交互行为学习复杂的用户兴趣爱好。其中基于深度学习框架的推荐算法通过有效地学习用户和商品的表征信息，已经为大量的实际推荐平台强劲助力。
一个scikit-learn教程，通过将数据建模到KMeans聚类模型和线性回归模型来预测MLB每赛季的胜利。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
小编新接触语音SDK项目，SDK无UI、底层调用多个C++算法库、提供的是AI服务。语音AI项目，识别效果是至关重要的一环，识别效果评测也是一项测试重点。为了制定一个专业、全面的效果评测的方案，小编学习了相关知识，对方案制定有了初步思路。希望对测试小伙伴有所帮助~~(●—●)
谷歌曾在 ACL 2018 上发表了一篇数据集论文《Conceptual Captions: A Cleaned, Hypernymed, Image Alt-text Dataset For Automatic Image Captioning》，该数据集 Conceptual Captions 共有大约 330 万张图像。但他发现了几个问题：
编者按：作者通过创建和扩展自己的分布式爬虫，介绍了一系列工具和架构, 包括分布式体系结构、扩展、爬虫礼仪、安全、调试工具、Python 中的多任务处理等。以下为译文： 大概600万条记录，每个记录有15个左右的字段。 这是我的数据分析项目要处理的数据集，但它的记录有一个很大的问题：许多字段缺失，很多字段要么格式不一致或者过时了。换句话说，我的数据集非常脏。 但对于我这个业余数据科学家来说还是有点希望的-至少对于缺失和过时的字段来说。大多数记录包含至少一个到外部网站的超链接，在那里我可能找到我需要的信息。因此
今天为大家介绍的是来自Kamal Choudhary团队的一篇论文。在这项工作中，作者介绍了ChemNLP库，它可用于以下方面：（1）整理材料和化学文献的开放访问数据集，开发和比较传统机器学习、transformer和图神经网络模型，用于（2）对文本进行分类和聚类，（3）进行大规模文本挖掘的命名实体识别，（4）生成摘要以从摘要中生成文章标题，（5）通过标题生成文本以建议摘要，（6）与密度泛函理论数据集集成，以识别潜在的候选材料，如超导体，以及（7）开发用于文本和参考查询的网络界面。作者主要使用公开可用的arXiv和PubChem数据集，但这些工具也可以用于其他数据集。此外，随着新模型的开发，它们可以轻松集成到该库中。
AI 科技评论按：本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件，得到了作者本人指点和审核，在此表示感谢。 前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技
将机器学习的方法推广到新问题仍然存在着不小的挑战，其中最严峻的问题之一，就是人工提取特征的复杂性和高时间耗费性，本文就将带你了解自动化特征提取方法。
摘要：人脑是一个动态的模块化网络，可以分解为一系列模块，其活动随时间不断变化。静息状态下，在亚秒级的时间尺度上会出现几个脑网络，即静息态网络(RSNs)，并进行交互通信。本文尝试探究自发脑模块化的快速重塑及其与RSNs的关系。三个独立的健康受试者静息态数据集（N=568），对其使用脑电/脑磁图(EEG/MEG)来探究模块化脑网络的动态活动。本文证实了RSNs的存在，且其中一些网络存在分裂现象，尤其是默认模式网络、视觉、颞区和背侧注意力网络。本文也证明了心理意象中的个体间差异与特定模块的时间特征有关，尤其是视觉网络。综上所述，本文的研究结果表明大规模电生理网络在静息态时具有依赖模块化的动态指纹。
科学技术的快速发展伴随着同行评审科学出版物的指数级增长。与此同时，论文的评审是一个耗时耗力的过程，必须由相应领域的专家来完成。这样一来，为不断增长的论文提供高质量的评审成为一大挑战。那么，有没有可能自动生成论文评审呢？
处理大规模数据集时常是棘手的事情，尤其在内存无法完全加载数据的情况下。在资源受限的情况下，可以使用 Python Pandas 提供的一些功能，降低加载数据集的内存占用。可用技术包括压缩、索引和数据分块。
在科研领域，同行评审(review-rebuttal)是保证学术质量的关键环节。这一过程中的辩论和反驳非常具有挑战性。传统的同行评审生成任务通常集中在表面层面的推理。 研究人员发现，考虑论点背后的态度根源和主题可以提高反驳的有效性。
正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展，并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。从帮助我们写得更好到优化我们的一些任务，每天我们都看到有新模型发布的消息。
让我们想象，你有一个非常大的数据集，以至于读入内存之后会导致溢出，但是你想将它的一部分用Pandas进行处理，如果你在某个时间点只是想加载这个数据集的一部分，可以使用分块方法。
https://blog.csdn.net/u011239443/article/details/80094426 论文地址：http://xueshu.baidu.com/s?wd=paperu
对话状态跟踪 (DST) 中一个重要但很少被解决的问题是动态 ontology（如电影、餐馆）和 unseen 的插槽值的可扩展性。以前的方法通常依赖于 n 格枚举或槽标记输出的候选生成，这可能遭受错误传播而导致效率低下。
本文聊一下在开发Core Data with CloudKit项目中常见的一些问题，让大家少走弯路、避免踩坑。
选自arXiv 作者：Dongyeop Kang等 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、李亚洲、李泽南 在人工智能领域，会议论文是证明研究人员学术水平的重要一环。是否存在一些「技巧」可以提高论文被大会接收的几率？人工智能是否可以帮助我们？近日，来自卡耐基梅隆大学（CMU）研究者们收集了上万篇 AI 顶级会议的接收/被拒论文，并使用机器学习工具进行分析，获得了一些有趣的结果。最后，当然……这一研究的论文已经被即将在 6 月 1 日于美国举行的自然语言处理顶会 NAACL 2018 接收。 项目
广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人才热度也是高居
近年来预训练语言模型(BERT、ERNIE、GPT-3)迅速发展，促进了NLP领域各种任务上的进步，例如阅读理解、命名实体识别等任务。但是目前的这些预训练模型基本上都是在通用文本上进行训练的，在需要一些需要对结构化数据进行编码的任务上（如Text-to-SQL、Table-to-Text），需要同时对结构化的表格数据进行编码，如果直接采用现有的BERT等模型，就面临着编码文本与预训练文本形式不一致的问题。
今天为大家介绍的是来自Kazuyoshi Ikeda团队的一篇论文。对于制药公司来说，确认新开发化合物的专利状态至关重要，因为这不仅是知识产权的问题，也关乎药物的创新与独特性。随着AI的进步，我们能生成大量的化合物，但确认这些化合物的专利状态一直是个挑战，因为缺乏免费且易于使用的工具来及时确定生成化合物在专利方面的新颖性；此外，全球范围内也缺乏适当的制药专利参考数据库。
本文通过介绍pydbgen的安装使用，以及一些基本功能实现和代码，带你简单地了解一下pydbgen。 SQL或数据科学领域的初学者通常会很难轻易访问大型示例数据库文件（.DB或.sqlite）来练习S
这篇文章中，我们将介绍FamilyGan，用于查看未来子女得样子。这是在DataHack 2019期间所做的一个竞赛项目，并赢得了Lightricks奖项。
多目标跟踪（Multiple Object Tracking，MOT）是计算机视觉领域中一个关键领域，有广泛应用。当前研究主要集中在跟踪算法的开发和后处理技术的改进上。然而，对跟踪数据本身的特性缺乏深入的研究。
HAVING通过在每个组的所有行上应用一些条件来过滤组。我们将其解释为只保留具有某些条件的组的一种方式。请注意WHERE和HAVING之间的区别：我们使用WHERE来过滤行，而我们使用HAVING来过滤组。在 SQL 执行查询时，WHERE在HAVING之前。
摘要：行人重识别（Person Re-Identification，简称Re-ID），是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术，在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEE TPAMI综述论文 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》，该文作者来自武汉大学、起源人工智能研究院（IIAI）、北理工、英国萨里大学、Salesforce亚洲研究院。
本篇参考：https://resources.docs.salesforce.com/sfdc/pdf/integration_patterns_and_practices.pdf
在本文中，将介绍用于课堂内Kaggle挑战的方法。花了大约两个星期的时间在挑战赛上，最终提交分数为0.97115，使在最终排行榜上排名第二。
转眼学生生涯就结束了，在家待就业期间正好有一段空闲期，可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结。
这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中，涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。
近日，「德睿智药」与广州生物岛科学家团队的合作论文“An Extensive Benchmark Study on Biomedical Text Generation and Mining with ChatGPT”，发表在国际顶级生物信息学期刊Bioinformatics上。AI大语言模型应用于生物医药领域需要深入的领域理解能力，同时科学的模型表现评估也是研发出应用于生物医药领域大语言模型的基础。为此，本论文研究团队开发出一项全面的基准测试流程，以评估各种AI大语言模型在生物医学数据挖掘上的性能。
导读 哪部电影将会爆红？谁即将获得格莱美大奖？明天哪些股票会涨？人们对未来有着许许多多的预测，这些预测不仅仅是为了娱乐，还能为那些预测正确的人带来真正的价值。因此，预测分析在学术界和工业界引起了广泛关注。 比赛 社会媒体已经走进我们的生活，我们也要学会利用社会媒体获取有用的信息。目前，研究人员根据不同行业建立了大量的社会化媒体数据集，这将有助于我们在社交媒体技术和应用方面取得重大进展。因此，中国科学院大学（CAS），中央研究院（AS），微软亚洲研究院（MSRA）联合组织了这次ACM multimedia 2
脑机接口(BCI)利用神经活动作为控制信号，可以与计算机直接通信。这种神经信号通常从各种研究充分的脑电图(EEG)信号中选择。对于给定的脑机接口(BCI)范式，特征提取器和分类器是针对其所期望的脑电图控制信号的不同特征而定制的，这限制了其对特定信号的应用。卷积神经网络(Convolutional neural networks， CNNs)已被用于计算机视觉和语音识别中进行自动特征提取和分类，并成功地应用于脑电信号识别中；然而，它们主要应用于单个BCI范例，因此尚不清楚这些架构如何推广到其他范例。在这里，我们想问的是，我们是否可以设计一个单一的CNN架构来准确地分类来自不同BCI范式的脑电图信号，同时尽可能小型的方法。在这项工作中，我们介绍了EEGNet，一个小型的卷积神经网络为基于脑电图的BCI。我们介绍了深度卷积和可分离卷积的使用来构建脑电图特定模型，该模型封装了众所周知的脑机接口脑电图特征提取概念。我们比较了EEGNet，包括被试内和跨被试分类，以及目前最先进的四种BCI范式：P300视觉诱发电位、错误相关负波(ERN)、运动相关皮层电位(MRCP)和感觉运动节律(SMR)。我们表明，当在所有测试范例中只有有限的训练数据可用时，EEGNet比参考算法更好地泛化，并取得了相当高的性能。此外，我们还演示了三种不同的方法来可视化训练过的EEGNet模型的内容，以支持对学习到的特征的解释。意义：我们的结果表明，EEGNet足够鲁棒，可以在一系列BCI任务中学习各种各样的可解释特征。本文发表在Journal of Neural Engineering杂志。
原因是：他在CORD-19（COVID-19文献数据集） Kaggle挑战赛中斩获了6项大奖。
在构建大语言模型应用程序时通常有两种常见的方法来整合专有和特定领域的数据：检索增强生成和微调。检索增强生成通过外部数据增强提示，而微调将额外的知识整合到模型本身中。不过，对这两种方法的优缺点了解的却不够充分。
随着互联网时代的迅速发展，社交网络平台已经成为人们向全世界传达情感的重要手段。有些人使用文本内容、图片、音频和视频来表达他们的观点。另一方面，通过基于 Web 的网络媒体进行的文本通信有点让人不知所措。由于社交媒体平台，互联网上每一秒都会产生大量的非结构化数据。数据的处理速度必须与生成的数据一样快，这样才能够及时理解人类心理，并且可以使用文本情感分析来完成。它评估作者对一个项目、行政机构、个人或地点的态度是消极的、积极的还是中立的。在某些应用中，不仅需要情绪分析，而且还需要进行情绪检测，这可以精确地确定个人的情绪/心理状态。「本文提供了对情感分析水平、各种情感模型以及情感分析和文本情感检测过程的理解；最后，本文讨论了情绪和情感分析过程中面临的挑战」。
论文题目：Video-based Person Re-identification with Spatial and Temporal Memory Networks
数据框（和矩阵）有2个维度（行和列），要想从中提取部分特定的数据，就需要指定“坐标”。和向量一样，使用方括号，但是需要两个索引。在方括号内，首先是行号，然后是列号（二者用逗号分隔）。以metadata数据框为例，如下所示是前六个样本：
近年来，行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注，CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行人重识别技术的日渐成熟，其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
NLP中的大多数成功案例都是关于监督学习或半监督学习的。从根本上说，这意味着我们的解析器、情感分类器、QA系统和其他一切都和训练数据一样好。基于这一事实，数据和模型工程，对于 NLP 进一步的发展来说同样重要。这就是为什么顶级会议 ACL 通常还专设了一个“资源和评估”通道，并颁发最佳资源论文奖。
广泛被应用的数据分析 谷歌的数据分析可以预测一个地区即将爆发的流感，从而进行针对性的预防；淘宝可以根据你浏览和消费的数据进行分析，为你精准推荐商品；口碑极好的网易云音乐，通过其相似性算法，为不同的人量身定制每日歌单…… 数据正在变得越来越常见，小到我们每个人的社交网络、消费信息、运动轨迹……，大到企业的销售、运营数据，产品的生产数据，交通网络数据…… 如何从海量数据中获得别人看不见的知识，如何利用数据来武装营销工作、优化产品、用户调研、支撑决策，数据分析可以将数据的价值最大化。 数据分析人
股票市场预测由于其非线性、高度波动性和复杂性，一直是个复杂的问题。近年来，深度学习在许多领域占据了主导地位，在股市预测方面取得了巨大的成功和普及。本文以深度学习技术为重点，对其应用于股市预测研究进行结构化和全面的概述，介绍了股市预测的四个子任务及股市预测主流模型，并分享了一些关于股市预测的新观点及未来的几个方向。
AI 科技评论按，数据是所有机器学习问题的核心。如果不能访问相关数据，那么现在使用机器学习所取得的所有进展都是不可能的。尽管如此，如今大多数机器学习爱好者专注于获取方法论知识（这是一个很好的开始，但不是一直如此）。
上一篇文章中一直围绕着CNN处理图像数据进行讲解，而CNN除了处理图像数据之外，还适用于文本分类。CNN模型首次使用在文本分类，是Yoon Kim发表的“Convolutional Neural Networks for Sentence Classification”论文中。在讲解text-CNN之前，先介绍自然语言处理和Keras对自然语言的预处理。 自然语言处理就是通过对文本进行分析，从文本中提取关键词来让计算机处理或理解自然语言，完成一些有用的应用，如：情感分析，问答系统等。比如在情感分析中，其本
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.07034.pdf
SDCNet: Size Divide and Conquer Network for Salient Object Detection
行人重识别（reID）是一项极具挑战性的任务，该任务以在多个摄像头拍摄出来的图像中识别相同行人为目标。随着深度学习方法的广泛使用，reID 的性能借助不同的算法得到快速提高。在用深度神经网络学习表征的问题上大家做了各种尝试，但姿势变化、图像模糊以及目标遮挡等问题仍对学习判别式特征提出了巨大的挑战。解决这些问题有两类方法，对齐行人图像 [1] 或通过学习身体区域的特征整合行人的姿势信息 [2]。但这些工作在推断阶段也需要辅助的姿势信息，这样就限制了算法在没有姿势信息的情况下泛化新图像的能力。与此同时，由于对姿势估计的推断更复杂了，计算成本也随之增加。
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