在此之前先区分投稿Cover Letter，修改稿Cover Letter和Response Letter，前两个是写给编辑或者Topic Editor，后者是写给Reviwer。一般来说在提交稿件时我们会附带一封Cover Letter主要是一些客套话跟编辑说的。 修改稿Cover Letter
CMU 助理教授 Aayush Jain 因其论文《Indistinguishability Obfuscation from Well-Studied Assumptions》而获得 2022 年 ACM 博士论文奖。荣誉提名奖授予了在康奈尔大学获得博士学位的 Alane Suhr 和在剑桥大学获得博士学位的 Conrad Watt。
一、第一次投稿 Cover letter：主要任务是介绍文章主要 创新以及声明没有一稿多投 Dear Editors,
---- title: How to read papers tags: 深度学习,机器学习,数据挖掘, grammar_mindmap: true renderNumberedHeading:
摘要：我们考虑以下一般调度问题：在时间0处有m个相同的机器和n个作业都被释放。每个作业j具有处理时间pj，以及指定j的成本的任意非递减函数fj，对于每个可能的完成时间。目标是找到最低成本的先发制人迁移计划。这模拟了几个自然目标，例如加权完成时间范围，加权延迟等等。
Last year System Plus opened hundreds of Front-End Modules (FEMs) and components to provide an overview of the RadioFrequency (RF) FEM market in selected flagship smartphones. We gathered the information into four reports to track theevolution of this technology market.
(1) .to have or keep an image in your memory of an event, a person, a place, etc. from the past 回想起；记得；记起
表观调控领域关于DNA甲基化的研究绝对是一个热点，尤其是有那么多的技术，WGBS,RRBS,450K/850K芯片。早在2014年发表在Genome Biology 的文章：DNA methylome profiling of human tissues identifies global and tissue-specific methylation patterns 就设计实验系统性探索了 DNA甲基化的组织特异性。 该课题的实验设计是，从4个尸体解剖的人身上提取17种不同的组织部位去做450K甲基化芯
摘要：覆盖函数是子模块函数的重要子类，可用于机器学习，博弈论，社交网络和设施位置。我们研究了覆盖函数的偏函数扩展的复杂性。也就是说，给定由[m]的子集族和每个点的值组成的部分函数，是否存在在[m]的所有子集上定义的扩展该偏函数的覆盖函数？偏函数扩展以前是针对其他函数类进行研究的，包括布尔函数和凸函数，并且在许多领域都很有用，例如在学习这些函数类时获得边界。
Titile: Stochastic Vehicle Routing: an Overview and Some Recent Advances
Chrome开发团队，2018年11月18日发出了Manifest V3的草案，共19页：
为推广演化计算在调度与组合优化领域的研究，IEEE演化调度与组合优化Taskforce在此组织线上学术报告讲座系列。
A Different Task The (Three peg) Tower of Hanoi problem is a popular one in computer science. Briefly the problem is to transfer all the disks from peg-A to peg-C using peg-B as intermediate one in such a way that at no stage a larger disk is ab
量化投资与机器学习微信公众号，是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者，连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 量化投资与机器学公众号在2022年又双叒叕开启了一个全新系列： QIML汇集了来自全球顶尖对冲基金、互联网大厂的真实面试题目。希望给各位读者带来不一样的求职与学习体验！ 往期回顾：第一期、第二期 第三期 ▌题目难度：Medium 题目 If your Time-Serie
来源：专知本文为书籍介绍，建议阅读5分钟本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。 图数据在现实世界的各种应用中无处不在。为了更深入地理解这些图，图挖掘算法多年来发挥了重要作用。然而，大多数图挖掘算法缺乏对公平性的考虑。因此，它们可能对某些人口次群体或个人产生歧视性的结果。这种潜在的歧视导致社会越来越关注如何缓解图挖掘算法中表现出的偏见。本教程全面概述了在测量和减轻图挖掘算法中出现的偏差方面的最新研究进展。首先介绍了几个广泛使用的公平性概念和相应的指标。然后，对现有的去偏置图挖
作者：Xiaohui Bei,Xiaoming Sun,Hao Wu,Jialin Zhang,Zhijie Zhang,Wei Zi
Machine Schedule Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 5817 Accepted Submission(s): 2932 Problem Description As we all know, machine scheduling is a very classical problem in compute
However, when solving some complicated MOPs (e.g., the UF test problems [30] and F test problems [32]), this kind of clonal selection operator based on the crowding distance metric is not so effective due to the complicated PSs and PFs. Therefore, this paper presents a novel MOIA with a clonal selection strategy based on decomposition approach (MOIA-DCSS), which is expected to have a stronger exploration capability on tackling these complicated MOPs.
标题：Global visual localization in LiDAR-maps through shared 2D-3D embedding space
郭彦东博士是我的好朋友，前微软研究院研究员，小鹏汽车首席科学家。他找到我希望我帮忙转发一下小鹏汽车AI产品部的技术交流会。
After a long lasting war on words, a war on arms finally breaks out between littleken’s and KnuthOcean’s kingdoms. A sudden and violent assault by KnuthOcean’s force has rendered a total failure of littleken’s command network. A provisional network must be built immediately. littleken orders snoopy to take charge of the project.
C. Table Compression time limit per test4 seconds memory limit per test256 megabytes inputstandard input outputstandard output Little Petya is now fond of data compression algorithms. He has already studied gz, bz, zip algorithms and many others.
腾讯会议参加人数上限为300人 打赏后的小伙伴，将会被邀请进入讲座临时腾讯会议群 打赏方式见文章末尾处 打赏后请联系“数据魔术师小助手（见文末二维码）”进群 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座第35期 【活动信息】 题目：集装箱翻箱问题的迭代加深分支定界算法设计 Title: An Iterative Deepening Branch-and-bound Algorithm for the Container Relocation Problem 主 讲 人: 金波 深圳大学管理学院助理教授
1. 品牌概述 Brand Overview 游戏应用中心是QQ空间用户专属的游戏平台，最新、最火、最好玩的游戏一网打尽：角色扮演、模拟经营、射击、棋牌、街机、赛车等各类游戏应有尽有。这里网罗了全平台最全、最给力的游戏礼包，更有积分兑换频道、各类精彩活动为玩家提供丰富给力的奖品。 Game&App Center is an exclusive gaming platform for Qzone users including the latest and hottest games such as ro
题目描述 The good folks in Texas are having a heatwave this summer. Their Texas Longhorn cows make for good eating but are not so adept at creating creamy delicious dairy products. Farmer John is leading the charge to deliver plenty of ice cold nutritious milk
本文主要介绍了自然语言处理（NLP）中的常用数据集，包括文本分类、语言建模、图像描述、机器翻译、问答系统、语音识别和文档摘要等任务。文章还提供了许多用于练习和评估的数据集，以便读者可以更好地了解这些任务和应用场景。同时，还介绍了一些可以用于获取这些数据集的资源和途径。
上周看到别的实验室学姐发来的研究生毕业要求。其中 Master Degree 的要求是 3 篇会议论文或者 1 篇杂志论文。对于目前的我来说，这个要求有点高，因为我的英文水平和韩文水平都很渣。最后决定还是用英文来写论文比较好。想要提升英文写作水平，这是个长久战，是个日积月累的过程。我选择在 Coursera 上报了这门课程来辅助学习，感兴趣的可以戳这：Academic English: Writing 专项课程
我们在以前的文章中已经介绍了使用大语言模型将非结构化文本转换为知识图谱。但是对于知识图谱的创建是一个很复杂的过程，比如需要对属性增加限制，创建符合特定主题/模式的图谱，并且有时文档非常大，无法作为单个提示处理，所以在切分后的提示中创建的图谱需要前后一致。
注意下面很多链接需要科学上网，无奈国情如此 1. sentiment analysis的survey文章，前面略显累赘，后面还行 链接：https://arxiv.org/pdf/1801.07883.pdf 2. 微软用AirSim模拟器训练自驾车的教程，可以配合MIT自驾车的课一起学 链接：https://github.com/Microsoft/AutonomousDrivingCookbook/tree/master/AirSimE2EDeepLearning 3. Ali Rahimi（NIPS
“SFFAI136期来自北京邮电大学的于会涵推荐的文章主要关注于深度强化学习的通信强化学习领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”
引文的基本内容：介绍背景（一段或两段）、提出问题（一段），解决问题（一段或2段）。一般引文介绍3~5段。
By Wolfram Hempel November 21st 2016 Realtime is growing fast. From collaborative edits in Google Docs, chatting on Slack or auto-synced Trello cards to fully fledged trading platforms, multiplayer games or smart home controls, more and more apps are using
2018年发表于science杂志，文章是：Single-cell transcriptomes from human kidneys reveal the cellular identity of renal tumors. 一句话描述：
大数据文摘作品 作者：Mickey 随着裁员潮持续冲击科技行业，当地时间周一，Palantir确认裁员约2%。 Palantir在一份电子邮件中表示:“我们相信，我们的公司正处于一个拐点，但为了继续发展，我们正在做出艰难的选择，并在几个领域减少团队。虽然只有不到2%的员工受到这些变化的影响，且这些决定非常痛苦，但对公司的未来来说是正确的。” 根据该公司去年12月美国证券交易委员会的最新报告，此次裁员将影响大约75人，目前该公司共有3,838名员工。一位发言人称，该公司计划继续在具有战略重要性的领域招聘员工。
生信技能树公众号之前已经介绍了很多有关细胞注释的工具或软件了，如：ToppCell Atlas:单细胞分析中针对细胞类型的富集分析，但是其中很多都是偏向于对人来源的细胞进行注释。然而，对于搞基础研究的科研工作者来说，小鼠是进行功能机制研究中最常用的动物模型。因此，在单细胞测序产生的数据中，除了最多的人来源的研究外，紧接着就是小鼠的数据了。那么分析小鼠的单细胞数据时会有一个巨大的挑战，就是如何准确的对小鼠各种细胞类型进行命名。
请注意，本文编写于 1048 天前，最后修改于 1048 天前，其中某些信息可能已经过时。
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/toc/10.1002/(ISSN)2169-8996.BRIDGE1
（1）Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed 在没有显示编程的情况下，让计算机具有学习的能力
请注意，本文编写于 1165 天前，最后修改于 1165 天前，其中某些信息可能已经过时。
The 17th International Conference on Bio-inspired Computing: Theories and Applications (BIC-TA 2022)
多目标优化 An adaptive hybrid MOIA based on uniform distribution selection “参考文献 An adaptive hybrid evolutionary immune multi-objective algorithm based on uniform distribution selection,Information Sciences 512 (2020) 446–470 摘要 In general, for the iteration p
多目标优化 A MOIA with dynamic population strategy “参考文献 A multi-objective immune algorithm with dynamic population strategy, Swarm and Evolutionary Computation 50 (2019) 100477 摘要 In this paper, we propose a multi-objective immune algorithm with dynamic popul
1. In this method, the raw data of I and Q channels is divided into blocks at first, then each block is transformed into time-frequency domain by 2D-RDGT (Two-Dimensional Real valued Discrete Gabor Transform) and the desired bits are allocated to each frequency plane, finally each frequency plane is quantized with BAQ.
【导读】专知内容组整理了最近五篇语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Audio Adversarial Examples: Targeted Attacks on Speech-to-Text（音频对抗样本:针对语音到文本的攻击） ---- ---- 作者：Nicholas Carlini,David Wagner 摘要：We construct targeted audio adversarial examples on
【导读】专知内容组整理了最近五篇度量学习（Metric Learning ）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Mining on Manifolds: Metric Learning without Labels（对流形的挖掘:无标签的度量学习） ---- ---- 作者：Ahmet Iscen,Giorgos Tolias,Yannis Avrithis,Ondrej Chum 摘要：In this work we present a novel unsupervised framework fo
One of the most well-known and essential sub-fields of data science is machine learning. The term machine learning was first used in 1959 by IBM researcher Arthur Samuel. From there, the field of machine learning gained much interest from others, especially for its use in classifications.
https://github.com/DimaKrotov/Dense_Associative_Memory/blob/master/Dense_Associative_Memory_training.ipynb
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