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近期AI领域8篇精选论文（附论文、代码）
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。 in Large Domains @xcwill 推荐 #Dialog Systems 本文来自剑桥大学和 PolyAI，论文提出了一种新的强化学习方法来解决对话策略的优化问题。 围绕答案选择、最佳答案选择、答案触发三个任务，论文提出的模型 RTM 取得了多个 state-of-art 效果。 审议是人们日常生活中的一种常见行为，如阅读新闻、撰写论文/文章/书籍，在本文中，团队将审议过程引入到编码器 - 解码器框架中，并提出用审议网络进行序列生成。 论文链接：https://www.paperweekly.site/papers/1749
86580发布于 2018-06-07 - 来自专栏量化投资与机器学习
AAAI 2021：仅有的8篇量化投资论文（论文+代码）
本届会议一共收到了 9034 篇的提交论文。其中，来自中国的 3319 篇论文数量几乎是美国（1822 篇）的两倍。在最终 7911 篇经过评审的论文中，共有 1692 篇被接收。 在这1692篇被接收的论文中，有8篇与量化投资相关，公众号注意到其中大部分论文的作者来自国内高校：有西南财经大学、上海交通大学及中国科学技术大学。 下面我们对每篇文章做一个简要的介绍，并在文末把8篇论文打包好，供各位小伙伴在国庆期间好好学习，天天向上。 第一篇 在金融领域，上市公司的动量溢出效应得到了广泛的认同。 相关代码 https://github.com/goiter/CoCPC https://github.com/yumoxu/stocknet-dataset 论文下载 后台回复：AAAI-2021
4.6K21发布于 2021-10-12 - 来自专栏新智元
带你读论文丨 8 篇论文梳理 BERT 相关模型
本文通过8篇论文梳理了BERT相关论文，并分析了BERT在各种任务中的效用。 BERT 自从在 arXiv 上发表以来获得了很大的成功和关注，打开了 NLP 中 2-Stage 的潘多拉魔盒。 MT-DNN 与知识蒸馏 Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding 这篇论文旨在将 Multi-Task 与 图 8：MT-DNN 在不同任务之间的迁移能力 MT-DNN 具有不错的迁移能力。如上图所示，MT-DNN 只需要 23 个任务样本就可以在 SNLI 中获得 82% 的准确率！ 该任务中表现最好的模型是 GIST，这里不详细展开，有兴趣的读者可以关注该论文。 ? CoRR abs/1901.11504. [8] Improving Multi-Task Deep Neural Networks via Knowledge Distillation for Natural
1.2K10发布于 2019-09-10 - 来自专栏深度学习自然语言处理
【论文推荐】《目标检测》必看的8篇论文【附pdf】
本文就为大家推荐其中8篇最新的目标检测论文。 Object Detection [7] 视频伪装对象检测的隐式运动处理 Implicit Motion Handling for Video Camouflaged Object Detection [8] 这次我们请来了BAT算法工程师——张老师，推出【目标检测】YOLO V5论文精讲直播，为期2天，对论文和实验结果进行手把手分析，还有直播现场互动答疑，彻底夯实目标检测基础。 2、6月24日20:30直播 1.YOLO V5论文精读 2.YOLO V5细节讲解 3.实验结果分析 4.论文总结 ↓ 前方福利 ↓ 原价399元，现在0.1元领取！ 扫码添加客服 即可领取↓ 回复“目标检测论文”免费领目标检测论文PDF
1.5K10编辑于 2022-06-27 - 来自专栏图与推荐
8篇 ICLR 2023 高分GNN论文
所有投稿论文均分为4.94，论文接收分数大概在5.5分。 历年ICLR论文数据分析： https://www.aminer.cn/conf/5ea1d518edb6e7d53c0100cb 本周精选了8 篇ICLR2023上GNN领域的优秀论文。 6.Learning rigid dynamics with face interaction graph networks论文详情页 作者：Kelsey R. 在这里,我们介绍了Face Interaction Graph Network (FigNet),该网从未知的节点到粒子级组合上比已知的节点多4倍,并且比分析仪器所需的最小训练数据提高了8倍。 8.Characterizing the Influence of Graph Elements论文详情页 作者：Zizhang Chen,Peizhao Li,Hongfu Liu,Pengyu Hong
1.5K20编辑于 2023-03-01 - 来自专栏新智元
解密 NIPS2016 论文评议内幕（附 DeepMind 8 篇论文下载）
【新智元导读】备受推崇的顶级会议NIPS预计12月举行，但从4月起议论就没有停，尤其是围绕论文。今天，组织方公开了NIPS 2016论文评议过程，本文就从这届会议颇有争议的论文评议故事说起。 29年的NIPS，论文接收都有什么特点？对了，今年会议共收到2500篇论文，近 20%都在讲深度学习。本文还介绍了谷歌 DeepMind 本次被接收的 8 篇论文。 在线学习 8. 稀疏和功能选择 9. 强化学习算法 10. 核方法 11. 矩阵分解 12. 山贼算法 13. 成分分析 14. 随机方法 15. 高斯过程 16. MCMC 17. 作为人工智能领域强中手，谷歌 DeepMind 本届会议一共被接收了 8 篇论文。 人工智能系统中的深度学习，组织人：吴恩达（Baidu、Stanford University） 8.
1K150发布于 2018-03-23 - 来自专栏AI科技评论
带你读论文丨8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思
MT-DNN 与知识蒸馏 Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding 这篇论文旨在将 Multi-Task 与 图8：MT-DNN 在不同任务之间的迁移能力 MT-DNN 具有不错的迁移能力。如上图所示，MT-DNN 只需要23个任务样本就可以在 SNLI 中获得82%的准确率！ 该任务中表现最好的模型是 GIST，这里不详细展开，有兴趣的读者可以关注该论文。 ? CoRR abs/1901.11504. [8] Improving Multi-Task Deep Neural Networks via Knowledge Distillation for Natural
61830发布于 2019-09-12 - 来自专栏DeepHub IMBA
2022年8月的10篇论文推荐
很久没有推荐论文了，但是在推荐新论文之前，首先推荐一个新闻： 谷歌分享了公司内部如何使用代码生成案例，3%的新代码是由语言模型(Language Model)、DeepSpeed (DeepSpeed) 我们回到正题，本次推荐的10篇论文包括：强化学习(RL)、缩放定律、信息检索、语言模型等。 他们在这篇论文中提出了一个新的衡量标准，可以与现有的需要标记数据的工作相媲美。 这篇论文中最有趣的贡献是他们关于无标签数据修剪的部分。 这篇论文的结果并不令人瞠目，但它背后的关键思想有可能在其他任务中有用，如图像分割、语言建模或任何其他多模态数据集管理。 8、Discrete Key-Value Bottleneck Frederik Träuble, Anirudh Goyal, Nasim Rahaman, Michael Mozer, Kenji
42520编辑于 2022-11-11 - 来自专栏深度学习技术前沿
8款值得学习的科研论文作图软件！
8款值得学习的科研论文作图软件！ 写在前面 科研绘图在国外已经非常流行，且被高度重视，国内科研人员也越来越重视科研方面的绘图。 曾经有位论文审稿人在自己的博文中就写道：“我审稿时看稿件的顺序是题目、摘要、图表、前言、参考文献和正文”。 Tikz是LaTex原生支持的图包，可以画论文中的插图。用TikZ画可以做到完美，特别是与LaTeX文档的整体交互，比用一般绘图软件好得多。二维图、三维图、流程图、示意图都能实现。 Latex绘制的结构图 8 Adobe Illustrator Adobe Illustrator，简称“AI”，是Adobe系统公司推出的基于向量的图形制作软件。 ai绘制的论文插图
15.2K10发布于 2020-05-18 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.5.25）！共8篇！
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo 大家好, 最近正在优化每周分享的 CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈 欢迎大家留言其他想法, 合适的话会采纳哈! Updated on : 25 May 2022 total number : 8 目标跟踪/Object Tracking - 1 篇 Ranking-Based Siamese Visual Tracking 标题：基于排名的Siamese视觉跟踪 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2205.11761 代码/Code: https://github.com/sansanfree - 1 篇 OnePose: One-Shot Object Pose Estimation without CAD Models 标题：OnePose：无CAD模型的one-shot对象姿势估计 论文
60560编辑于 2022-07-06 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.6.10）！共8篇
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Dem 大家好, 最近正在优化每周分享的 CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈 欢迎大家留言其他想法, 合适的话会采纳哈! Updated on : 10 Jun 2022 total number : 8 语义分割/Segmentation - 1 篇 Segmentation Enhanced Lameness Detection Neural Representation for Continuous Space-Time Super-Resolution 标题：VideoINR：学习视频隐式神经表示，用于连续时空超级分辨率 论文 Other - 6 篇 Open Challenges in Deep Stereo: the Booster Dataset 标题：Deep Stereo的公开挑战：Booster DataSet 论文
64330编辑于 2022-09-02 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.6.17）！共8篇！
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo 大家好, 最近正在优化每周分享的 CVPR论文, 目前考虑按照不同类别去分类,方便不同方向的小伙伴挑选自己感兴趣的论文哈 欢迎大家留言其他想法, 合适的话会采纳哈! Updated on : 17 Jun 2022 total number : 8 SHIFT: A Synthetic Driving Dataset for Continuous Multi-Task Domain Adaptation 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2206.08367 代码/Code: None Virtual Correspondence: Humans Multilayer Selection for GAN Inversion and Editing 论文/Paper: http://arxiv.org/pdf/2206.08357 代码/Code
31020编辑于 2022-09-02 - 来自专栏罗西的思考
PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇
[源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel之论文篇 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(8) -------- DistributedDataParallel 之论文篇 0x00 摘要 0x01 原文摘要 0x02 引论 2.1 挑战 2.2 实现和评估 0x03 背景 3.1 PyTorch 3.2 数据并行 3.3 AllReduce 0x04 系统设计 PyTorch 开发者在实现的同时，发布了一篇论文：[ PyTorch Distributed: Experiences on Accelerating Data Parallel Training ] 其地址为：http://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3005-li.pdf 因为论文较长，所以本文翻译其思路和实现之中的部分内容，在后文之中将以这篇论文为基础，结合源码来进行分析 本文不完全按照原论文的顺序进行翻译，笔者会对其重点做标注，也会按照自己的理解进行调整，另外，原文是基于 PyTorch 1.5，与最新 PyTorch 有部分出入。
1.7K20发布于 2021-11-24 - 来自专栏AI算法与图像处理
CVPR2022论文速递（2022.5.3）！共8篇！
整理：AI算法与图像处理 CVPR2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo Updated on : 3 May 2022 total number : 8 Stability-driven Contact Reconstruction From Monocular Color Images 论文/Paper /pdf/2205.00848 代码/Code: None GPUNet: Searching the Deployable Convolution Neural Networks for GPUs 论文 arxiv.org/pdf/2205.00841 代码/Code: None MUTR3D: A Multi-camera Tracking Framework via 3D-to-2D Queries 论文 /pdf/2205.00423 代码/Code: None LayoutBERT: Masked Language Layout Model for Object Insertion 论文/Paper:
42740编辑于 2022-05-19 毕业论文轻松搞定！8款AI写毕业论文工具大推荐
本文将推荐8款高效的AI写作工具，助你在论文写作中事半功倍。1. 巨鲸写作：一站式论文深度解决方案平台工具简介: 巨鲸写作这个平台专为解决论文写作难题而设计，以高效生成初稿的能力闻名。 它支持通过关键词生成论文内容，提供多种写作模式，适用于不同学科。免费版提供基础生成和改写功能，可提升论文质量。 优点:有多种论文模板，满足不同学科需求操作简便，快速生成内容免费版支持一定字数生成缺点:免费版功能有限复杂需求需更高版本8. 大学生毕业论文网：海量免费论文范文工具简介: 大学生毕业论文网提供海量免费论文范文资源，无需注册，无广告干扰，覆盖经济、管理、法学等多个学科领域，还提供写作指导，帮助规范结构，提升质量。 图片介绍: 图片以上推荐的8款AI写作工具各有特色，能有效帮助你在毕业论文写作过程中节省时间和精力。选择适合自己的工具，结合自身的学术积累和创造力，相信你一定能轻松完成毕业论文，取得优异成绩。
37610编辑于 2025-08-05- 来自专栏时空探索之旅
KDD 2025 | (8月轮)时间序列论文总结
KDD 2025将在2025年8月3号到7号在加拿大多伦多举行，本文总结了KDD 2025(August Cycle)有关时间序列（Time Series）相关文章，共计11篇，其中1-10为Research github.com/lIcIIl/UMI 作者：Chen Yang, Jingyuan Wang, Xiaohan Jiang, Junjie Wu 关键词：股票收益预测，市场非理性，深度学习，自监督学习 UMI 8
1.7K00编辑于 2025-05-02 - 来自专栏大数据文摘
8篇论文梳理BERT相关模型进展与反思
MT-DNN 与知识蒸馏 Multi-Task Deep Neural Networks for Natural Language Understanding 这篇论文旨在将Multi-Task与BERT 图8：MT-DNN 在不同任务之间的迁移能力 MT-DNN具有不错的迁移能力。如上图所示，MT-DNN只需要23个任务样本就可以在SNLI中获得82%的准确率！ 该任务中表现最好的模型是GIST，这里不详细展开，有兴趣的读者可以关注该论文。 ? CoRR abs/1901.11504. [8]Improving Multi-Task Deep Neural Networks via Knowledge Distillation for Natural
73630发布于 2019-09-09 - 来自专栏时空探索之旅
KDD 2025 | (8月轮)时空数据论文总结
KDD 2025将在2025年8月3号到7号在加拿大多伦多举行，本文总结了KDD 2025(August Cycle)有关时空数据（Spatial-Temporal）相关文章，共计17篇，其中1-12为 ：https://github.com/bigscity/STEVE_CODE 作者：Jiahao Ji, Wentao Zhang, Jingyuan Wang, Chao Huang STEVE 8
1.3K10编辑于 2025-05-01 - 来自专栏圆圆的算法笔记
8篇论文详解用户历史行为序列建模方法
本文汇总了8篇推荐系统中对用户历史行为序列建模的方法，包括DIN、DIEN等经典模型。 5 总结 本文我们介绍了8篇推荐系统或广告系统中的用户历史行为建模方法。
4.3K20编辑于 2022-09-22 8款免费AI论文写作工具推荐：毕业论文一键生成神器
本文精挑细选8款零门槛AI写作神器，这些数字化助手不仅能够构建论文雏形，更能实现学术表达的智能化迭代。毕业季的学子借助此类工具可突破思路阻滞，但需注意所有AI生成内容都应经过严格的学术规范审查。 巨鲸写作 —— 学术论文创作全能助手 工具入口：巨鲸写作 智能化文本构建：依托算法模型分析课题关键词，用户输入论文标题后系统能在30分钟内生成约五万字的结构化文本，多任务处理能力支持多个文档并行生成 全场景适配能力 ：涵盖毕业学术论文、SCI期刊投稿、IT领域技术文档、问卷调查研究报告等十二类细分写作模式，各类型模板配备专属写作路径 导师意图解析技术：运用自然语言处理拆解审阅意见，为论文结构调整、数据强化、论述逻辑三个维度提供优化方案 智能文书 工具入口：智能文书 产品定位：模块化写作方案专家，聚焦学术论文的分段优化与重构。 需配合专业查重工具使用 理论深度需学者二次加工 系统界面：图片 8.
1.5K10编辑于 2025-06-19
腾讯云开发者
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