岁末之际,回首 2024 这一载,经历许多细碎琐事,有失意,也有收获。总结经验也会让我行稳致远。 三、总结工作方面:对自己的标准要高,不然容易出错;要卡好时间,工作时状态越是轻松惬意越容易超时;有与奖励相关的活动尽量都参加,一般都是有的。
To:各位社区的伙伴们,随着2024年的日历一页页翻过,我们或许都感受到了年底的忙碌与压力。 技术大事件:AI的飞跃2024年,人工智能领域再次迎来了飞跃性的发展。随着深度学习技术的不断进步,AI在图像识别、自然语言处理、预测分析等方面的应用越来越广泛。 2024年,我们学会了如何更高效地在线上协作。视频会议软件的普及,云存储和协作平台的发展,让我们即使身处世界各地,也能无缝对接工作。 技术应用:智能家居的普及智能家居技术在2024年得到了广泛的应用。从智能恒温器到语音助手,这些技术让我们的生活更加便捷和舒适。 2024年,5G网络的覆盖范围不断扩大,使得更多的设备能够接入高速网络。这不仅加速了数据传输速度,也为新兴技术如虚拟现实(VR)和增强现实(AR)提供了更好的支持。
元旦快乐,按照惯例,在这里记录下2024年的一些事情。工作2024年所在的公司被全资收购了,本以为是扭转局势的一年,但是似乎没有那么顺利,产品总监被挖走,高级开发离开,裁了一部分人。 总结2024年个人感觉是艰难了的一年,工作方面,项目停止多了不确定因素。个人项目方面,没有进步,反而倒退了,一切回到起点,也看到很多项目停止维护,深感坚持不易。
最近,收集一下AAAI 2024关于知识图谱的论文,主要是以Knowledge graph为关键词进行总结,关于知识图谱中涉及到的实体识别、关系抽取等文章就不在本次的总结之列(如有遗漏,欢迎大家补充)。 本次总结发表的在AAAI2024的论文总共22篇,涉及的研究内容有静态知识图谱推理、时序知识图谱推理、多模态知识图谱推理以及知识图谱的应用等。特别是最近比较火热的研究话题KG+LLM总共有五篇。
倒不如来看看在AAAI-2024会议上关于大语言模型的研究工作。经过"老字号"AAAI会议审核过的,质量是杠杠的。 本次以Large language Model为关键字搜索AAAI-2024的录取论文,搜索相关的文章一共55篇。看到这个数字不禁感慨,不入坑是不可能的。 言归正传,大语言模型总结将分为两篇文章介绍,本次先介绍前20篇(如有疏漏,欢迎大家补充)。 (如果对您有用,还请您点赞。感谢您的支持!) 1. 我们还考虑了(1)思维链(CoT)总结,即在合成程序之前,提示 LLM 对领域进行总结,并以文字形式提出策略;以及(2)自动调试,即根据训练任务对程序进行验证,如果出现错误,LLM 会收到四种类型的反馈 我们还得出结论:自动调试非常重要;CoT总结会产生不均匀的影响;GPT-4 远远优于 GPT3.5;仅两个训练任务通常就足以实现强大的泛化。 7.Hot or Cold?
上篇介绍前20篇关于大语言模型的文章,本次将继续介绍剩下的55篇文章。(如有疏漏,欢迎大家补充)。
朋友们 哈哈哈哈 现在 已经是 大年初六 又是一年春节要过完 家里面的事情终于忙完 有时间闲下来可以做一下这一年的总结2024 也是正式开始工作的一年 一年下来 确实发生了很多事情 确实值得记录一下的 那么多的不说了哈哈哈 就开始吧0.1 一些总结 哈哈哈首先 就是代码方面的 先放一个年度 commit 图吧5788 次提交, 可以看出来是从4月开始工作的 然后我的代码是基于GitHub 来进行项目管理的 其实就是说这么多哈哈哈 但是上面的内容 仅仅是一个开始 下面 就给大家一点小小的震撼因为我想把从入职到现在做的所有项目全部列出来 也算是对 2024 的一个总结以下项目 展示的都是经历过一次一次改版 周的时间 难的是 一开始这是一个论文创作系统 后面将它升级成为了 长文创作系统 然后里面的好多东西都要自定义了 整个项目就变得非常复杂 不过最终还是实现啦 好玩好玩2.0 结语哈哈哈哈 以上就是我对 2024 的总结啦 选了一些比较有意义的项目放出来给大家看 再次祝大家新年快乐 !
2024年星哥的年终总结时光如梭,又到年终,2024年已经走完,回头看这2024似乎已经很遥远,也不太记得这一年做了什么,只能翻看手机相册才能依稀想起2024年也是自己只剩一人来深圳的第十个年头,从一个人到结婚 网传以下是王朔发了一个2024年的年终总结,也不知道是不是真的,我也想说 2025总结:活着! 2024年做了啥工作按部就班完成每日、每周、每月的计划,似乎也无重要的亮点,具体做了什么暂且不表。保持好奇心和学习欲望,不断探索新的领域和知识。 定期反思与总结继续保持定期总结的习惯,同时,也要反思自己的不足,不断调整和改进。 腾讯云社区2023年排名2024年排名年度影响力作者。创作之星实现了“公仔自由”双11奖品APP的年终总结移动账单网易云音乐总结饿了么出游中秋节一家人租车去惠州。
VLDB 2024于2024年8月26号-8月30号在中国广州举行。 本文总结了VLDB 2024有关时间序列(time series data)的相关论文,共22篇,主要包含如有疏漏,欢迎大家补充。 Jensen 关键词:稳健时间序列预测,弱监督 DI DaSE ECNU: PVLDB2024 | 弱监督域适应的鲁棒时间序列预测 CORF 7. Jensen, Zhenli Sheng, Bin Yang 关键词:时间序列预测,benchmark VLDB2024 |TFB: 全面且公平的时间序列预测方法评测基准 DI DaSE ECNU:VLDB2024 Yichen, Hongzhi Wang, Donghua Yang, Chen Wang, Jianmin Wang 关键词:数据清洗,时间序列数据库 Clean4TSDB 相关链接 VLDB 2024
前言时光飞逝,一晃就到 2024 的年底了,按照我近年来的传统,就复盘一下今年做过的所有关于探索收入多样性的事情。 拍脑袋做事,头脑一热就决定,对能拿到的一些小成果自我陶醉,对失败却自我安慰,不总结也不吸取,视而不见。计划1. 2025 年每周都写日志复盘,博客新增周刊栏目。2. 总结2024 年我的复盘结论就是 “持续尝试”,告别技术崇拜,但依然相信技术改变世界。二者不矛盾,但技术服务于业务,必须建立在价值产出之上。
第40届IEEE数据工程国际会议(ICDE2024 )于5月13日到17日在荷兰乌德勒支召开。 本文总结了ICDE 2024上有关时间序列(Time Series)的工作,部分挂在了arXiv上。如有疏漏,欢迎后台私信补充和修正。 Liu (Harbin Institute of Technology); Jianmin Wang ("Tsinghua University, China") 关键词:独立性 相关链接 ICDE 2024 接收Research论文:https://icde2024.github.io/papers.html ICDE 2024 接收Industry and Application论文:https://icde2024
NeurIPS 2024于2024年12月10号-12月15号在加拿大温哥华举行(Vancouver, Canada),录取率25.8% 本文总结了NeurIPS 2024有关时间序列(time series 43 1 Retrieval-Augumented Diffusion Models for Time Series Forecasting 链接:https://neurips.cc/virtual/2024 Adaptive Multi-Scale Hypergraph Transformer for Time Series Forecasting 链接:https://neurips.cc/virtual/2024 4 FilterNet: Harnessing Frequency Filters for Time Series Forecasting 链接:https://neurips.cc/virtual/2024 链接:https://neurips.cc/virtual/2024/poster/96085 arXiv:https://arxiv.org/abs/2410.02195 作者:Mingtian Tan
C# 是一种简单、现代、面向对象和类型安全的编程语言。.NET 是由 Microsoft 创建的开发平台,平台包含了语言规范、工具、运行,支持开发各种应用,如Web、移动、桌面等。
VLDB 2024于2024年8月26号-8月30号在中国广州举行。 本文总结了VLDB 2024有关时空数据(Spatial-temporal data)的相关论文,共11篇。 Tsotras 关键词:空间分组查询 Pyneapple 相关链接 VLDB 2024 Accepted Paper:https://vldb.org/pvldb/volumes/17/
CIKM 2024于10月21号-10月25号在美国爱达荷州博伊西举行(Boise, Idaho, USA) 本文总结了CIKM 2024有关时空数据(spatial-temporal data)的相关论文 Jilin Hu,Zhong Peng,Xi Lu,Chenjuan Guo,Bin Yang 关键词:LLM,海洋有效波高估计 AI4Ocean|基于时空感知大语言模型的海洋有效波高估计 (CIKM2024 Wang,Li Lin,Yu Yang,Shuai Wang,Hongkai Wen 关键词:轨迹恢复,最后一公里配送 相关链接 CIKM24 Accepted Papers: https://cikm2024
NeurIPS 2024于2024年12月10号-12月15号在加拿大温哥华举行(Vancouver, Canada),录取率25.8% 本文总结了NeurIPS 2024有关时空数据(spatial-temporal of Isolation: A Continuous Multi-task Spatio-Temporal Learning Framework 链接:https://nips.cc/virtual/2024 Conditioned Diffusion Model for Traffic Signal Control with Missing Data 链接:https://nips.cc/virtual/2024 Travel Preference from Human Mobility Data with Large Language Models 链接:https://neurips.cc/virtual/2024 Mixed Time Series Analysis via Latent Continuity Recovery and Alignment 链接:https://nips.cc/virtual/2024
第40届IEEE数据工程国际会议(ICDE2024 )于5月13日到17日在荷兰乌德勒支召开。 本文总结了ICDE 2024上有关时空数据(Spatial-Temporal)的工作,部分挂在了arXiv上。如有疏漏和错误,欢迎后台私信补充和修正。 链接:https://kanchanchy.github.io/files/GeoTorchAI-ICDE-2024.pdf 代码:https://github.com/wherobots/GeoTorchAI Beijing Institute of Technology); Guoren Wang (Beijing Institute of Technology) 关键词:路径规划 相关链接 ICDE 2024 接收Research论文:https://icde2024.github.io/papers.html ICDE 2024 接收Industry and Application论文:https://icde2024
2024 IJCAI(International Joint Conference on Artificial Intelligence, 国际人工智能联合会议)在2024年8月3日-9日正在韩国济州岛举行 本文总结了IJCAI2024有关时空数据(Spatial-temporal) 的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。 Dong, Jinliang Deng, Yuxin Ma, Xuan Song 机构:东京大学,南方科技大学,悉尼大学 关键词:时空预测,自监督预训练,时空解耦,掩码自编码器,异质性 AI论文速读 | 2024 ST-nFBST 作者:Zehua Liu, Jingyuan Wang, Zimeng Li, Yue He 机构:北京航空航天大学,清华大学 关键词:交通预测,贝叶斯网络,显著性检测,不确定性量化 IJCAI 2024 Zhengyang Zhou, Sijie Ruan, Yuxuan Liang 机构:香港科技大学(广州),中国科学技术大学,北京理工大学 关键词:轨迹表示学习,稳健性,因果学习 AI论文速读 |2024
2024 KDD( ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, 知识发现和数据挖掘会议)在2024年8月25日-29日在西班牙巴塞罗那举行 本文总结了KDD2024有关时空数据(Spatial-temporal) 的相关论文,如有疏漏,欢迎大家补充。 ACM链接:https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3637528.3671613 代码:https://github.com/LarryHawkingYoung/KDD2024 Academy, Alibaba Group); Rong Jin (DAMO Academy, Alibaba Group) 关键词:太阳能预测,模态聚合,向量量化,零样本 FusionSF 相关链接 KDD 2024 Applied Data Science Paper:https://kdd2024.kdd.org/applied-data-science-track-papers/ 欢迎各位作者投稿近期有关时空数据和时间序列录用的顶级会议和期刊的优秀文章解读
在当今时代,数字化转型的浪潮正以前所未有的汹涌之势席卷全球。从繁华都市的商业中心到偏远地区的工厂车间,从高端前沿的科研机构到贴近民生的服务领域,处处都能感受到数字化带来的深刻变革。