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转载自译学术公众号@karellen2018诺奖得主霍夫曼教授于2015年2月在康奈尔大学分享他个人发文章时的有趣的经历。总视频为一个小时P2：Hoffmann教授浅谈修改稿子时的注意事项，以及如何看待编辑和审稿人。P3：Hoffmann教授浅谈投稿期刊选择的...
cellreports期刊发布新冠变种病毒免疫逃逸论文。科研人员指出目前已知的病毒变种在突刺蛋白上有不同的变种基因突变。B.1.617变种(Delta变种)在其突刺蛋白上携带了8个变种突刺蛋白基因突变。8个变种突刺…
作者总结了过去三年四大顶会（KDD、SIGIR、WWW和RecSys）推荐系统上18个最新算法，只有7个能重现效果。.而且在不同的测试数据集上它们与浅层经典方法效果对比中经常都败下阵来。.并开源了评估代码与数据集。.抛开论文中提到到目前推荐系统众所周知的因为...
在知乎上也引起了激烈的讨论：如何看待RecSys2019上的一篇文章认为现有DNN-based推荐算法带来的基本上都是伪提升？.作者总结了过去三年四大顶会（KDD、SIGIR、WWW和RecSys）推荐系统上18个最新算法，只有7个能重现效果。.而且在不同的测试数据集上它们与浅层...
在2012年，我整理了一份有关计算机视觉的热门论文清单。我把论文的研究重点放在视觉科学上，避免其与图形处理、调研和纯静态处理等方向产生重叠。但在2012年后随着深度学习技术的兴起，计算机视觉科学发生了巨大的变化–从深度学习中产生了大量的视觉科学基线。
Hoffman的论文：在潜在语义模型中，一种基于模型的协同过滤算法，其中利用了潜在概率语义分析和最大期望值算法来构建一个简洁而又精确的降维模型。这个模型背后潜意识地假定了用户的偏好作为一种向量的权重分布在一些潜在的因素上。
深度推荐系统领域近三年最值得关注的18篇论文。KDD2015，针对CF类方法学习用户与item的交互往往过于稀疏导致推荐效果不好的问题，提出CDL算法结合用户交互数据与item内容辅助信息来学习隐式表示。KDD2018，基于协同注意力机制，针对用户...
全球著名高校、研究所的化学领域课题组信息，检索结果以列表形式展示个人简介Member,NationalAcademyofSciencesRitterLecturer,MiamiUniversity(2013)ACSF.ACottonMedalforExcellenceinChemicalResearch(2013)RSCJosephChattAward(2012...
论文题目：DeepDomainConfusion:MaximizingforDomainInvariance.论文作者：EricTzeng,JudyHoffman,NingZhang,KateSaenko,TrevorDarrell.会议期刊：arxiv2014.
ICANNCTO办公室首席技术专家PaulHoffman：根服务器系统简介»【CCS2019论文解读】浙江大学李振源博士：针对PowerShell脚本的有效的轻量级去混淆和语义感知攻击检测ByYantingYang|10月27,2020-12:09上午...
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