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知識圖譜在個性化推薦領域的研究進展及應用

來源:智東西      編輯:創澤      時間:2020/6/12      主題:其他   [加盟]

今天給大家帶來新加坡國立大學NExT中心的王翔博士在2020年5月10日舉辦的“推薦系統前沿進展”系列學術沙龍活動中所做的分享《當個性化推薦遇上知識圖譜》,在本次分享中,王翔簡要分析了知識圖譜在個性化推薦領域的應用背景,并詳細介紹了課題組在個性化推薦中的相關研究技術和進展,包括基于路徑、基于表征學習、基于圖神經網絡等知識圖譜在推薦系統中的融合技術。












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新一代移動端深度學習推理框架TNN,通過底層技術優化實現在多個不同平臺的輕量部署落地,性能優異、簡單易用。騰訊方面稱,基于TNN,開發者能夠輕松將深度學習算法移植到手機端高效的執行,開發出人工智能 App,真正將 AI 帶到指尖

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達摩院金榕教授介紹了語音、自然語言處理、計算機視覺三大核心AI技術的關鍵進展,并就AI技術在在實際應用中的關鍵挑戰,以及達摩院應對挑戰的創新實踐進行了解讀

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解決了傳統圖卷積神經網絡中圖節點學習到的特征對圖分辨率和連接關系敏感的問題,可以實現在低分辨率的三維形狀上學習特征,在高低分辨率形狀之上進行測試,并且保持不同分辨率特征的一致性

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馬庫斯系統性地闡述了對當前AI研究界的批判,從認識科學領域中針對性地給出了11條可執行的建議

用于微創手術的觸覺傳感器(二)

MIS 和RMIS觸覺傳感器最常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺傳感器進一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器

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非接觸式檢測平臺FluSense由麥克風陣列和熱成像攝像機組成,用于捕捉不同的候診室人群行為,包括咳嗽和語言活動以及候診室病人數量

大阪大學胡正濤博士(萬偉偉老師團隊)為機器人開發通用工具解決復雜變種變量的操作任務

通過機械機構實現機械手到工具的動力傳遞,無需外部控制及供能,對機器人的避障路徑規劃影響極小

深度學習的可解釋性研究(三)——是誰在撩動琴弦

神經網絡的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種,變量敏感性分析用來檢驗輸入屬性變量對模型的影響程度,樣本敏感性分析用來研究具體樣本對模型的重要程度
 
資料獲取
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