《图嵌入组合优化》综述论文

为机器配备对世界实体及其关系的全面了解一直是人工智能的一个长期目标。在过去的十年中,大规模知识库(也称为知识图谱)已经从Web内容和文本源中自动构建出来,并且已经成为搜索引擎的关键模块。

人群估计在实际应用中有着重要的意义，如人群分析和视频监控中，人群计数对于构建更高层次的认知能力至关重要。近来，北航的学者发布了关于基于CNN的人群计数综述论文，调研了220+工作，对人群计数模型进行了

异构网络表示学习HeterogeneousNetworkRepresentationLearning是当前自数据挖掘以及其他应用的研究热点，在众多任务中具有重要的应用。近日，UIUC韩家炜等学者发布了

该领域的经典的论文，属于比较新的研究成果。随着移动互联网与物联网技术的发展，网络空间承载了海量数据，必须保证其安全性和隐私性。基 于区块链的网络安全机制具有去中心化、不可篡改、可追溯、高可信和高可用的

近年来，对话策略学习被广泛地定义为一种强化学习(RL)问题，越来越多的研究集中在DM的适用性上。在本文中，综述了DM的三个关键主题的最新进展和挑战。

阿双方大事发生法律就暗示疗法 爱上对方家里警方 阿双方就爱了

知识图谱构建技术综述(论文,共19页)谷歌知识图谱技术近年来引起了广泛关注，由于公开披露的技术资料较少，使人一时难以看清该技术的内涵和价值．从知识图谱的定义和技术架构出发，对构建知识图谱涉及的关键技术

深度学习在人工智能领域已经取得了非常优秀的成就，在有监督识别任务中，使用深度学习算法训练海量的带标签数据，可以达到前所未有的识别精确度。但是，由于对海量数据的标注工作成本昂贵，对罕见类别获取海量数据难

在许多实际应用中，获取足够的大规模标记数据以充分训练深度神经网络通常是困难和昂贵的。因此，将学习到的知识从一个单独的、标记过的源域转移到一个未标记或标记稀疏的目标域成为一种有吸引力的选择。

对自然图像中的文本进行检测和识别是计算机视觉领域的两个主要问题,在体育视频分析、自动驾驶、工业自动化等领域都有广泛的应用。他们面临着共同的具有挑战性的问题,即文本如何表示和受几种环境条件的影响的因素。