随着表示学习在提供强大的预测和数据洞察方面取得的显著成功,我们见证了表示学习技术在建模、分析和网络学习方面的快速扩展。生物医学网络是相互作用系统的通用描述,从蛋白质相互作用到疾病网络,一直到医疗保健系
期望做这个方向的能好好看看,能够少走不少弯路。特别适用于研究生同学们
近年来,随着深度学习技术的发展,自然语言处理(NLP)得到了很大的发展。在机器翻译领域,出现了一种新的方法——神经机器翻译(NMT),引起了学术界和工业界的广泛关注。然而,在过去的几年里提出的大量的研
常识性知识的来源旨在支持自然语言理解、计算机视觉和知识图的应用程序。这些源包含相互补充的知识,这使得它们的融合成为可能。然而,由于它们不同的关注点、建模方法和稀疏重叠,这样的融合并非微不足道。
Transformer是一种主要基于自注意力机制的深度神经网络,最初应用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表征能力的启发,研究人员提出将Transformer扩展到计算机视觉任务中。与
21世纪迎来了大数据和数据经济的时代,承载着重要知识、洞察力和潜力的数据DNA已经成为所有基于数据的有机体的内在组成部分。对数据DNA及其生物体的适当理解依赖于数据科学的新领域及其基石——分析。尽管大
本综述提供了流处理系统的基本方面的全面概述,以及流处理系统在无序数据管理、状态管理、容错、高可用性、负载管理、弹性和重新配置等功能领域的发展。我们回顾了过去值得注意的研究成果,概述了早期(00- 10
一篇关于图嵌入(Graph embedding)的综述论文,欢迎大家下载学习。
我认为讲的很好的一篇讲认知无线电的入门论文 ,分类清淅,便于大家扩展开来
AVS2标准综述论文,简单介绍了AVS2制定背景及其关键技术。
