目录概主要内容输入简化 Wang Z., Zhang W, Liu N. and Wang J. Transparent classification with multilayer logical perceptrons and random binarization. In AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2020. 概 和这儿类似的rule-based的网络, 主要探讨如何训练
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ AAAI, pp.11270-11277, (2020)
transformer 在长序列领域的应用： AAAI 2021最佳论文 InformerLogTrans 也是一个很好的 baseline
第一次参加阿里天池赛，也是第一次完整的参加比赛，记录一下参赛的过程，做了哪些方面的工作(*^▽^*)。（纯小白） 一、简单的数据增强与调参： 无任何处理的基线在65左右 ，进行了简单的调参上涨到67左右。 在此基础上加入了pytorch自带的transforms对数据进行简单的增强，成绩略微上升。
对于线上和线下的零售行业，销量预测都是一项至关重要的任务，它可以帮助企业更好的预备库存以及在各个仓库之间分配商品。特别是在大型购物节期间，强劲的促销活动将极大地促进消费。然而，可供参考的历史数据却非常稀缺。如何同时对城市的不同区域和不同时间段的销量进行预测，是一个非常
Introduction 传统上，文本中实体之间的关系抽取问题是被作为两个独立的任务进行研究的：命名实体识别（Named Entity Recognition）和关系抽取（Relation Extraction）。 在过去的几年中，研究者们对实体和关系的联合抽取模型的兴趣激增，本文主要总结一下实体关系联合抽取的各种方法，将这些
对于线上和线下的零售行业，销量预测都是一项至关重要的任务，它可以帮助企业更好的预备库存以及在各个仓库之间分配商品。特别是在大型购物节期间，强劲的促销活动将极大地促进消费。然而，可供参考的历史数据却非常稀缺。如何同时对城市的不同区域和不同时间段的销量进行预测，是一个非常
来源: AINLPer 微信公众号（每日更新…） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-01-18 关注 AINLPer ，回复 AAAI2021 获取会议全部列表PDF 今年的AAAI会议将会在2月份举办，恰逢中国新年，虽然是线上举办，但是确实有点过分哈。 AAAI国际会议介绍 AAAI的全称是人工智能促进协会
来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-01-14 马上春节了，疫情又卷土而来，希望大家注意防护，爱护自己的身体 AAAI 2021论文接收情况 人工智能顶级会议AAAI 2021 已经给出接收论文列表，共有1692篇论文被接收，录取率21%，比去年的20.6%稍
来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2021-01-14 马上春节了，疫情又卷土而来，希望大家注意防护，爱护自己的身体 AAAI 2021论文接收情况 人工智能顶级会议AAAI 2021 已经给出接收论文列表，共有1692篇论文被接收，录取率21%，比去年的20.6%稍
C V CV CV 一 ICCV 二 ECCV 三 CVPR 四 NIPS 五 IJCAI 六 ICLR 七 AAAI
来源：AINLPer微信公众号（点击了解一下吧） 编辑: ShuYini 校稿: ShuYini 时间: 2020-01-09 今年共收到的有效论文投稿超过 8800 篇，其中 7737 篇论文进入评审环节，最终收录数量为 1591 篇，收录率为 20.6%， 虽然今年 AAAI 论文收录率的分母要比去年的 7700 篇多上 1100 余
被业内誉为“人工智能研究风向标”的国际人工智能领域顶级学术会议AAAI-20（The Thirty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence）将于2020年2月7日-12日在美国纽约举行。支付宝天筭风控实验室联合中科院信工所、中科院网安学院的研究论文《Coupled-view Deep Classifier L
原文链接：http://www.cnblogs.com/youth0826/archive/2013/04/09/3010347.html Best of Best系列（4）——AAAI AAAI (Artificial Intelligence)(Average MAP score: 0.11) AAAI (Artificial Intelligence) 2012 ( MAP score: 0.0 ) TOP Rank1
AAAI 2019 分析 Google Scholar 订阅 CoKE : Word Sense Induction Using Contextualized Knowledge Embeddings Word Embeddings can capture lexico-semantic information but remain flawed in their inability to assign unique representations to different senses of poly
