مينغ يانغ الكستناء الأسماك الجافة السياسة آن بو من الجزء السفلي من الجانب المقعر من غير معبد،
تقارير و qubit | عدد ملفه QbitAI
آخر سيكون أعلى في العالم AI، والكامل للقوات الصينية احتفل الخبز المحمص.
KDD، ومناطق استخراج البيانات من أعلى اجتماع دولي رفيع المستوى الذي عقد في ولاية ألاسكا هذا العام، وأفضل ثلاث جوائز الورق ومسابقات رئيسية أخرى، فقط تم الإعلان عنها.
هذا العام، الصين تواجه النجوم الساطعة. الدكتور دونغ كون المكاسب دراسة أجرتها جامعة كورنيل الصينية لتتبع أفضل واحد لبطاقات الهوية والجوائز بدء الشركة KDD CUP ثلاثة سباقات، وقد اجتاحت كثيرا من الشركات الصينية.
تفاصيل نقل هي كما يلي:
مراجعة مزدوجة الأعمى السنة الأولى، ومعدل القبول 15
KDD، والمؤتمر الدولي للتعدين البيانات واكتشاف المعرفة، الاسم الكامل: مؤتمر SIGKDD ACM على اكتشاف المعرفة والتنقيب عن البيانات، هو مؤتمر دولي على مستوى أعلى من استخراج البيانات.
منذ عام 1995، عقدت KDD الجمعية العامة لأكثر من عشرين جلسة، ومعدل حفل الاستقبال السنوي لا يتجاوز معدل القبول 20 أقل من 15 هذا العام.
ومن الجدير بالذكر أن هذا العام هو العام الأول من استخدام KDD، مراجعة مزدوجة التعمية.
لا يزال منقسما المسار البحوث و تطبيقات المسار .
الذي، وفقا لأخبار منشورة، تلقى KDD المسار البحثي ما مجموعه 1179 المقدمة، والتي 111 تلقي المقالات ورقات عن طريق الفم، وردت 63 ورقات كما المشارك، ومعدل اختيار 14.8 .
تطبيق مسار تلقى أكثر من 700 ورقة، والتي وردت 45 ورقات عن طريق الفم، تم قبول 100 ورقة كما ملصق، معدل القبول 20.7 .
في المقابل، KDD 2018 مسار البحوث في الحصول على معدل 181 المتلقي من 18.4، لقبول تطبيق مسار 112، معدل القبول 22.5 .
أكد ورقة قابلة للتكرار
والأهم من ذلك، KDD أيضا المساهمة هذا العام مع التركيز بوجه خاص على إشعار - استنساخ - والأحكام التي من شأنها أن التأهل عن مجموعة مختارة من أفضل الأوراق، تحتاج الأوراق إلى تقديم محتوى إضافي عرض المحتوى استنساخه.
بما في ذلك الطرق التجريبية والتجارب وتقييم النتائج، ولكن أيضا تشجيع كود البحوث العامة والبيانات في ورقة، ووصف الخوارزمية المستخدمة في ورقة والموارد تماما بقدر الإمكان.
وهكذا، KDD 2019 كما أصبحت مصدر قلق للمصطلح.
نظرة على جوائز محددة هي الفريق الذي تولى المنزل:
بحث أفضل ورقة المسار
كثافة شبكة الدول (كثافة شبكة الدولة)
https://arxiv.org/pdf/1905.09758.pdf
أوراق من جامعة كورنيل. المؤلف الأول هو دونغ كون، وهو مرشح الدكتوراه في الرياضيات التطبيقية من جامعة كورنيل، وتخرج من جامعة كاليفورنيا.
مؤلفين آخرين أيضا أستاذ مشارك أستاذ مساعد علم الحاسوب علم الحاسوب في جامعة كورنيل وجامعة كورنيل أوستن Reilley بنسون ديفيد Bindel، وهو أيضا مدرس الدكتوراه دونغ كون.
التحليل الطيفي والقيم الذاتية والمتجهات الذاتية للبنية الارتباط مصفوفة في FIG ربط. العديد من الأطياف النظري مباشرة من دراسات هندسة الطيف قد تكون ذات صلة الفرق من قبل المشغل الطيف المتعددة التفاضلية. ومع ذلك، فإن الطيف الهندسي من الأطياف لتحويل النتائج تركز على قيمة مميزة تتعلق سوى عدد قليل من القيم المتطرفة وخصائصها ذات الصلة.
مع الهندسة المختلفة، من خلال القيم توزيع متكامل (الكثافة الطيفية) يقتصر أساسا لدراسة نموذج الرسم البياني عشوائية بسيطة من FIG. خريطة العالم الحقيقي الداخلية لا يزال من الصعب حساب وشرح في جزء كبير منه، لم تتم دراسته لاستكشاف.
في هذه المقالة، مؤلف دراسة عميقة الكثافة الطيفية للخريطة العالم الحقيقي. نحن استعارة فيزياء المادة المكثفة أدوات البحث كثافة من الدول، ويضيف التكيف الخصائص الطيفية مشترك جديد لمعالجة نمط الرسم. التي حصل عليها طريقة غير ذات كفاءة عالية، والورق وجود بالفعل أكثر من مليار FIG عقدة حافة طريق الحوسبة على واحدة حساب الكثافة الطيفية يوضح هذه النقطة.
بالإضافة إلى تقديم الرسومات مقنعة بصريا بصمة بالإضافة إلى ذلك، يظهر الورقة أيضا تقدير الكثافة الطيفية للكم من دفع شيوعا حساب مقاييس المركز، واستخدام الكثافة الطيفية لتقدير معلومات مفيدة عن هيكل من الخريطة، هذه المعلومات ليس فقط من القطب القيمة الجوهرية لنتائج الاستدلال.
الأبحاث المسار الثاني
تحسين التهم الانطباع عن الاعلانات في الهواء الطلق
https://dl.acm.org/citation.cfm؟doid=3292500.3330829
تناولتها الدراسة هي كيف كان الاعلان في الهواء الطلق الأكثر فعالية من حيث التكلفة، والمؤلف من معهد ملبورن الملكي للتكنولوجيا جامعة، جامعة سنغافورة للإدارة، جامعة ووهان وهواوي.
مشكلة محددة هي أن فريق اقترحت لأول مرة، ودعا انطباعات الإعلان في الهواء الطلق (التهم الانطباع عن الاعلانات في الهواء الطلق، ICOA).
الإعلان على جانب الطريق كثيرا، ولكن عليك أن تجعل الانطباع قليلا، ونسي أكثر دون أن يترك أثرا، طالما أن ظهور إعلان في عقلك، والغرض من العديد من المعلنين وصلت، و الدراسة أيضا عن كيفية الحصول على المزيد من الناس على ترك انطباع أعمق.
منذ تطوير الإنترنت عبر الهاتف النقال، بغض النظر عن وسيلة النقل التي تستخدمها، يي هاو السيارة، وركوب الدراجات النارية، والدراجات، أو في كل مرة تذهب للخروج من المسار يمكن تسجيلها، لذلك وجد الباحثون السفر مسار قاعدة بيانات T. أبعد من ذلك، هناك قاعدة بيانات معينة المعلنين U لوحة والميزانية تسليم B.
لذلك، باختصار، والانطباعات الإعلان في الهواء الطلق هو السؤال التالي:
لوحات وعلى الميزانية كثيرا، طريقة الناس في هذا الطريق، في ظل هذه الظروف نظرا، وكيفية تعزيز الانطباع العام بالمناسبة جعل الناس أكثر من ذلك قيمة مقابل المال اليسار؟
هنا لا بد من حل مشكلتين:
1. كل إعلان ينبغي أن يسمح لرؤية عدد قليل من المارة.
2. كيف تخطيط لوحات وضع، حتى أن أكثر من المارة على الطريق فقط لرؤية أفضل أوقات السفر.
السؤال الأول قد حل أبحاث سابقة، هي وظيفة-S شكل، مع زيادة في عدد التكرار الإعلان، مما يتيح المارة الانطباع بأن أكثر وأكثر عمقا، ثم ببساطة تكرار لا طائل منه، والآثار الجانبية فقط أكثر من ذلك.
السؤال السؤال الثاني، تحتاج إلى حل مع الخوارزمية توزيع اللوحات الإعلانية. ووجد الفريق أن الاستخدام المباشر لخوارزمية الجشع أمر غير مقبول، ثم الخوارزمية المقترحة على أساس وظيفة الظل من وحدة فرعية، من أجل تحسين الكفاءة، وتصميم وطريقة إنهاء تقدير الحد تدريجيا الأمثل.
وأخيرا، فإن فريق البحث بعد تجريب مدينة نيويورك ولوس انجليس مسارين لوحات حقيقية وجمع البيانات، اقترح طريقة التحقق من الصحة في هذه الدراسة صحيحة.
تطبيق أفضل ورقة المسار
تطبيق مسار للحصول على أفضل ورقة هي الأعمال أعلى صوتا الأهداف ثم: إجراءات تثمين لاعب في كرة القدم (الأفعال تتحدث بصوت أعلى من الهدف: الانتباه إلى لاعبين في العمل كرة القدم):
https://arxiv.org/pdf/1802.07127.pdf
يتضمن الكتاب من الورق، توم Decroos من جامعة لوفين، بلجيكا، من لوت Bransean SciSports وجيسي ديفيس، جيسي ديفيس وجامعة لوفان في بلجيكا.
فرد تقييم السلوكية لاعبي كرة القدم في تأثير أداء المباراة على نتائج المسابقة، والتركيز على اللاعبين للتحقيق في عملية التوظيف. ومع ذلك، فإن معظم المؤشرات التقليدية ليست مرضية في حل هذه المهمة، لأنها إما التركيز على لقطات والهدف سلوك واحد، إما لا تنظر في الخلفية البيئية لاعب لجعل الحركة.
تقدم هذه الورقة: (1) لغة جديدة لوصف تصرفات كل لاعب على المحكمة ل SPADL ، (2) لها تأثير على نتيجة المباراة لتقييم أداء إطار جديد وفقا لعملية لاعب من لاعب، VAEP مع الأخذ بعين الاعتبار السياق الذي يحدث في العمل.
من خلال تجميع قيمة العمل اللاعب، فإنها يمكن تحديد مساهمتها في الهجوم الشامل للفريق والدفاعية.
تسليط الضوء على هذه الدراسة هو النظر في اتخاذ إجراءات في سياق المعلومات عادة ما يغفل، وفريق البحث بجمع عدد كبير من حالات الاستخدام في 2017/2018 و 2016/2017 التقييم العام فى الموسم مع كبار المسابقات الأوروبية.
أوراق الطلب المسار الثاني
هذه هي الدراسة مع جهاز يمكن ارتداؤها للكشف عن الضعف الادراكي (الخرف قد يكون نذيرا)، وقاد من قبل شركة آبل.
وضع تدابير المعرفي انخفاض في العالم الحقيقي من المستهلك الصف المتعدد الوسائط الاستشعار تيارات
https://dl.acm.org/citation.cfm؟doid=3292500.3330690
يمكن ارتداؤها والمتنقلة أجهزة الحوسبة، والآن في كل مكان، وحققت تقدما ملحوظا في مجال التكنولوجيا، إلى جانب تنوع استشعار الأوروبي، أعطت هذه التطورات الرصد المستمر للمرضى، ومراقبة أنشطتهم اليومية، ويمكن توفير.
هناك ثروة هذه المعلومات طولية (طولية Informationn) يمكن استغلالها، ونحن سوف يكون قادرا على تحليل خصائص الضعف الادراكي في علم النفس والسلوك، ولفي الوقت المناسب وفعالية من حيث التكلفة كشف الضعف الادراكي المعتدل (MCI) لتوفير الجديدة الطريقة.
MCI، وبين الدولة بين الإدراك العادي والخرف.
يعرض هذه الدراسة منصة للمراقبة عن بعد من الضعف الادراكي لا ينتهك الأعراض ذات الصلة، والأجهزة الذكية تعتمد فقط على جهاز المستهلك قليلة.
وأظهر الفريق أن هذا النظام الأساسي هو كيف "دراسة تقييم الرقمي استكشافية ليلي" التي 16TB من البيانات التي تم جمعها لدعم دراسة جدوى لمدة 12 أسبوعا: تم رصد 31 مريضا يعانون من ضعف الادراك، و 82 لا الادراكي، والظروف المعيشية لحرية الإنسان.
وأوضح الباحثون أيضا بيانات دقيقة موحدة (توحيد البيانات)، والوقت محاذاة (وقت الانحياز) وتقنيات الاستيفاء (الإتهام)، هو كيفية التعامل مع البيانات المفقودة المتأصلة في العالم الحقيقي، وتبين في نهاية المطاف أعراض هذه البيانات في القرار تلعب دورا في ذلك.
جائزة اجتازت اختبار الزمن
الجوائز وقت الاختبار هذا العام (اختبار جائزة الوقت) من جامعة كارنيجي ميلون ونيلسن BuzzMetrics، ورقة هي:
كشف اندلاع فعالة من حيث التكلفة في الشبكات
https://www.cs.cmu.edu/~jure/pubs/detect-kdd07.pdf
وكان السبب سميت هذه الجائزة، العدد الأول من الصحيفة لأن المسافة أكثر من 12 عاما في عام 2007، عندما، جامعة كارنيجي ميلون جوري ليسكوفيتش، أندرياس كراوس، كارلوس Guestrin، كريستوس فالوتسوس، جين VanBriesen ونيلسن BuzzMetrics شعب ناتالي Glance6 لأن هذه المادة للحصول على ورقة أفضل طالب.
في هذه الورقة، أظهر الباحثون أن العديد من الكشف عن اندلاع الحياة الحقيقية (مثل إمكانية الكشف، والكشف عن المتضررين، وما إلى ذلك) أظهر مميزة "دون وحدة".
واستخدم الباحثون الفرعية وحدة تطوير خوارزمية فعالة، ودعا CELF الخوارزمية لتحسين كفاءة خوارزمية الجشع (الجشع خوارزمية) هو. الخوارزمية هي على النحو التالي:
وأظهرت النتائج أن، ويمكن تمديد CELF خوارزمية لقضايا أكثر تعقيدا، ولكن أيضا على مقربة من أفضل وضع، في نفس الوقت، من خوارزمية بسيطة الجشع بسرعة 700 مرات.
وبعد ذلك الاستمرار في خوارزمية CELF على عدة كبير اختبار السؤال الحقيقي، واستخدام نموذج شبكة توزيع المياه للبيانات وكالة حماية البيئة في الولايات المتحدة في الوقت الحقيقي وبلوق، وموقف الاستشعار الناتجة قد تكون أقرب إلى الحل الأمثل، يوفر الحل الأمثل عشرات ثابتة. وتبين أيضا أن هذا النهج يمكن تمديد، وتوفير مساحة تخزين عدة أوامر من حجمها.
جائزة البحث ريادة الأعمال
أطلقت جائزة البحث ريادة الأعمال SIGKDD ACM في عام 2017، يهدف إلى تشجيع أوائل الشركات المبتدئة تشارك في علم البيانات. يتم تحديد الجائزة نتائج الرائدة المنافسة على جائزة بحثية من عدد من اللجنة.
الحائز على جائزة أربع شركات اليوم هي: ARKive تعد، deepair، والاعتماد حكمة العين في السماء والاختيار.
ARKive تعد هي إدارة المعرفة آلة تكنولوجيا التعلم والخبرة للشركة، ومؤسس هذه الشركة هو الصينية اثنين.
منصة التجزئة لمزودي خدمات السفر deepair AI القائم.
رايلي هو توفير معلومات للمشروع الصيانة التنبؤية الصناعية، والتفتيش الصناعي والاحتيال غير خاضعة للرقابة، وأنظمة الذكاء الاصطناعي مثل الخدمات الهجوم والدفاع.
العين في السماء لتحقق الوعي في البلاد هو بالفعل مرتفعة جدا، بل هو مؤسسة كبيرة لتوفير بيانات لشركة العميل.
جائزة الناس
في حفل افتتاح KDD والباحثين IBM واتسون شارو أجروال بيانات إنجاز العمر التعدين بسبب الوصول إلى SIGKDD جائزة الابتكار (جائزة الابتكار). كما انه نشر هذا الاجتماع ثلاث ورقات.
درجة شارو أجروال البكالوريوس في عام 1993 في كانبور مدرسة المعهد الهندي للتكنولوجيا، وبعد ذلك حصل على شهادة الدكتوراه في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا في عام 1996 إلى العمل.
وقد نفذت أعمال واسعة في مجال التنقيب عن البيانات، اهتماما خاصا لتدفق البيانات، والخصوصية، وعدم اليقين البيانات وتحليل الشبكات الاجتماعية. وقد نشر 19 كتابا، نشر أكثر من 350 ورقة، وتقدم بطلب لأو الحصول على 80 براءة اختراع. حصل على عدد من الإنجازات الاختراع جائزة، وكان اسمه ثلاث مرات IBM الماجستير الاختراع.
ونفس الشيء بلاجي Krishnapuram من فاز واتسون IBM في KDD جائزة الخدمة (جائزة الخدمة)، لمكافأة مساهمته البارزة التي كتبها التعدين البيانات.
أنه خدم في عام 2014 وانضم 2016 رئيس ACM SIGKDD في عام 2015 IBM واتسون الصحة وحلول تطوير AI لصناعة الأدوية.
هذا العام جائزة أطروحة (جائزة أطروحة) منحت لتيم Althoff من جامعة واشنطن، والجائزة العلماء الصينيين الثاني من تشاو تشانغ UIUC ل.
KDD CUP 2019
KDD CUP هذا العام على ثلاثة مسارات:
- التقليدية المنافسة التعلم الآلي (العادية ML المسار)
- تعلم الآلة التلقائي مسابقة (السيارات-ML المسار)
- "البحوث من أجل الإنسانية" التعلم مسابقة التعزيز (الإنسانية RL المسار)
هذا الحدث، كانت دائما "البيانات الكبيرة كأس العالم"، وقال المنافسة شرسة.
الإحصاءات الرسمية KDD، هناك تقدم أكثر من 5000 شخص من 39 بلدا 17000 التطبيقات لهذا العام.
النتائج النهائية من وجهة نظر، والجيش الصيني هو انتعش بشكل خاص، اجتاحت معظم الجوائز.
أولا وقبل كل ذلك التقليدية المنافسة تعلم الآلة برعاية بايدو، وتنقسم الى ما مجموعه اثنين من المهام.
بطل ومهمة 1 الوصيف من الصين. من بينها، من ثوب بطل الذهب النمل، الوصيف من شنغهاي مايكرو واحد، تريند مايكرو، قطرات السفر وجامعة بكين للبريد والاتصالات، جامعة جنوب الصين للتكنولوجيا، Jingdong وحدات أخرى.
مهمة 2 بطل من شركة الاتصالات اليابانية NTT دوكومو، الوصيفة من جامعة جنوب.
وبالإضافة إلى ذلك، منح إضافية خاصة PaddlePaddle أنشأت من قبل جامعة العلوم والتكنولوجيا من الزهور الصين.
يتبع مسابقة تعلم آلة أوتوماتيكية ، برعاية النموذج الرابع.
بطل الأزرق العميق من الصين للعلوم والتكنولوجيا وجامعة بكين، الوصيفة من الجامعة الوطنية في سنغافورة، علي بابا والثالثة من معهد جورجيا للتكنولوجيا.
وقال أخيرا "البحوث من أجل الإنسانية" التعلم مسابقة التعزيز ، برعاية IBM ومسدس ML.
بطل من الصين وتايوان، جامعة تشينغ كونغ الوطنية، الوصيف من جامعة تشينغهوا وجامعة بكين للملاحة الجوية والفضائية و Jingdong، الثالث من البذور.
مسابقة تفاصيل العنوان:
https://www.kdd.org/kdd2019/kdd-cup
أكثر شيء واحد
أكثر من ورقة، وسيطرت الصين على المنافسة وفيرة.
KDD 2019 الراعي، والقوات الصينية هي أيضا واضحة بشكل خاص.
بايدو، تينسنت، قطرات، علي بابا، ماهر، واعتدوا بالضرب على المد والجزر والبايت السنجاب AI تظهر على قائمة الراعي.
وقال هناك أيضا حفر، ومنظمة العفو الدولية أن تنظر أعلى عندما عقدت في الصين، بعد كل شيء، من المشاركين الأساسية هي أكثر حداثة، ولكن أيضا لا يقلق تأشيرة.
ما رأيك؟
- انتهى -
التوظيف الصادق
المكدسة تقوم بتجنيد محرر / مراسل، ومقرها في تشونغ قوان تسون في بكين. نتوقع الموهوبين والطلاب المتحمسين للانضمام إلينا! مزيد من التفاصيل، يرجى و qubit عدد الجمهور (QbitAI) واجهة الحوار والرد "تجنيد" كلمة.
و qubit QbitAI عناوين على التوقيع
' " تتبع تقنيات AI دينامية جديدة والمنتجات
