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知識圖譜在個(gè)性化推薦L域的研究進(jìn)展及應用

來(lái)源:智東西     編輯:創(chuàng )澤   時(shí)間:2020/6/12   主題:其他 [加盟]

今天給大家帶來(lái)新加坡國立大學(xué)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(jìn)展”系列學(xué)術(shù)沙龍活動(dòng)中所做的分享《當個(gè)性化推薦遇上知識圖譜》,在本次分享中,王翔簡(jiǎn)要分析了知識圖譜在個(gè)性化推薦L域的應用背景,并詳細介紹了課題組在個(gè)性化推薦中的相關(guān)研究技術(shù)和進(jìn)展,包括基于路徑、基于表征學(xué)習、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )等知識圖譜在推薦系統中的融合技術(shù)。












基于網(wǎng)格圖特征的琵琶指法自動(dòng)識別

根據各種指法的具體特點(diǎn),對時(shí)頻網(wǎng)格圖、時(shí)域網(wǎng)格圖、頻域網(wǎng)格圖劃分出若干個(gè)不同的計算區域,并以每個(gè)計算區域的均值與標準差作為指法自動(dòng)識別的特征使用,用于基于機器學(xué)習方法的指法自動(dòng)識別

利用時(shí)序信息提升遮擋行人檢測準確度

Tube Feature Aggregation Network(TFAN)新方法,即利用時(shí)序信息來(lái)輔助當前幀的遮擋行人檢測,目前該方法已在 Caltech 和 NightOwls 兩個(gè)數據集取得了業(yè)界L先的準確率

京東姚霆:推理能力,正是多模態(tài)技術(shù)未來(lái)亟需突破的瓶頸

姚霆指出,當前的多模態(tài)技術(shù)還是屬于狹隘的單任務(wù)學(xué)習,整個(gè)訓練和測試的過(guò)程都是在封閉和靜態(tài)的環(huán)境下進(jìn)行,這就和真實(shí)世界中開(kāi)放動(dòng)態(tài)的應用場(chǎng)景存在一定的差異性

看G清視頻,如何做到不卡頓

優(yōu)酷智能檔突破“傳統自適應碼率算法”的局限,解決視頻觀(guān)看體驗中G清和流暢的矛盾

基于真實(shí)環(huán)境數據集的機器人操作仿真基準測試

通過(guò)使用仿真和量化指標,使基準測試能夠通用于許多操作L域,但又足夠具體,能夠提供系統的有關(guān)信息

億級視頻內容如何實(shí)時(shí)更新

基于內容圖譜結構化特征與索引更新平臺,在結構化方面打破傳統的數倉建模方式,以知識化、業(yè)務(wù)化、服務(wù)化為視角進(jìn)行數據平臺化建設,來(lái)沉淀內容、行為、關(guān)系圖譜,目前在優(yōu)酷搜索、票票、大麥等場(chǎng)景開(kāi)始進(jìn)行應用

深度解析大規模參數語(yǔ)言模型Megatron-BERT

NVIDIA解決方案架構師王閃閃講解了BERT模型原理及其成就,NVIDIA開(kāi)發(fā)的Megatron-BERT

自然語(yǔ)言處理技術(shù)五大技術(shù)進(jìn)展和四大應用與產(chǎn)品

自然語(yǔ)言處理技術(shù)的應用和研究L域發(fā)生了許多有意義的標志性事件,技術(shù)進(jìn)展方面主要體現在預訓練語(yǔ)言模型、跨語(yǔ)言 NLP/無(wú)監督機器翻譯、知識圖譜發(fā)展 + 對話(huà)技術(shù)融合、智能人機交互、平臺廠(chǎng)商整合AI產(chǎn)品線(xiàn)

自然語(yǔ)言處理技術(shù)發(fā)展趨勢進(jìn)一步推動(dòng)人工智能從感知智能向認知智能的演進(jìn)

下一個(gè)十年,智能人機交互、多模態(tài)融合、結合L域需求的 NLP 解決方案建設、知識圖譜結合落地場(chǎng)景等將會(huì )有突破性變化

中國移動(dòng)室內定位白皮書(shū)

中國移動(dòng)聯(lián)合產(chǎn)業(yè)合作伙伴發(fā)布《室內定位白皮書(shū)》,對室內定位產(chǎn)業(yè)發(fā)展現狀及面臨的挑戰,深入分析了垂直行業(yè)的室內定位需求,并詳細闡述了實(shí)現室內定位的技術(shù)原理, 及室內定位評測體系

傳感器面臨時(shí)代新機遇,未來(lái)發(fā)展將呈現哪些趨勢

機器人、無(wú)人機、自動(dòng)駕駛汽車(chē)等加快落地,智慧城市深入建設,更是為傳感器產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了難以估量的龐大機遇

仿人操作機器人Cosero配備7自由度機械臂裝有Kinect相機實(shí)現對目標環(huán)境的3D感知

Cosero是德國波恩大學(xué)的Sven Behnke團隊根據家庭環(huán)境中的日常操作任務(wù)而研制的一款仿人操作機器人基于深度學(xué)習方法的目標姿態(tài)估計和RGB-D SLAM等感知測量
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