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知識圖譜在個(gè)性化推薦領(lǐng)域的研究進(jìn)展及應(yīng)用

來源：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?guī)硇录悠聡⒋髮W(xué)NExT中心的王翔博士在2020年5月10日舉辦的“推薦系統(tǒng)前沿進(jìn)展”系列學(xué)術(shù)沙龍活動中所做的分享《當(dāng)個(gè)性化推薦遇上知識圖譜》，在本次分享中，王翔簡要分析了知識圖譜在個(gè)性化推薦領(lǐng)域的應(yīng)用背景，并詳細(xì)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(xí)、基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等知識圖譜在推薦系統(tǒng)中的融合技術(shù)。

重構(gòu)ncnn，騰訊優(yōu)圖開源新一代移動端推理框架TNN

新一代移動端深度學(xué)習(xí)推理框架TNN，通過底層技術(shù)優(yōu)化實(shí)現(xiàn)在多個(gè)不同平臺的輕量部署落地，性能優(yōu)異、簡單易用。騰訊方面稱，基于TNN，開發(fā)者能夠輕松將深度學(xué)習(xí)算法移植到手機(jī)端高效的執(zhí)行，開發(fā)出人工智能 App，真正將 AI 帶到指尖

達(dá)摩院金榕教授113頁P(yáng)PT詳解達(dá)摩院在NLP、語音和CV上的進(jìn)展與應(yīng)用實(shí)踐

達(dá)摩院金榕教授介紹了語音、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺三大核心AI技術(shù)的關(guān)鍵進(jìn)展，并就AI技術(shù)在在實(shí)際應(yīng)用中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)，以及達(dá)摩院應(yīng)對挑戰(zhàn)的創(chuàng)新實(shí)踐進(jìn)行了解讀

OpenAI發(fā)布了有史以來最強(qiáng)的NLP預(yù)訓(xùn)練模型GPT-3

2020年5月底OpenAI發(fā)布了有史以來最強(qiáng)的NLP預(yù)訓(xùn)練模型GPT-3，最大的GPT-3模型參數(shù)達(dá)到了1750億個(gè)參數(shù)

多尺度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：有效統(tǒng)一三維形狀離散化特征表示

解決了傳統(tǒng)圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中圖節(jié)點(diǎn)學(xué)習(xí)到的特征對圖分辨率和連接關(guān)系敏感的問題，可以實(shí)現(xiàn)在低分辨率的三維形狀上學(xué)習(xí)特征，在高低分辨率形狀之上進(jìn)行測試，并且保持不同分辨率特征的一致性

履約時(shí)間預(yù)估：如何讓外賣更快送達(dá)

外賣履約時(shí)間預(yù)估模型，預(yù)估的是從用戶下單開始到騎手將餐品送達(dá)用戶手中所花的時(shí)間

性能超越最新序列推薦模型，華為諾亞方舟提出記憶增強(qiáng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

記憶增強(qiáng)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對短期的商品語境信息建模，并使用共享的記憶網(wǎng)絡(luò)來捕捉商品之間的長期依賴，對多個(gè)模型進(jìn)行了對比,在Top-K序列推薦中效果極佳

如何創(chuàng)造可信的AI，這里有馬庫斯的11條建議

馬庫斯系統(tǒng)性地闡述了對當(dāng)前AI研究界的批判，從認(rèn)識科學(xué)領(lǐng)域中針對性地給出了11條可執(zhí)行的建議

用于微創(chuàng)手術(shù)的觸覺傳感器（二）

MIS 和RMIS觸覺傳感器最常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺傳感器進(jìn)一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器

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應(yīng)用于MIS的觸覺傳感器主要是基于電學(xué)或光學(xué)原理開發(fā)的，應(yīng)該是小尺寸和圓柱形的，可在導(dǎo)管的管身或尖端集成

醫(yī)院候診區(qū)流感性疾病的非接觸式綜合檢測平臺

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大阪大學(xué)胡正濤博士（萬偉偉老師團(tuán)隊(duì)）為機(jī)器人開發(fā)通用工具解決復(fù)雜變種變量的操作任務(wù)

通過機(jī)械機(jī)構(gòu)實(shí)現(xiàn)機(jī)械手到工具的動力傳遞，無需外部控制及供能，對機(jī)器人的避障路徑規(guī)劃影響極小

深度學(xué)習(xí)的可解釋性研究（三）——是誰在撩動琴弦

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種，變量敏感性分析用來檢驗(yàn)輸入屬性變量對模型的影響程度，樣本敏感性分析用來研究具體樣本對模型的重要程度

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新聞資訊

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