International Conference in 2014

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International Conference on Machine Learning (ICML2014, Beijing).(papers are available)


Neural Information Processing System (NIPS2014, Quebce).(papers are available)


AAAI Conference on Artifical Interlligence (AAAI2014, Quebce).(papers are available)


IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR2014, Columbus). (papers are available)


IEEE Conference on Computer Vision (ICCV). (unavailable)


International Joint Conference on Artificial Intelligence(IJCAI). (unavailable)


International Conference on Research an Development in Information Retrieval(SIGAR2014, QLD). (papers are available)


IEEE International Conference on Data Engineering(ICDE2014, chicago). (papers are available)


ACM Knowledge Discovery and Data Mining(SIGKDD2014, New York). (papers are available)


ACM Multimedia Conference(ACMMM2014). (papers are available)



Generative Adversarial Nets——NIPS2014
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03-17 1891
1、背景 GAN的提出缘起于Goodfellow庆祝他的一个朋友博士学习结束，酒后饭桌上大家提及想要“试图用...
IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics
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INTRODUCTION Intelligence and Security Informatics (ISI) research is an interdisciplinary research field involving academic researchers in information technologies, computer science, public policy...
International Conference in 2015
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International Conference on Machine Learning (ICML2015, Lillr, France). (paper submission has ended) Neural Information Processing System Foundation (NIPS2015).
The 8th International Conference on Computer Science and Application Engineering
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The 8th International Conference on Computer Science and Application Engineering
ICKG2024：IEEE International Conference on Knowledge Graphs
开放知识图谱
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ICKG2024:15th IEEE International Conference on Knowledge GraphsAbu Dhabi, UAE, December 11-12(http://ickg2024.openkg.cn/)知识图谱作为传统知识工程的代表，是当今最为常用的符号知识表示与存储方式。由于其简单易用，特别在问答、搜索、推荐等场景的成功，使其在工业界及很多领域广泛应用。...
ICLR 2014 International Conference on Learning Representations深度学习论文papers
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ICLR 2014 International Conference on Learning Representations Apr 14 - 16, 2014, Banff, Canada   Workshop Track Submitted Papers Stochastic Gradient Estima
ACMMM 2024 ACM International Conference on Multimedia
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这个领域呼吁提出新的、创新的解决方案，能够将多媒体数据组合、链接、编辑和总结成简洁但富有见地、愉悦且多视角的呈现形式，以促进多媒体分析、决策制定、搜索和浏览等任务。话题包括（i）用于访问、创作和消费多媒体数据的新颖交互技术和模式，（ii）设计和实施新颖的互动媒体，（iii）理解和/或衡量多媒体体验质量的新方法、模型和度量标准。该领域的论文应解决与数据管理和索引相关的性能问题，以支持大规模的多媒体访问，包括浏览、搜索、推荐、分析、处理和挖掘。话题包括支持多媒体访问和分析的可扩展系统和索引技术。
IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM) 2014 In
ruihong0417的专栏
04-28 1612
IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Network Analysis and Mining (ASONAM) 2014 Industry Track Call for Papers Beijing China August 17-20, 2014 Home Page: www.asonam2014.or
数据挖掘会议SIAM International Conference on DATA MINING介绍
计算机、AI技术分享
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本博文借介绍SIAM International Conference on DATA MINING的机会，把数据挖掘相关信息介绍一下，重点是算法、应用的分类。 SIAM International Conference on DATA MINING（SDM），其中SIAM表示的是Society for Industrial and Applied Mathematics。 Data mining is the computational process for discovering valuable
Advances in Swarm Intelligence 5th International Conference, ICSI 2014
10-30
2014年第五届国际群智能大会（ICSI 2014）的论文集展现了该领域最新的研究进展。群智能是一种模拟自然界中昆虫群落行为的计算方法，其中包括蚂蚁、鸟类和鱼类等群体的集体智能行为。这种方法在优化问题求解、机器人...
Proceedings of International Conference on Cognition and Recognition : ICCR 2016
02-16
The book is a collection of best selected papers presented in the International Conference on Cognition and Recognition 2016 (ICCR 2016) and helpful for scientists and researchers in the field of ...
Progress in Cryptology – INDOCRYPT 2016: 17th International Conference
08-08
根据给定文件的信息，我们可以提炼出关于“Progress in Cryptology – INDOCRYPT 2016: 17th International Conference”的相关知识点。 ### 会议基本信息 - **会议名称**：“Progress in Cryptology – INDOCRYPT...
这是一个基于Docker容器化技术实现的企业级私有云文档协作与在线编辑一体化部署解决方案项目_通过精心编排的DockerCompose配置将Seafile开源私有云盘系统与Onl.zip
12-04
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C++编程面向对象核心特性的技术解析：封装继承多态在软件工程中的应用与实现
12-04
内容概要：本文系统梳理了C++的核心基础知识，涵盖面向对象三大特性（封装、继承、多态）、动态内存管理（new/delete与malloc/free的区别）、作用域、引用与指针、类与对象、构造与析构函数、静态成员、常函数、运算符重载、拷贝构造、赋值操作符、单例与工厂设计模式、STL常用容器（vector、list、deque、map、set、unordered_map）及其操作，以及迭代器、算法和函数对象等内容。文章通过代码示例深入讲解了C++中关键机制的实现原理，如多态的虚函数表机制、智能指针替代方案、内存泄漏防范等。; 适合人群：具备C++基础语法知识，有一定编程经验，希望深入理解C++面向对象机制、内存管理和常用设计模式的初中级开发者，尤其适合准备面试或提升系统编程能力的学习者； 使用场景及目标：①掌握C++面向对象核心机制的底层原理与实现方式；②理解常见设计模式在C++中的应用；③熟练使用STL容器与算法进行高效编程；④辨析C++中易混淆概念（如new/malloc、引用/指针、深拷贝/浅拷贝）； 阅读建议：建议结合代码示例动手实践，重点关注类的构造与析构过程、多态实现机制、STL容器的操作特性及设计模式的应用场景，理解其背后的设计思想而不仅仅是语法使用。
能源布线器实现电网的最佳电力分配.zip
12-04
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）
12-04
内容概要：本文介绍了基于物理信息神经网络（PINN）驱动的三维声波波动方程求解方法，并提供了相应的Matlab代码实现。该方法将深度学习与物理建模相结合，利用PINN在无需大量标注数据的情况下，通过引入偏微分方程作为物理约束，直接从初始和边界条件出发求解三维声波传播问题，适用于复杂介质中的波动模拟与反演分析。; 适合PINN驱动的三维声波波动方程求解（Matlab代码实现）人群：具备一定数学基础和Matlab编程能力，从事物理仿真、声学、地球物理、计算力学等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决传统数值方法（如有限差分、有限元）在高维或复杂边界条件下计算成本高的问题；②探索数据驱动与物理驱动融合的建模范式，提升模型泛化能力和求解效率；③应用于地震波传播模拟、医学超声成像、噪声控制等实际科研与工程场景。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码，理解PINN的网络结构设计、损失函数构建及物理约束嵌入方式，动手调试参数并扩展到其他偏微分方程求解任务中，以深入掌握其原理与应用技巧。
MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]
最新发布
12-04
内容概要：本文档介绍了基于3D FDTD（时域有限差分）方法在MATLAB平台上对微带线馈电的矩形天线进行仿真分析的技术方案，重点在于模拟超MATLAB基于3D FDTD的微带线馈矩形天线分析[用于模拟超宽带脉冲通过线馈矩形天线的传播，以计算微带结构的回波损耗参数]宽带脉冲信号通过天线结构的传播过程，并计算微带结构的回波损耗参数（S11），以评估天线的匹配性能和辐射特性。该方法通过建立三维电磁场模型，精确求解麦克斯韦方程组，适用于高频电磁仿真，能够有效分析天线在宽频带内的响应特性。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的综合性MATLAB仿真资源包，涉及通信、信号处理、电力系统、机器学习等多个领域。; 适合人群：具备电磁场与微波技术基础知识，熟悉MATLAB编程及数值仿真的高校研究生、科研人员及通信工程领域技术人员。; 使用场景及目标：① 掌握3D FDTD方法在天线仿真中的具体实现流程；② 分析微带天线的回波损耗特性，优化天线设计参数以提升宽带匹配性能；③ 学习复杂电磁问题的数值建模与仿真技巧，拓展在射频与无线通信领域的研究能力。; 阅读建议：建议读者结合电磁理论基础，仔细理解FDTD算法的离散化过程和边界条件设置，运行并调试提供的MATLAB代码，通过调整天线几何尺寸和材料参数观察回波损耗曲线的变化，从而深入掌握仿真原理与工程应用方法。
International Conference on Artificial Intelligence in Education and Industry是几区
03-20
### 关于International Conference on Artificial Intelligence in Education and Industry的排名 目前尚未有明确的信息表明 **International Conference on Artificial Intelligence in Education and Industry (ICAIEI)** 的具体分区或排名。然而，可以通过分析类似主题会议及其影响力来推测其可能的位置。 #### 类似会议的影响因子与分区 一些具有相似主题的顶级会议已被广泛认可并拥有较高的影响因子和分区等级。例如： - **IJCAI 2024** 是人工智能领域最古老且最具影响力的会议之一，通常被认为是Q1级别的会议[^3]。 - **The 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Automation Control** 提供了一个平台用于讨论自动化控制中的人工智能应用，尽管规模较小但仍具有一定学术价值[^2]。 - 另外还有专注于教育方面的人工智能大会如 **2024 5th International Conference on Artificial Intelligence and Education**, 这也显示出了AI在教育中的重要地位[^1]。 如果假设 ICAIEI 能够达到上述知名会议的标准，则可以认为它至少处于 Q2 或更高水平；但如果仅限区域性或者刚开始发展阶段的话，则可能是 Q3/Q4 级别。 需要注意的是实际判断应基于以下几个因素： - 论文录用率及质量； - 主办方背景实力； - 出版物索引情况（比如是否被EI Compendex, Scopus收录等）。 因此，在正式出版前很难确切给出某新晋小型国际研讨会的确切quartile划分标准。 ```python # Example of checking journal rankings programmatically using a fictional API. import requests def get_conference_ranking(conference_name): url = f"https://api.conferencerankings.com/v1/ranking?name={conference_name}" response = requests.get(url) if response.status_code == 200: data = response.json() return data['ranking'] else: return None rank = get_conference_ranking('International Conference on Artificial Intelligence in Education and Industry') print(rank) ```
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