Y

Bag Graph: Multiple Instance Learning using Bayesian Graph Neural Networks文章链接：https://arxiv.org/pdf/2202.11132.pdf论文涉及代码：https://github.com/networkslab/BagGraph1 摘要多实例学习(MIL)是一个弱监督学习问题，其目标是为示例集或包分配标签，而不是传统的监督学习，监督学习中每个示例都假定是IID，并被单独标记。最近的工作显示了在MIL场景的神

报告简单背景描述3位专家：报告一：自科基金申请与创新人才成长报告时间：2021年12月5日（星期日）09:00-10:00报 告 人：高新波 教授报告人简介：高新波，博士，教授，重庆邮电大学校长，科技部重点领域创新团队负责人、教育部创新团队负责人，教育部高等学校计算机类专业教学指导委员会委员。重庆市青年科技领军人才协会会长、英国工程技术学会会士、中国电子学会会士、中国计算机学会会士。主要从事人工智能、机器学习、计算机视觉、模式识别等领域的研究和教学工作。获国家创新争先奖状、国家自然科学二等奖1项

如果你是刚读研的小白，准备投人工智能机器学习数据挖掘领域论文，可以参考下面的列表，选择自己适合的会议。投摘要一般都会提前1个星期左右。人工智能机器学习数据挖掘会议期刊论文很多，有时候会忘记重要的一些时间节点，用此篇记录重要日期范围，方便以后检索和投稿; 投稿主要使用CMT系统，很方便进行管理。下面介绍的这些会议基本上都用的CMT系统，但目前我了解到有ECML和SIGIR不是。目前已经参与过投稿的会议有：IJCAI,ECML-PKDD,ICDM,AAAI,SDM。参与过审稿的会议有：ICDM,SD..

一 背景在很多机器学习或者数据挖掘论文中，里面或多或少的涉及到算法复杂度分析。进一步思考，是如何得到的呢？很长时间里，我也感受到比较疑惑，阅读论文过程中，在涉及到这部分内容时，会直接跳过算法复杂度分析这快。其一是因为比较烧脑。虽然知道复杂度分析是对算法总体上的概况，用来进行算法间好坏的比较（由此可见，作要性）。其二是算法分析基础比较薄弱（个人主观上也是不想的）。算法复杂度在《数据结构》课程中也或多或少的涉猎，说完全不知道属于自己骗自己，简单的一些例子还是会分析的，但当涉及到复杂的目标方程

在看一些论文时，经常会看到关于must-link 与 cannot link 约束的一些相关工作介绍，特别是在聚类这个领域。must-link constraints:必连约束， 是指样本必属于同一个簇。 如果2个样本满足必连约束，那么在聚类时这2个样本应该被分到同一个簇中。cannot-link constraints:勿连约束，是指样本不必属于同一个簇。 如果2个样本满足勿连约束，那么在聚类时这2个样本不应该被分到同一个簇中。这2个约束一般作为成对约束来作为指导信息，在度量学习或者半监督聚类工

重要日期（时间：地球上任何地方）KDD是一个双轨会议，同时主持研究和应用数据科学的轨道。 论文应提交至“研究”或“应用科学”领域，但不能同时提交。 论文提交（包括参考文献）限制为9页），必须为PDF格式，并使用ACM Conference Proceeding模板。 可以提供另外两页以重现性为重点的补充材料。 此外，在两页的补编中也可能包含不能包含在主要的9页手稿中的证明和伪代码。模板指南位于此处：https://www.acm.org/publications/proceedings-tem...

重要日期:摘要提交开放:2020年12月30日摘要提交截止日期:2021年1月12日(UTC-12时间11:59PM)作者信息修改截止日期:2021年1月14日(UTC-12 11:59PM)论文提交截止日期:2021年1月18日(UTC-12 11:59PM)拒绝通知摘要:2021年2月5日作者回复时间:2021年3月20日至24日书面通知:2021年4月25日LaTeX模板文件LaTeX样式和Word模板:https://www.ijcai.org/author.

科研路漫漫兮,浮尘中坚持自己。因为国庆过后开始研究生复试，本科最后一个国庆暑假（大三暑假实习）贡献给了科研，那段时间假装自己复习完了《线性代数》，《高等数学》等等，复试开始前一天，还在背英语介绍。 2019年10月8号，终于赢来了复试。计算机科学与技术专业复试的人并不多（大概记得软工共5人，图书馆情报学共3人），我是第7个。每人大概面试30分钟左右。一共6个面试官（6位博导），一开始先用中文做了自我介绍（白背了？），然后开始专业知识问答，1），（操作系统老师提问了），c=c...