文献及会议报告分享（持续更新！）

最新推荐文章于 2025-12-27 10:06:03 发布
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#机器学习 #深度学习 #文献

本文由一位中山大学的医学生兼计科学生分享，重点介绍了三篇关于人工智能在医疗领域的研究：1. 《人工智能在癌症成像中的临床挑战和应用》，探讨了AI在癌症成像方面的最新进展；2. 《人工智能在肝占位诊断和肝癌消融治疗中的应用》，展示了AI在肝部疾病诊断和治疗上的应用；3. 《短文本分类的主题记忆网络》，介绍了一种用于短文本分类的创新方法。

介绍下本人。中山大学，医学生+计科学生的集合体，机器学习爱好者。

此处分享学习中遇到的较好的文献或会议报告。不足之处，还请各位大佬批评指正！

此处作为总结，直接附上知乎链接。

1、文献分享——《人工智能在癌症成像中的临床挑战和应用》 2019 CA IF=224
2、会议报告分享——《人工智能在肝占位诊断和肝癌消融治疗中的应用》梁萍
3、文献分享——《短文本分类的主题记忆网络》2018EMNLP

大规模语言模型的持续学习与知识更新
AI天才研究院
03-19 810
随着人工智能技术的飞速发展，大规模语言模型如GPT - 3、BERT等在自然语言处理的多个任务中展现出了卓越的性能。然而，这些模型面临着一个重要的挑战，即如何在不断变化的知识环境中进行持续学习和知识更新。本文章的目的在于深入探讨大规模语言模型持续学习与知识更新的原理、方法和应用，涵盖从基础概念到实际项目实战的各个方面，旨在为研究人员、开发者和相关从业者提供全面的技术指导和参考。本文将按照以下结构展开：首先介绍相关的核心概念和它们之间的联系，通过文本示意图和Mermaid流程图进行清晰展示；
持续学习：更新提示词以适应新知识
AI天才研究院
03-11 474
本文将探讨在快速变化的技术环境中，持续学习的重要性，以及如何更新提示词以适应新知识。我们将分析持续学习的背景与重要性，介绍更新提示词的方法与技巧，并探讨适应新知识的实践应用与未来趋势。
文献分享：个体化治疗中新抗原的识别鉴定 Identification of neoantigens for individualed therapeutic cancer vaccines
qq_40815731的博客
02-13 2424
Identification of neoantigens for individualed therapeutic cancer vaccines 个体化治疗性癌症疫苗中新抗原的鉴定 在这篇综述中，我们填补了对T细胞识别新抗原的基本机制的理解和发现体细胞突变和癌症免疫治疗的新抗原预测的计算方法之间的空白，提出一种新抗原分类仿佛，基于抗原如何在特定临床环境下给予有效的抗肿瘤免疫来区分保护、抑制和忽略抗原 文献脉络： 新抗原的呈递和识别： 1、新抗原呈递 2、新抗原特异性T细胞反应的启动
文献分享 | 人类过多是生物多样性丧失的主要原因
qq_65417220的博客
07-07 242
是个狠人！！！• 全球生物多样性下降在很大程度上是由人口过多造成的• 人口减少为生态恢复开辟了重要机遇• 需要进一步研究人类人口变化如何帮助或阻碍保护工作• 保护生物学家应该提倡减少欠发达国家和发达国家的人口数量Fig. 2. Examples of global declines in nature, emphasizing declines in biodiversity, that have been and are being caused by direct and indirect dri
5个文献平台分享
weijishuzhai的博客
06-21 1213
目前，国内的科研大多数需要大量的文献阅读，怎么找文献则成为了难题，这里分享5个文献平台，科研工作者可以用于资料搜索等等。
大家查找医疗英文文献都去哪个网？
weixin_42009785的博客
10-12 5775
文献阅读是每一个医学科研人都逃脱不了且贯穿整个科研生涯的需求，尤其是英文文献的检索与阅读，我们不得不承认医疗类国际前沿与热点的文章都普遍为英文文献。那么拥有一个使用起来得心应手的文献检索网站就是非常必要的，毕竟巧妇难为无米之炊嘛！下面我搜罗了目前医学科研的朋友们都在常用的7个英文文献检索网站，供大家选择。
人工智能在医学领域应用的现状与展望（论文阅读04）
zhangshiquan97的博客
07-08 1万+
人工智能在医学领域应用的现状与展望 严律南 20 世纪医学的最大进步是器官移植和微创外科的兴起。21 世纪将是在分子生物学突破基础上精准医学的成熟及人工智能（artificial intelligence）渗透到医学的各个领域[1]。近 5 年来，“人工智能+”应用于医疗研究已经成为现代科技的热点。美国的五大顶尖医院如梅奥、克里夫兰等都开始与人工智能公司合作，希望成为人工智能医疗应用领域的中心，对...
大数据与人工智能领域学术会议文献及企业PPT分享平台-数据挖掘-人工智能-数据分析-TCAD-MICRO-SC-PPoPP-JMLR-USENIX-ATC-TOCS-FAST-AS.zip
11-04
在这一背景下，相应的学术会议文献及企业演示文档，如TCAD、MICRO、SC、PPoPP、JMLR、USENIX、ATC、TOCS、FAST和AS等，显得尤为珍贵，它们不仅记录了领域内的最新研究成果与实践经验，同时也为相关专业人员提供了...
IT会议报告摘要合集
该资源以“conf-master”作为压缩包主目录名称，表明其可能是一个开源项目或持续更新的知识库，旨在系统性地整理和归档来自不同国际知名IT会议的技术内容，如QCon、Google I/O、AWS re:Invent、Microsoft Build、...
小学语文课题组内研讨活动及会议记录汇总.pdf
10-14
就小学语文课题组内研讨活动及会议记录而言，这一过程不仅是一个简单的文档整理过程，更是知识整理和传播的重要环节。课题组的研讨活动是教师们交流教学经验、分享研究成果、提升教学质量的重要途径。会议记录则为...
2019中国人工智能医疗白皮书
04-26
1月9日，上海交通大学人工智能研究院联合上海市卫生和健康发展研究中心、上海交通大学医学院发布了《人工智能医疗白皮书》。该白皮书包含人工智能医疗发展历史、政策分析、行业现状、面临的挑战及趋势分析四大部分，全面分析了世界主要国家人工智能医疗研究的热门领域、面临的主要挑战和未来发展趋势，为我国人工智能医疗行业的政策制定、学术发展、投资策略、产品应用等提供了智力支持和政策依据。
智能医疗参考文献
sophia_xw的博客
05-16 3321
网站随后会补充其他的
常用的18个免费论文文献网站，分享给大家
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zqky2019的博客
11-28 11万+
1、掌桥科研 掌桥科研文献资源库涵盖中英文期刊，会议，报告等多种资源，拥有1.2多亿文献资源，值得一提的是，它整合了目前国际上主流的英文文献数据库，涵盖了诸如Springer，Elsevier，Wiley ，IEEE，AIAA等外文文献资源，可以实现一键跨库检索，直接本地获取的服务。这极大满足了科研工作者对于英文文献获取的需求，并且提高了英文文献查找和获取的效率，省去了科研人员在各大数据库反复查询...
分享一些阅读外文文献的经验(整理)
lhbbzh的专栏
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一、如何有针对地查找文献？ 现在各大学图书馆里的数据库都比较全，即使不全也可以通过网络上多种手段获取文献了。所以说文献的获取不是问题，问题在于查什么样的文献？ 1）本领域核心期刊的文献。不同的研究方向有不同的核心期刊，这里也不能一概唯IF论了。当然，首先你要了解所研究的核心期刊有哪些，这个就要靠学长、老板或者网上战友的互相帮助了。 2）本领域牛人或主要课题组的文献。每个领域内都有
阅读科研文献心得分享(二)
Zephyr's Blog
10-06 1万+
心得一每天还保持读至少2-3篇的文献的习惯。读文献有不同的读法。但最重要的自己总结概括这篇文献到底说了什么，否则就是白读,读的时候好像什么都明白，一合上就什么都不知道,这是读文献的大忌，既浪费时间，最重要的是，没有养成良好的习惯，导致以后不愿意读文献。1. 每次读完文献 (不管是细读还是粗读), 合上文献后,想想看,文章最重要的 take home message(要点/重点)是 什么 如果不知
机器学习评估指标详解 - 进阶篇
liulanba的博客
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本文深入探讨机器学习模型评估的进阶指标，分为训练过程指标、模型参数指标、超参数调优指标和模型验证指标四大类。训练过程指标包括训练损失和验证损失的监控与分析，通过损失函数类型（分类、回归、目标检测）实现不同任务的优化。模型参数指标关注参数量和计算量评估，超参数调优指标指导参数优化，模型验证指标则采用交叉验证等方法评估泛化能力。文章提供了完整的Python实现代码和可视化工具，帮助开发者全面理解机器学习模型的训练优化过程，有效解决过拟合、欠拟合等问题，平衡模型性能与计算资源。
人工智能与机器学习：从理论到实践的技术全景
2502_90978783的博客
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在前沿技术领域，深度学习作为机器学习的进阶分支，凭借多层神经网络结构，能够处理更复杂的非线性问题，推动了计算机视觉、自然语言处理的爆发式发展；此外，联邦学习、边缘计算与机器学习的结合，解决了数据隐私保护与模型实时性的难题，为智慧医疗、智能家居等场景提供了新的解决方案。但不可否认的是，随着技术的不断突破与产业的深度融合，人工智能与机器学习必将在更多领域创造价值。同时，需要持续监控模型的运行状态，因为随着时间推移，数据分布可能发生变化（即“数据漂移”），导致模型性能下降，此时需要对模型进行重新训练与更新。
Encoder-Decoder Model编码器-解码器模型
Frost_Descent的博客
12-23 1836
摘要：编码器-解码器是一种深度学习模型，由编码器和解码器组成，用于处理序列到序列的任务。编码器将输入序列转换为固定长度的上下文向量，解码器将其转换为输出序列。该模型通过RNN、LSTM或GRU等循环结构实现，并引入注意力机制提高性能。工作流程包括输入编码、上下文向量生成和输出解码。广泛应用于机器翻译、图像处理等领域，能有效处理可变长度序列。
守正创新，拥抱未来：机器学习之心2025年度总结
最新发布
机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
12-27 280
但同时，我更注重保持“人”的核心优势：对复杂问题的拆解能力、对技术趋势的独立判断、对项目实践的深刻复盘，以及与读者之间真实的情感与技术共鸣。作为一名深耕技术领域的优快云年度影响力博主，机器学习之心在这一年中，既见证了人工智能技术的迅猛冲击，也亲历了技术迭代的持续加速。在这样充满变局与机遇的一年里，我始终坚持“守正创新，拥抱未来”的信念，在创作中沉淀，在挑战中成长，在变化中寻找平衡与突破。路漫漫其修远兮，2026，让我们继续同行，在技术的星辰大海中，守住一盏思考的灯，传递一份真实的光。
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