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题目:文本纠错算法及context2vec模型 (倪桂庆 讲)
周池春 2022-9-4 11:56
题目:文本纠错算法及 context2vec 模型 主讲人:倪桂庆 地点:腾讯会议 910-389-159 时间:2022年9月4日 下午2点 简介: 1 )基于贝叶斯算法的拼音纠错原理 2) context2ver 的上下文嵌入处理模型 参考文献: Melamud, Oren, Jacob Goldberger, and Ido Dagan. context2vec: ...
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题目:张量分解 (成琳讲)
热度 1 周池春 2022-9-2 22:20
题目:张量分解 主讲人:成琳 地点:腾讯会议 时间:2022年9月4日,上午9点30分 简介: 1 )张量的定义 2 ) Tucker 分解 3 ) CP 分解 参考文献: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24798389
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题目:文本纠错方法综述2 (余卓航讲)
周池春 2022-8-25 19:20
题目:文本纠错方法综述——第二讲 主讲人:余卓航 地点:腾讯会议 时间:2022年8月25日晚上9点 简介:1)文本纠错目前的方法综述 基于规则的方法 基于RNN的端到端深 ...
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题目: 图形变换之仿射变换与人工智能方法 (后粤杰讲)
周池春 2022-8-20 09:24
题目: 图形变换之仿射变换与人工智能方法 主讲人:后粤杰 地点:腾讯会议 时间:2022年8月21日,晚上9点30分 简介:1)仿射变换矩阵的基本概念。 2)Spatial Transformer Network(STN) 空间变换神经网络——用神经网络拟合仿射变换矩阵 3)STN神经网络的Pytorch实现代码和结果展示 参考文献:Jaderberg M, Simo ...
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题目: 一种有效的城市犯罪预测算法简述2 (杨嘉耀讲)
周池春 2022-8-17 16:44
题目: 一种有效的城市犯罪预测算法简述 主讲人:杨嘉耀 地点:腾讯会议 时间: 2022/8/17 晚9点 简介: 1 )对芝加哥大学提出的一种效果较好的城市犯罪预测算法进行讲解 参考文献: Precise Event-level Prediction of Urban Crime Reveals Signature of Enforcement Bias
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题目:图神经算法Graph SAGE (王晨辉讲)
周池春 2022-8-14 21:56
题目:图神经算法Graph SAGE 主讲人:王晨辉 地点:腾讯会议 时间:2022年8月14日,上午11点 简介:1.图卷积网络(GCN); 2. 图注意网络(GAT); 3. 图神经网络算法Graph SAGE; 参考文献 : Hamilton, Will, Zhitao Ying, and Jure Leskovec. Inductive representation learning ...
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题目:文本纠错算法综述 (余卓航讲)
周池春 2022-8-14 11:28
题目:PDB数据纠错算法 主讲人:余卓航 地点:腾讯会议 时间:2022年8月14日下午3点 简介: 0)文本纠错算法综述 1)PDB数据输入介绍 2)模型结果介绍 参考文献:GitHub - shibing624/pycorrector: pycorrector is a too ...
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题目:alphafold2推理生成蛋白质pdb空间结构等相关介绍 刘伟讲
周池春 2022-8-11 16:31
题目:从受体与配体氨基酸序列到大分子对接一般流程 时间:2022年8月11日 晚上 9点 地点:腾讯会议 简介: 1) 蛋白质大分子对接一般流程 2) alphafold2推理生成蛋白质pdb空间结构文件 3) GRAMM-X进行受体与配体对接 4) PDBePISA进行对接结果处理与分析(判定对接结果是否有效) 参考资料: Jumper J , ...
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题目:使用风格迁移进行图片的宽动态处理 秦晨鑫
周池春 2022-8-4 23:10
题目:使用风格迁移进行图片的宽动态处理 主讲人:秦晨鑫 地点:腾讯会议 时间:2022/8/8 晚上8点30分 简介: 1)风格迁移和宽动态处理的背景介绍 2)风格迁移代码介绍 参考资料:1)Joint Bilateral Learning for Real-time Universal Photorealistic Style Transfer
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机器学习辅助设计PET水解酶 后粤杰&余卓航
周池春 2022-7-30 22:44
题目: 机器学习辅助设计PET水解酶 主讲人:后粤杰&余卓航 地点:腾讯会议&线下(工程学院211) 时间:2022-7-31 上午10点 简介:1)介绍机器学习辅助设计PET水解酶方法 参考文献:1.Lu, Hongyuan, et al. "Machine learning-aided engineering of hydrolases for PET depolymerization." Nature 604.79 ...
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