- Feb 10 Thu 2022 02:01
且曼B端產品設計 - 體驗設計周刊第五十四期(2022.01.31）
- Feb 10 Thu 2022 02:01
且曼B端產品設計 - 體驗設計周刊第五十三期(2022.01.24）
- Feb 10 Thu 2022 02:01
且曼B端產品設計 - 體驗設計周刊第五十一期(2022.01.10）
- Feb 10 Thu 2022 02:01
且慢管家 - 多次賠付重疾是噱頭還是真有必要呢？
- Feb 10 Thu 2022 02:01
且慢管家 - 一邊賣，一邊買，精分了...
最近E大的長贏計劃賣出了一份中證500，趙老師的周周同行定投買入中證500，同時跟投兩個策略那就是一邊賣出，一邊買入，這不是精神分裂嘛...
到底哪個操作是對的，哪個是錯的呢？
- Feb 10 Thu 2022 02:01
且慢管家 - 【發車】10月第一車：投資中的「情商」
「周周同行」是且慢為長錢準備的周定投策略，每周二精選優質基金，為您發車；
- Feb 10 Thu 2022 02:01
專知 - 挖掘圖神經網絡與矩陣分解之間的關係，56頁ppt
圖任務無處不在，其應用範圍從推薦系統到語言理解，再到具有環境感知識和分子合成的自動化。將機器學習應用於這些任務的一個基本挑戰是，以一種ML模型可以輕鬆利用圖中的關係信息(包括節點和邊緣特徵)的方式編碼(表示)圖結構。直到最近，這種編碼都是通過因子模型(又名矩陣因子化嵌入)來實現的，它可以說起源於1904年的Spearman因子。然而，最近，圖神經網絡引入了一種新的強大的方法來為機器學習模型編碼圖。在我的演講中，我將描述這兩種方法，然後介紹一個統一的數學框架，使用群體理論和因果關係將它們聯繫起來。使用這個新框架，我將介紹生成和使用節點嵌入和圖表示的新的實用指南，它修復了目前使用的標準操作過程的重大缺陷。
- Feb 10 Thu 2022 02:01
專知 - 【博士論文】基於深度學習的聯合實體關係抽取
隨着互聯網的興起，每天都有不同形式的大量的文本數據產生：新聞、研究文獻、 博客、論壇文字以及社交媒體評論等。很多重要有用的信息隱藏在其中，如何從這些自 由文本中自動抽取所需要的信息是一個關鍵並且重要的一步。信息抽取任務就是為此目 標而誕生。本文主要研究信息抽取子任務之一的實體關係抽取任務。該任務旨在識別文 本中出現的實體，並判斷出實體之間存在的關係。
- Feb 10 Thu 2022 02:01
專知 - KDD 2021 | 時間複雜度接近最優的通用圖傳播算法
- Feb 10 Thu 2022 02:01
專升本考試吧 - 專升本為什麼都選擇公辦院校？
