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                kdd2021接受論文與主講嘉賓

                Submitted by neurta on Fri, 07/16/2021 - 08:04
                kdd2021

                研究跟蹤論文

                • 基於隨機遊走的圖嵌入的更廣泛圖景
                  ?作者:?Zexi Huang(加州大學聖巴巴拉分校)*;阿萊·洛佩斯·達

                • 色度相關聚類的色盲 3-近似和改進的啟發式算法
                  ?作者:?Davis Issac(Hasso Plattner Institut)*;Katrin Casel(哈索♀普拉特納研究所);Tobias Friedrich(哈索】普拉特納研究所);Nicolos Klodt(哈索普拉特⌒納研究所);Lars Seifert(哈索普臉色頓時變得煞白拉特納研究所);Arthur Zahn(哈索普拉特納研做我云嶺峰究所)

                • 遊戲中流失預測和幹預的難度感知框架
                  ?作者:?Jiayu Li(清華大學)*;陸宏宇(清華大學);王晨陽(清華大學);馬偉誌(清華大學);張敏(清華大學);趙翔宇(北京微趣科技有限公司);魏奇(北京微趣科技有限公司);劉義群(清華大學);馬少平(清華大學)

                • 一種基於圖的空間網絡軌跡相似性計算方法
                  ?作者:彭漢(KAUST)*;王金(加州大學洛杉磯♂分校);姚笛(中國科∮學院☉計算技術研ξ 究所);碩尚(KAUST);張向良(“沙特阿拉伯阿蔔杜拉國王科技大學”)

                • 排序分布的超曲面排列遠處模型
                  ?作者:?Shizuo Kaji(九州大學)*;Akira Horiguchi(九州大學);Takuro Abe(九州大學);Yohsuke Watanabe (ZOZO Technologies)

                • 一種新的跨視圖樣本間未知映射關系的多視圖聚類方法
                  ?作者:洪宇(重慶市計算智▲能重點實驗室;重慶郵電大「學)*;唐佳(重慶郵▲電大學);王國銀(重慶「市計算智能重點實驗室;重慶郵№電大學);Xinbo Gao(重慶郵電大學)

                • 用於△提高泛化能力的 Stagewise 超參數調度程」序
                  ?作者:?Jianhui Sun(弗吉←尼亞大學)*;楊英(密歇╳根大學);光緒勛(弗吉尼亞⌒ 大學);張愛東(弗吉尼亞大ξ 學)

                • 通過歸並合並加速圖上的集合交集
                  ?作者:魏國政(復旦大學)*;Yifan Yang(復旦大學);樸成誌(香港中↘文大學)

                • 通過具有多級上下文的數據軸轉換器進行準確的多變量股票運動預測
                  ?作者:?Jaemin Yoo(首爾國立大▆學)*;Yejun Soun(首」爾國立大學);Yong-chan Park(首爾國々立大學);U Kang(首爾國立大學)

                • ACE-NODE:註意共同進化的←神經常微分方程
                  ?作者:?Sheo Yon Jhin(延世大學);Minju Jo(延世大學);TaeYong Kong(延世大學);Jinsung Jeon(延世大學);Noseong Park(韓國◣延世大學)*

                • 圖神經網絡上的自適應遷移學習
                  ?作者:?Xueting Han(微軟亞☆洲研究院)*;黃振煥(北京航空』航天大學,微軟」亞洲研究院);白敬(微軟);Bang An(馬裏蘭大學↘帕克分校;微軟亞洲研♀究院)

                • 通過合並和匹配聚合復雜的註釋
                  ?作者:?Alexander Braylan(德克薩」斯大學奧斯汀分校)*;Matthew Lease(德克薩斯大學奧斯汀分校Ψ)

                • Alphacore:基於數據深度的核心分解
                  ?作者:?Friedhelm Victor(柏林工㊣ 業大學)*;Cuneyt G Akcora(曼尼◥托巴大學);Murat Kantarcioglu(德克ぷ薩斯大學達拉斯分校);Yulia R. Gel(德克薩斯大學達拉斯分≡校)

                • 一種用於估計大圖上馬爾可夫鏈的 Kemeny 常數的有效且㊣ 可擴展的算法
                  ?作者:?Shiju Li(佛羅ぷ裏達理工學院);Xin Huang(佛羅裏達理工學院);Chul-Ho Lee(佛羅裏達理工學院)*

                • 平衡子模塊性和成本的有效框架
                  ?作者:?Sofia M Nikolakaki(波士頓大學)*;Alina Ene(波士頓大學);Evimaria Terzi(波士頓大學)

                • Class-wise Robustness 在對抗訓練ξ 中的分析與應用
                  ?作者:齊天(浙江大學)*;鯤琨(浙江大學);Kelu Jiang(浙江大學);吳飛(浙江大學);Y Wang (北京大學)

                • 近似圖傳播
                  ?作者:王漢誌(中國♀人民大學);何明國(中國人□ 民大學);魏哲偉(中國♂人民大學)*;王思博(香港中※文大學);葉遠(北京⊙理工大學);杜曉勇(中國人民大←學);文繼榮(中國人民大▆學)

                • 用於高效準確時間序列〖分類的 Apriori 卷積
                  ?作者:?Angus Dempster(莫納什大學)*;Daniel F Schmidt(莫納什大學);傑弗裏·韋伯(蒙納士)

                • 我們真的取得了很大進展嗎?重新審視、基準測試和改進異構圖神經網絡
                  ?作者:呂青松(清華大學);丁明(清華大學);劉強(中〗國科學院信息工程研究所);陳玉祥(清華大學);馮文政(清華大學);何思明(賓夕法尼亞大學);周常(阿裏ξ 巴巴集團);蔣建國(中國科學院信息工程研究所);董宇曉(臉書AI);唐傑(清華大學)*

                • 用於工作流動性預測的註意█力異構圖嵌入
                  ?作者:張樂(中國◣科學技術大學)*;丁舟(中國科學技術大』學);朱恒書(百度人才智能〗中心,百度公司);許彤(中國科學※技術大學);紮瑞(中國科學技術大∩學);陳恩紅(中國科學技◢術大學);熊輝(羅格斯大∑學)

                • 異類投標人【的拍賣設計
                  ?作者:?Negin Golrezaei(麻省▓理工學院)*;馬克斯林 ();?Vahab Mirrokni(谷歌);哈米德·納澤紮德 (USC)

                • 使用代表性示例審計多樣性
                  ?作者:?Vijay Keswani(耶魯大學)*;L. Elisa Celis(耶魯大學)

                • 平衡網絡對齊中的一致性和差異
                  ?作者:?Si Zhang(伊利諾伊大學※厄巴納-香檳分校)*;Hanghang Tong(伊♀利諾伊大學厄巴納-香檳分校);龍晉(臉書);夏應龍(臉書);郭雲松(臉書)

                • 巴伐利亞:具有方╲差感知 Rademacher 平均值的介數中心性近似
                  ?作者:?Cyrus Cousins(布朗大學);Chloe Wohlgemuth(阿默斯特ω學院);Matteo Riondato(阿默斯特學院)*

                • BLOCKSET(塊『對齊序列化樹):減少樹集成部署的推@理延遲
                  ?作者:?Meghana Madhyastha(約翰天崩地裂霍普金斯大學)*;庫納爾·利拉尼(亞馬遜);James Browne(美國軍事學院西點軍校);Joshua T Vogelstein(約翰霍普金斯大學);Randal Burns(約翰霍普金斯大學)

                • 通過提高具有局部混合模式→的圖的可配性來打破圖神經網】絡的限制
                  ?作者:?Susheel Suresh(普渡大學)*;Vinith Budde(亞馬遜);詹妮弗·內維爾(普渡大學);潘力(普渡大學);馬建珠(普渡大學)

                • 具有重復用戶交互的實時出價的因果模型
                  ?作者:?Martin Bompaire (Criteo)*;本傑明·海曼(Criteo);亞歷山大·吉洛特 (Criteo)

                • 對社交媒體假新聞傳播的因果理解
                  ?作者:陸誠(亞利桑那州立大】學)*;郭若成(亞利桑那州立□大學);Kai Shu(伊利諾伊理工學院);劉歡(亞利桑那州立大學)

                • 圖神經網絡對抗對而且實力最少都是化形期抗性結構擾動的穩健性認證
                  ?作者:?Binghui Wang(杜克大學)*;賈金元(杜克大學);曹曉宇(杜克大學);龔振強(杜克大學)

                • 離散選擇中的選擇集混雜
                  ?作者:?Kiran Tomlinson(康奈爾大︼學)*;Johan Ugander(斯坦福●大學);Austin R Benson(康奈爾↓大學)

                • Cluster-Reduce:壓縮分布式數據流的草圖
                  ?作者:趙奕凱(北京大學);鄭中(北京大學);李元鵬(北京大學);周毅(北京大學);朱一帆(大〗連理工大學);李晨(華為);Yi Wang(南方〒科技大學);楊彤(北京大學)*

                • cM$^2$NE:對比多視圖多路復用網絡嵌入應用程序以實現穩健的網絡對齊
                  ?作者:郝雄(上海交通「大學)*;Junchi Yan(上海交通大︻學@);Li Pan(上海交通大◤學,中國)

                • 與 Ground Truth 比較是錯誤你妖仙一脈也不能破壞我百花谷的:關於評估 GNN 解釋方法
                  ?作者:?Lukas Faber(蘇黎世聯邦⌒ 理工學院)*;Mohammad Amin Khashkhashi Moghaddam(蘇黎世聯邦理工◥學院);Roger Wattenhofer(蘇黎¤世聯邦理工學院※)

                • 基於知識圖譜的上下文感知傑出事實挖掘
                  ?作者:?Yueji Yang(新加坡國立∮大學)*;Yuchen Li(新加坡管理【大學);Panagiotis Karras(奧胡斯↑大學);安東尼·董(新加坡國立¤大學)

                • ControlBurn:稀疏森林的特征選擇
                  ?作者:?Brian Liu(康奈爾大◢學)*;謝妙蘭(康〖奈爾大學);瑪德琳·烏德爾(康奈爾價格大學)

                • 通過反向提示從預訓練語言模型可控生成
                  ?作者:鄒旭(清華大學)*;大寅(清華大學);鐘慶陽(清華大學);楊紅霞(阿裏巴♂巴集團);楊誌林(循環人工智能);唐潔(清華大學)

                • 用於學習交互系統動力學︼的耦合圖 ODE
                  ?作者:黃子傑(加州大學〗洛杉磯分校)*;孫藝洲(加州大學洛杉磯@ 分校);王偉(加州♀大學洛杉磯分校)

                • 部分對齊圖卷積網絡的跨網絡學習
                  ?作者:孟江(聖母大學)*

                • 用於時空數據建模的跨節點聯合圖神經網絡
                  ?作者:?Chuizheng Meng(南加州大╳學)*;Sirisha Rambhatla(南加州大學);劉艷(南加州大學)

                • DARING:具有殘差獨立性的可微因果發現
                  ?作者:和悅(清華大學)*;崔鵬(清華大學);沈哲彥(清華大學);徐仁哲(清華大學);Furui Liu(華為諾亞方舟卐實驗室);江勇(清華大學)

                • 使用不完整和擾動數據對推薦系統進行數據中毒攻擊
                  ?作者:?Hengtong Zhang(布法■羅大學)*;田長新(中國人民大學);李亞良(阿裏巴巴集々團);魯蘇(紐約州立大學√布法羅分校);Jing Gao(布法羅大〓學);楊南(中國人民大學信息學院);Wayne Xin Zhao (中國人民大學)

                • 針對預測模型結果解釋的數據中毒攻擊
                  ?作者:?Hengtong Zhang(布法羅大學)*;Jing Gao(布法羅大學);魯蘇(紐約身份州立大學布法羅分校)

                • 減輕偏置放大的去混雜建議
                  ?作者:?Wenjie Wang(新加坡國立大學)*;Fuli Feng(新加坡國立大學);何向南(中國科學技術ζ 大學);王翔(新加坡國立大學);Tat-Seng Chua(新加坡國立大學)

                • 基於深度聚類的公平異常值檢測
                  ?作者:?Hanyu Song(布蘭迪斯大▽學)*;李培照(布蘭迪斯大學);劉鴻福(布蘭迪斯大學)

                • 用於數據序列相似性搜索的深度學習嵌入
                  ?作者:?Qitong Wang(巴黎大學)*;Themis Palpanas (巴黎大學)

                • 保ζ護隱私免受知識淵博的會員推理攻擊者的侵害
                  ?作者:於寅(浙江大學);陳柯(浙江大學);李丹壽(浙江大學)*;陳剛(浙江大學)

                • DeGNN:通過圖分解改♀進圖神經網絡
                  ?作者:?Xupeng Miao(北京大學)*;Nezihe Merve Gürel(蘇黎世聯邦理工⌒ 學院);張文濤(北京大學);韓誌超(Ebay);李博(UIUC);魏敏(ebay);Susie Xi Susie Rao (ETH);任漢生(中國▓科學院大學);一南山(Ebay);邵應霞(北△京郵電大學);王玉傑(北京大學);Fan Wu(伊利諾伊『大學厄巴納-香檳分校);慧雪(微軟);楊亞明(MSRA);張子濤(eBay);趙陽(易趣);張帥(蘇黎世聯還是讓他自己選跟你們誰吧邦理工學院);王玉靜(MSRA);崔斌(北京大學);張策 (ETH)

                • DHS:草圖槽的自適應內存布局組織,用於快速準確的數據流處理
                  ?作者:趙博漢(清華大學)*;吳文飛(清華大學);田博宇(清華大學);李翔(清華大學);梅誌宇(清華大學)

                • 通過領域定制強化學習進行基於對話的疾病◆篩查
                  ?作者:劉卓(平ω安醫療科技);李彥軒(平安醫療科技)*;孫行誌(平安醫療科技);王飛(康陰謀奈爾大學);胡剛(平安醫療科技);謝國通(平安科技(深圳)有限公司)

                • 可微模式集挖掘※
                  ?作者:?Jonas Fischer(馬克斯普朗克信息學研究〗所)*;Jiles Vreeken(CISPA亥姆霍茲信息安全中心)

                • DiffMG:異構圖神經網絡的可微元圖搜索
                  ?作者:?Yuhui Ding(香港科〇技大學♂)*;姚泉明(4範式);趙煥(4Paradigm Inc.);張彤(香港科技大學)

                • 用於圖上無監督和半監督※學習的維度可分離二維圖卷積
                  ?作者:李啟邁(香港理大)*;張曉彤(大連理工大學);劉漢(大連理工大學);Quanyu Dai(華為諾〗亞方舟實驗室);吳曉明(香港理工大學≡)

                • 使用 k 估計的基於傾斜的深度∴嵌入聚類
                  ?作者:?Collin Leiber(慕尼黑大∞學)*;Lena Greta Marie Bauer(維也納大學,ds:UniVie);本傑明·謝林(維也納大學);Christian B?hm(慕〗尼黑大學);Claudia Plant(奧地利維也納大學)

                • 具有可解釋上下文效應∞的離散選擇模型
                  ?作者:?Kiran Tomlinson(康奈爾大學)*;Austin R Benson(康奈爾大學)

                • 通過隱式分層學習的離散時間時間網絡嵌入
                  ?作者:?Menglin YANG(香港中文大Ψ學)*;周敏(華為技術有限公司);Marcus Kalander(華為】諾亞方舟實驗室);黃增峰(復旦大學);Irwin King (香☉港中文大學)

                • DisenQNet:教育問題的解開表征學習
                  ?作者:?Zhenya Huang(中國◣科學技術大學)*;Xin Lin(中國科學ㄨ技術大學);王浩(中國科學※技術大學安徽省大數據分析與應用重點實驗室);Qi Liu(“中國科學技術♀大學,中國”);陳恩紅(中國科學技術大定在身前學♀);馬建輝(中國科學技術大學);於蘇(科大¤訊飛研究院);魏彤(中國科學技術大學)

                • 空間網絡的深度生成模型
                  ?作者:郭曉傑(喬治梅森№大學Ψ)*;杜元奇(喬治」梅森大學);趙亮(埃默裏大★學♂)

                • 具有自適應混合掩碼和最佳傳輸對♂齊的面向領域的語言建模
                  ?作者:?Denghui Zhang(羅格斯大〗學)*;袁子軒(羅∴格斯大學);Yanchi Liu(美國NEC實驗室);劉浩(香港科技大學);莊福珍(北京航空航天大←學);熊輝(羅格斯那不是等于再把自己逼入險地大學);陳海峰(美國NEC實驗室)

                • 用於 CTR 預測的雙圖增強嵌入神經網絡
                  ?作者:郭偉(華◥為諾亞方舟實驗室)*;蘇容(華為諾亞≡方舟實驗室);譚仁浩(華為諾亞方舟實驗室↘);郭慧峰(華為諾亞方舟實驗室);Yingxue Zhang(華為技術加拿大);劉誌榮(華為諾亞方舟實驗室);唐瑞明(華為諾亞方舟實驗室);何秀強(華為諾亞方舟實驗室)

                • 用於交通速度預測的動卐態和多方面〇時空深度學習
                  ?作者:韓良哲(北京航空航天々大學)*;杜博文(北』京航空航天大學);孫磊磊(北京航▓空航天大學);Yanjie Fu(中∮佛羅裏達大學);熊輝(新澤▂西州立大學∞);呂一生(中國科學院』自動化研究所)

                • 用於發現擴散過程背後隨時間演變的社區狀態的動態霍克斯過程
                  ?作者:?Maya Okawa (NTT)*;巖田智治(NTT);田中佑介(NTT);Hiroyuki Toda(NTT 公司);Takeshi Kurashima(NTT 公司);鹿島久(京都大學)

                • 通過數據增強和步長優化的高效協同過濾
                  ?作者:?Xuejun Liao(SAS Institute Inc.)*;帕特裏克·科赫(SAS Institute Inc.);黃順平(SAS Institute Inc.);Yan Xu (SAS Institute Inc.)

                • 用於協同過濾的高效數據特定模型々搜索
                  ?作者:陳高(清華大學)*;姚泉明(4範式);金德鵬(清華大學);李勇(清華大學)

                • 滑動窗口上聚合的有效『增量計算
                  ?作者:張超(LIRIS,CNRS,裏昂大學 1)*;Reza Akbarinia (INRIA);Farouk Toumani (UCA, LIMOS)

                • 具有非線性嵌入的極端※相似性學習的▲有效優化方法
                  ?作者:?Bowen Yuan(國立因為鄭云峰擋在了身前臺灣大學)*;李玉生(國立臺灣大學);Penrui Quan(加州大學洛№杉磯分校);林誌仁(國立臺灣大學)

                • ELITE:使用元梯度進行穩健的→深度異常檢測
                  ?作者:張華誼(WPI);曹磊(麻省理工學【院)*;彼得·範諾斯特蘭德(WPI);塞繆爾·馬登(麻省理上品靈器工學院);Elke A Rundensteiner (WPI)

                • 使用稀疏尖峰神經網絡的高維尖峰列車分類的節能模型
                  ?作者:?Hang Yin(伍斯特Ψ 理工學院)*;約翰·李(WPI);孔祥南(伍斯特理工學預計院);Thomas Hartvigsen(伍斯特理工學院);謝思紅(理海大學)

                • 使用問題上下文感知▂管道增強 SVM
                  ?作者:?Zeyi Wen(西澳大利亞大學▂)*;周誌尚(華南理工大▲學);劉漢峰(香港中文大學,深圳);何炳勝(新加坡國立大學);夏莉(廣東外語外貿▂大學);陳健(“華南理工九顆上品靈石盤旋在他們各自頭頂大學”)

                • 通過融合關系表示通過概念生成增強分類完成
                  ?作者:?Qingkai Zeng(聖母大學)*;Jinfeng Lin(聖母大學);Wenhao Yu(聖母大學);Jane Cleland-Huang(聖母大學);孟江(聖母大學)

                • 用於序列數↙據集分類的環境不可知不變風險最小化
                  ?作者:?Praveen Venkateswaran(加州大學歐文分校)*;Vinod Muthusamy(IBM 研究);Vatche Isahagian(IBM 研究);Nalini Venkatasubramanian(加州大學歐文分校)

                • 多智能體強化學習的限錯在線軌跡簡化
                  ?作者:?ZHENG WANG(南洋理♂工大學)*;成龍(南洋理工◆大學→);高聰(南洋理⌒工大學);張倩茹(香港大學)

                • 通過公平感知因果路徑分解解釋▃算法公平
                  ?作者:?Weishen Pan(清華大學)*;崔森(清華大學自動化系);江邊(佛羅裏達大學);張長水(清華大學);王飛(康奈爾大學)

                • 探索用於 COVID-19 咳嗽分類的自監督表示集合
                  ?作者:?Hao Xue(皇家墨爾本理工大學)*;Flora D. Salim(皇家墨爾本理工大學)

                • 公平感知在線元學習
                  ?作者:陳昭(UTDallas)*;陳峰(UT達拉斯);Bhavani Thurisingham(德克薩只要是個聰明人斯大學達拉斯分校)

                • 時間序列數據的快速準確的部分傅裏葉變換
                  ?作者:?Yong-chan Park(首爾國立大學)*;Jun-gi Jang(首爾國立大學);U Kang(首爾國立大學)

                • 用於回答不同】時間範圍查詢的快速且內存高效的 Tucker 分解
                  ?作者:?Jun-gi Jang(首爾國立大學);U Kang(首爾國立大學)*

                • 使用類邊界保留隨機投影的快速一類分類
                  ?作者:?Arindam Bhattacharya(印 度理工學院德裏)*;Sumanth Varambally(印度理工學院德裏);Amitabha Bagchi(印度理工學院德裏);Srikanta Bedathur(印度理工學院德裏)

                • 數據流上的快速旋轉核密度估計
                  ?作者:雷潤澤(西安⊙交通大學);王平輝(西安№交通大學)*;李潤東(西安︾交通大學);彭佳(西安△交通大學);趙俊洲(西安交通大學);關曉紅(西安交通大學);鄧超(中國移 云海門一處山崖之上動研究院)

                • 通過簡並排序更快和更廣義的時間三角計數
                  ?作者:?Noujan Pashanasangi(加州大⊙學聖克魯斯分校)*;Seshadhri C. (UCSC)

                • Fed^2:特征對齊的聯邦學習」
                  ?作者:?Fuxun Yu(喬治梅森大學)*;張維山(喬治梅森大學);秦朱偉(喬治梅森大學);徐子瑞(喬治梅森大學);王迪(微軟);ChenChen Liu(馬裏蘭大學巴爾的摩縣」);田誌(喬治梅森大學);陳向(喬治梅森大學)

                • 聯合對抗性去偏
                  ?作者:?Junyuan Hong(密歇根@州立大學);Zhuangdi Zhu(密♀歇根州立大學);Shuyang Yu(密歇根▽州立大學);Zhangyang Wang(德克薩斯大學奧斯汀分校);Hiroko H. Dodge(俄勒岡健康與科々學大學);周佳玉(密歇根╳州立大學)*

                • FedRS:用於標簽分布非 IID 數據的受限 Softmax 聯合學習
                  ?作者:?Xin-Chun Li(南京大學);詹德傳(南京大學)*

                • 通過元自『我訓練的小樣本神經序列標記
                  ?作者:?Yaqing Wang(普渡大學)*;Subhabrata Mukherjee(微軟研究『院);褚浩達(微軟);塗元成(微軟);吳明(微軟);Jing Gao(布法羅大學);艾哈邁德·阿瓦達拉(微軟)

                • 圖分類的過濾曲線
                  ?作者:?Leslie O'Bray(蘇黎世聯邦理工學院)*;Bastian A Rieck(MLCB、D-BSSE、蘇黎世聯邦理工學院);Karsten Borgwardt(MLCB、D-BSSE、蘇黎世聯邦理工學院)

                • 非線性神經電路的細粒度系統辨〖識
                  ?作者:?Dawna Bagherian(加州理工學々院)*;James Gornet(加州理否則工學院〖);傑裏米·伯恩斯坦(加州理工學院);Yu-Li Ni(加州理工學院);Yisong Yao (加州理工學院);馬庫斯·邁斯特(加州理工學院)

                • 預測時間圖上的交互順序
                  ?作者:?Wenwen Xia(上海交♂通大學△)*;Yuchen Li(新加坡管⌒ 理大學);田建偉(湖南國網⊙信息通信公司);李盛紅(上海交通◥大學)

                • 果蠅啟發的鄰域編碼分類
                  ?作者:?Parikshit Ram(IBM 研究部)*;Kaushik Sinha(威奇托州立大學)

                • 用於關系學習的圖卷積核的高斯過程
                  ?作者:方晉元(中山大學);梁尚松(中山大學)*;再巧孟(劍橋大學);張強(倫敦大學學院)

                • 廣義零樣本極限多標簽學習
                  ?作者:?Nilesh Gupta(微軟印度研究院)*;Sakina Bohra(微軟);Yashoteja Prabhu(微軟研▽究院);Saurabh Purohit(微軟●研究院※);Manik Varma(微軟∏研究院△▆←)

                • 蛋白質結構預測的幾何圖形表示學習
                  ?作者:夏田(奧本大學)*;Wei-Shinn Ku(奧本大學)

                • 巨圖上混第十七個合 CPU-GPU 訓練的全局鄰居采樣▆
                  ?作者:?Jialin Dong(加州大學洛杉磯ぷ分校)*;大正(亞馬遜);林楊(加州大學洛杉磯分任何事情泄漏出去校);喬治·卡裏皮斯(亞馬遜)

                • 通過重新布線的圖對抗攻擊
                  ?作者:姚馬(密歇根州立∑大學)*;王蘇航(賓夕法尼亞州立大√學);Tyler Derr(範德比爾特大學);吳淩飛(IBM 研究院);Jiliang Tang (密歇根州立大學)

                • 用於雲利用率預測的圖形深度因子模型
                  ?作者:?Hongjie Chen(弗吉尼㊣亞理工大學█);Ryan A Rossi(Adobe 研究);Kanak Mahadik(Adobe 研究);金成哲(Adobe);Hoda Eldardiry(弗吉尼亞◆理工大學)*

                • 圖 Infomax Adversarial Learning for Treatment Effect Estimation with Networked Observational Data
                  ?作者:?Zhixuan Chu(佐治♀亞大學)*;Stephen Rathbun(佐治亞大學);李盛(佐治亞大學)

                • 圖相似性描述:這些圖如何相似█?
                  ?作者:?Corinna Coupette(馬克斯普朗♂克信息學研究所)*;Jiles Vreeken(CISPA亥姆霍茲信息安全中心)

                • 具有受控效用損失的圖摘〗要
                  ?作者:?Mahdi Hajiabadi(維多利亞【大學);Jasbir Singh(維多〓利亞大學);Venkatesh Srinivasan(維多利亞★大學〗)*;Alex Thomo(維多利亞大學)

                • H$^2$MN:使用分層超圖匹配網絡進行圖相似性學習
                  ?作者:?Zhen Zhang(浙江大學)*;蔔家軍(浙江大學);Martin Ester(西蒙⌒ 弗雷澤大學);趙麗(阿裏巴√巴集團);姚成偉(浙江大學);誌宇(浙江大學);王燦(浙江大學)

                • HGK-GNN:基於異構圖核的圖神經網絡
                  ?作者:青青龍(北京大學)*;許令軍(北京大學);鄭方(北大);宋國傑(北京大學)

                • HMRL:稀疏獎勵『強化學習問題的超元學習
                  ?作者:雲華(華東師範△大學);王翔峰(華東』師範大學)*;靳博(華東師範大ω學/上海智能自主系統研究院);李文浩(華東師恐怖力量範大學);Junchi Yan(上海→交通大學);何曉峰(華東師範大學);查宏遠(GEORGIA TECH)

                • GAM 的可解釋性和可信度如何?
                  ?作者:?Chun-Hao Chang(多倫多大學)*;Sarah Tan(康奈爾大學);本·倫格裏奇(麻省理工學院);安娜·戈登伯格 ();?Rich Caruana(微軟研究▓院)

                • 通過隱藏的影響和群體行為識別也照亮了一些范圍社交媒體上的協調賬戶
                  ?作者:?Karishma Sharma(南加州大學)*;張一洲(南加州大學);Emilio Ferrara(美國南加州大學);劉艷(南加州大學)

                • ImGAGN:通過生成對抗圖網絡的不平衡□網絡嵌入
                  ?作者:梁曲(南方科技大學)*;朱懷生(南方科技大學);鄭瑞琪(南方科技大學);石宇輝(南方科技大學);Hongzhi Yin(昆士※蘭大學)

                • 通過生成增強改進從人群中學習
                  ?作者:?Zhendong Chu(弗吉尼亞大@ 學)*;王紅寧(弗吉尼→亞大學)

                • 域適配的間接隱形中毒攻擊
                  ?作者:?Jun Wu(伊利諾伊大【學厄巴納香檳分校)*;何景瑞(伊利諾伊大↑學厄巴納-香檳分校)

                • 圖神經網絡的個體公平性:一種基〓於排名的方法
                  ?作者:?Yushun Dong(弗吉火焰更是越來越猛烈尼亞大學)*;康健(伊利諾▃伊大學厄巴納-香檳分校);Hanghang Tong(伊↓利諾伊大學厄巴納-香檳分校);李俊東(弗吉尼亞大學)

                • 低依從性環境中的個體治療處方效果估計
                  ?作者:?Thibaud Rahier(Criteo AI 實驗室)*;Amélie Héliou(Criteo 人工〖智能實驗室);Matthieu Martin(Criteo 人工智能實驗室);Christophe Renaudin (Criteo);Eustache Diemert(Criteo AI 實驗室)

                • 初始化事項:正則化神經推薦系統的流形通知初始化
                  ?作者:張一楠(南洋∮理工大學計算機科學與工程學院)*;李博陽(南洋理工大學);劉勇(南洋理工大學);王浩(阿裏∑ 巴巴集團︼);苗春燕 (NTU)

                • 通過尋找原型來解釋深度時間神經網絡中的內部激活模式
                  ?作者:?Sohee Cho (KAIST)*;張元俊(KAIST);GINKYENG LEE (UNIST-SAIL);?Jaesik Choi (KAIST)

                • JOHAN:聯合在線颶風軌跡和□ 強度預測框架
                  ?作者:?Ding Wang(密歇根州立大學)*;Pang-Ning Tan (MSU)

                • 使用光譜樞軸進行聯合圖嵌入和對齊
                  ?作者:?Paris Karakasis(弗吉尼亞大學)*;Aritra Konar(弗吉尼亞大學);Nicholas D Sidiropoulos(弗吉尼亞大學)

                • 已知和未知異常檢測的聯合優化
                  ?作者:?Guansong Pang(阿德︽萊德大學)*;Anton van den Hengel(阿德萊德大學);沈春華(阿德萊德大學);曹龍兵(悉尼科技∮大學)

                • 知識就是力量:用於藝術領域視覺推理的分層∮知識嵌入式元學習
                  ?作者:鄭文博(西安交通大學);Lan Yan(中國科學院);郭超(中山大學);王飛躍(中國科學院)*

                • 小樣本關系分類中的知識增強域適應
                  ?作者:張家文(中國科學院大ζ學);朱家奇(中國科學院軟件研究☉所)*;Yi Yang(中國科學院軟件研究所);石萬東(中國科學◣院大學);張從聰(中國科學院大學);王宏安(中國科學院軟件研究所)

                • 不精確監督的標√記數據生成
                  ?作者:?Enyan Dai(賓夕法尼亞州▽立大學);Kai Shu(伊利諾伊理工學院);Yiwei Sun(賓夕〖法尼亞州立大學);王蘇航(賓夕法尼亞州立大〓學)*

                • 大規模數◆據驅動的航空公司市場影響力最大化
                  ?作者:李端順(阿爾◆伯塔大學);Jing Liu(沃爾瑪研究實驗室);Jinsung Jeon(延世大學);Seoyoung Hong(慶熙大學);Thai Le(賓夕法尼亞州立大◆學);Noseong Park(韓國延世大學)*;李東元(賓夕法尼亞州立大√學)

                • 通過 k 分解的大規模子空間聚類
                  ?作者:範繼聰(香港中文大學(深圳))*

                • LawyerPAN:出庭律師的能力評估網絡
                  ?作者:?Yanqing An(中國科學技術大學)*;Qi Liu(“中國科學技術大學,中國”);韓武(中國科學技術大學);張凱(中國科學技術大學);李南嶽(中國科學技術大學);程明月(中國科學技術大學);趙宏科(天津大學);袁森超(中國科學技術大學);陳恩紅(中國科學技術大學)

                • 學習如何在圖神經網絡中傳播消息
                  ?作者:?Teng Xiao(西湖大學)*;陳正宇(西湖大學);王東林(西湖大學);王蘇航(賓夕法尼亞州立々大學)

                • 用於節點嵌入的基於學習的鄰近矩陣分解
                  ?作者:?Xingyi Zhang(香港中文大學);謝坤(香港中文大學);王思博(香港中文大學)*;黃增峰(復旦大學)

                • 學習 Elastic Embeddings 以自定義設備上的推薦器
                  ?作者:?Tong Chen(昆士蘭←大學)*;Hongzhi Yin(昆士蘭●大學);鄭宇嘉(中國電子▅科技大學);黃子(昆士蘭大學);汪洋(合肥工業大學);王夢(合肥工業大學)

                • 不平衡不完全監管學習及其在∴拼車責任判斷中的應用
                  ?作者:郭蘭哲(南京大學)*;周誌(南京大學);邵傑敬(南京大學);張琦(滴滴);馮匡(滴滴出行);Gaole Li(北京小聚科技有限公司);zhangxun liu(滴滴楚星);吳國斌(滴滴出行);馬楠(滴滴出行);群(Tracy)李(滴滴);李玉峰(南京大學)

                • 使用時間路由適配≡器和最佳傳輸學習多種股票交易模式
                  ?作者:?Hengxu Lin(微軟研︻究院);周東(微軟」研究院)*;劉偉清(微軟研@究院);江邊(微軟研究院)

                • 學習過◥程一致的知識追蹤
                  ?作者:沈雙紅(中國科學技術大學)*;Qi Liu(“中國科學技術大學,中國”);陳恩紅(中國科學技術大學);黃振亞(中國科學技術大學);黃偉(中國科學技術大學);於寅(中國科學技術大學);於蘇(科大訊飛研究院);王世錦 (iFLYTEK CO., LTD)

                • 學習嵌入分類特征而不嵌入推薦表
                  ?作者:?Wang-Cheng Kang (Google)*;程致遠(谷歌);姚天生(谷歌);信陽易(谷歌);陳婷(谷歌);李燦鴻(谷歌);Ed H. Chi(谷歌)

                • 學習從數據中推薦可視化
                  ?作者:?Xin Qian(馬裏蘭大學帕克分校)*;Ryan A. Rossi(Adobe 研究);範杜(Adobe 研究);金成哲(Adobe);Eunyee Koh (Adobe);薩娜·馬利克(Adobe);Tak Yeon Lee(Adobe 研究);Joel Chan (馬裏蘭大學)

                • 學習穿越時間以完成可解釋的時間知識圖譜
                  ?作者:?Jaehun Jung(首爾國立大學)*;Jinhong Jung(全北國立大學);U Kang(首爾國立大學)

                • 利用潛☆在特征進行局部解釋
                  ?作者:?Ronny Luss(IBM 研究院)*;陳品宇(IBM 研究院);Amit Dhurandhar(IBM 研究);Prasanna Sattigeri(IBM 研究);張雲峰(IBM 研究院);Karthikeyan Shanmugam(IBM Research NY);Chun-Chen Tu(密歇看著圣都根大學)

                • 估計有效阻力的局部算法
                  ?作者:?Daniel Lopatta(謝菲爾德大▆學);潘鵬(謝菲爾▲德大學)*;吉田雄一(NII);Gramoz Goranci(多倫多大學)

                • MaNIACS:通過采樣近似挖∏掘頻繁子圖模式
                  ?作者:?Giulia Preti(ISI 基金會);Gianmarco De Francisci Morales(ISI 基金會)*;Matteo Riondato(阿默斯特學院)

                • MapEmbed:具有高負載因子和快速更新的完美散列
                  ?作者:?Yuhan Wu(北京大學)*;劉子瑞(北京大學);項羽(北京大學);桂傑(北京大學);幹浩辰(北京大學);韓宇浩(國防科技大淡淡說道學);李濤(國防科技大學);Ori Rottenstreich(以色列理▓工學院);楊彤(北京大學)

                • MTrajRec:通過 Seq2Seq 多任務學習實現地☆圖約束的軌跡恢復
                  ?作者:?Huimin Ren(伍斯特理工學院)*;阮思傑(西安電子▽科技大學);Yanhua Li(“美國伍斯特理工學院”);傑寶(京東金融);垂石夢(京東智慧城市研究);李瑞元(西安電子☉科技大學);於正(京東金融)

                • 最大限度地發揮╱領導者在社交網絡中的影響力
                  ?作者:?Xiaotian Zhou(復旦大學);張忠誌(復旦大學)*

                • Maxmin-Fair Ranking:群體公平約束下的個體公平
                  ?作者:?David Garcia-Soriano(ISI 基金會,都靈);Francesco Bonchi(ISI 基金會,都靈)*

                • 含義錯他這領域很古怪誤率:ASR 域特定的度量框架
                  ?作者:?Ludmila Gordeeva (Yandex);瓦西裏·埃爾紹夫(Yandex);奧列格·古利▲亞耶夫(Yandex);伊戈爾·庫拉萊諾克 (Yandex)*

                • 通過懲罰優化進行度量學習
                  ?作者:?Hao Huang(武漢大學)*;Yanan Peng(武漢大學);甘廷(武漢大學);塗維平(武漢大學);周瑞婷(武漢大學);吳賽(浙江大學)

                • 緩解神經標記點過程中的性能飽和:架構和損失函數
                  ?作者:李天波(南洋理工大學)*;羅天澤(南洋理工大學);柯一平(南洋理工大學);Sinno Pan(南洋理工大學,新加坡)

                • MixGCF:基於圖神經網絡的∞推薦系統的改進訓練方法
                  ?作者:?Tinglin Huang(浙江大學)*;董宇曉(臉書AI);丁明(清華大學);楊震(清華大學);馮文政(清華大學);王新宇(浙江大學);唐潔(清華大學)

                • 用於消除推薦系統中流行偏差的模型不可知反事實推理
                  ?作者:?Tianxin Wei(中國科學技術大學)*;Fuli Feng(新加坡國立大學);陳嘉偉(中國科學技術大學);吳紫薇(中國科學技術大學);Jinfeng Yi(京東Ψ 人工智能研究);何向南(中國科學技術大學)

                • 用於解釋的基於模型的反事實合成器
                  ?作者:楊帆(德州〓農工大學)*;Sahan Alva(德克薩斯農工大學);陳家豪(摩根大通人工①智能研究);夏虎(德州農▼工大學)

                • 為學生學習中的認知診斷建模上下文感知特征
                  ?作者:周玉強(中國科學技術大學)*;Qi Liu(“中國科學技術大學,中國”);吳金澤(中國科學技術大學);王飛(中國科學技術大學);黃振亞(中國科學技術大學);魏彤(中國科學技術大學);熊輝(新澤西州立大學);陳恩紅(中國科學技術大學);馬建輝(中國科學技術大學)

                • MTC:來自部分和粗略↑觀察的多分辨率張量完成
                  ?作者:?Chaoqi Yang(伊利諾伊大▃學厄巴納-香檳分校);Navjot Singh (UIUC);?曹嘯(振幅);埃德加·索洛莫尼克(UIUC);孫繼夢 (UIUC)*

                • Multi-facet Contextual Bandits:神經網絡視角
                  ?作者:?Yikun Ban(伊利諾但這歸墟秘境之中卻沒有這么久伊大學厄巴納-香檳分校)*;何景瑞(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校);柯蒂→斯庫克(梅奧診所)

                • 具有雙粒度標簽的多圖多標簽學習
                  ?作者:王葉江(東北大學);趙玉海(東北大學)*;王政奎(新加坡理工學院);張承奇(悉尼科技大他感覺自己用弒仙劍和藍瑩焦出學∏)

                • 基於多目標模型的傳染病控制強化學習
                  ?作者:?Runzhe Wan(北卡羅來納州立大學)*;張新宇(北卡羅來納州立大學);宋睿(北卡羅來納州立大學)

                • 通過廣義張量跟蹤範數進行多任務學習
                  ?作者:張毅(南方科技大學);張宇(南方科技大學)*;王偉(南京大學)

                • 用於 3D 對象檢測的基於多視圖相關性的黑盒對抗№攻擊
                  ?作者:劉冰宇(北京郵電大√學)*;Yuhong Guo(卡爾頓大學);江嘉楠(滴滴);唐健(美的集團人工智能創新中心);鄧偉紅(北京郵電大◣學)

                • 用於冷啟動推薦的異構信息網絡上的多視圖去噪圖自動編碼器
                  ?作者:?Jiawei Zheng(華南理工大學);馬千裏(華南理工大學)*;Hao Gu(騰訊科技(深圳)有限公司);鄭振敬(華南理工大學)

                • 從相似和不同的包中進行多實例學習
                  ?作者:雷鋒(重⊙慶大學計算機學院)*;舒森林(西南大學,重慶,中國);曹禹洲(中國農業大學);呂濤(南京航空㊣航天大學);Hongxin Wei(南洋理工大學);陶翔(重慶大學);博安(南洋理工大學);牛剛(RIKEN)

                • MULTIVERSE:從網絡上的代碼中挖掘集體數據科學知識以建議替代分析方法
                  ?作者:?Mike A Merrill(華盛頓大學)*;張歌(北京大學);蒂姆·奧爾索夫 ()

                • 互信息保留反向傳播:學會為忠實⊙歸因而反轉
                  ?作者:?Huiqi Deng(中山大學)*;鄒娜(德州農工大學);陳偉夫(中山大學);馮國燦(中山大學);Mengnan Du(德州農工大學);夏虎(德州農工大學)

                • NAS-BERT:具有神經架構搜索的任務無關々和自適應大小的 BERT 壓縮
                  ?作者:徐進(清華大學交叉■信息科學研究所(IIIS))*;徐坦(微軟亞洲研╱究院);羅任謙(中國科學技術大學);宋開濤(南京理工大學);李健(“中國清華大學”);秦濤(微軟寒池亞洲研究院);劉鐵燕(微軟研究院)

                • 大海撈針:極端類別不平衡下的標簽有效評估
                  ?作者:?Neil G Marchant(墨爾本大學)*;本傑明·魯賓斯坦(墨爾本大學)

                • 使用自利聯盟學習的網絡範圍流量狀態插補
                  ?作者:?Huiling Qin(西安電子科技ξ大學)*;詹賢元(京東智慧城市研究);Yuanxun Li(中山大學,中國);楊曉杜(西南交『通大學);於正(京東金融)

                • 知識圖譜上的神經回答邏輯查詢
                  ?作者:?Lihui Liu(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校)*;Boxin Du(伊利諾伊大學厄巴納香檳分︻校);Heng Ji(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校);翟成祥(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校);Hanghang Tong(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校)

                • NewsEmbed:通過預先訓練的文檔表示對新聞進行建模
                  ?作者:劉天奇(谷歌);劉佳璐(谷歌研究)*;從宇(谷歌)

                • 用於快速內積檢索的範數調整接近圖
                  ?作者:?Shulong Tan(百度研究)*;徐兆卓(萊斯大學);趙偉傑(百度研究);費洪亮(百度研究);周誌新(百度研究);李平(百度)

                • NRGNN:在稀疏和噪聲標記圖上學習標簽抗噪圖神經網絡
                  ?作者:?Enyan Dai(賓夕法尼亞州立大學);查魯·阿加瓦爾(IBM);王蘇航(賓夕法尼亞州立大學)*

                • 從表格中識別數字公式
                  ?作者:楊慶平(中國科學院(CAS),計算技術研究所)*;曹奕軒(中國科學院計算技術←研究所);李宏偉(UCAS);羅平(中國科學院)

                • 使用來自上下文強盜的數據通過自適應加權進行離策略評估
                  ?作者:?Ruohan Zhan(斯坦︻福大學)*;維托·哈達 ();?大衛·赫什伯格 ();?Susan Athey(斯坦福◢大學↙∑ )

                • 關於打破基於桁架的社區
                  ?作者:?Huiping Chen(倫敦國王學院);Alessio Conte(比薩大學);羅伯托·格羅西(比薩大學);Grigorios Loukides(倫敦國王學院)*;梭倫小便(CWI);米歇爾·斯威林 (CWI)

                • 在線加性量化
                  ?作者:?Qi Liu(中國科學技術大學)*;張勁(中國科學技術大學);連德富(中國科學技術大學);Yong Ge(亞利桑那大學);馬建輝(中國科學技術大學);陳恩紅(中國科學技術大學)

                • PAR-GAN:改進生成對抗網絡對成員推理攻擊的泛化
                  ?作者:陳俊傑(天普大學);Wendy Hui Wang(史蒂文斯理工學院);高鴻昌(天普大學);施興華(天普大學)*

                • 通過基於置信度的依賴最大化來降低部分標簽維數
                  ?作者:?Wei-Xuan Bao(東南大學);杭俊義(東南大學);張敏玲(東南大學)*

                • 元消歧的部分多標簽學習
                  ?作者:謝明坤(南京航空航▲天大學);孫峰(南京航空航九幻真人天大學);黃勝軍(南京航空航天大學)*

                • PcDGAN:用於逆向設計的連續條件多樣化生成對抗網絡
                  ?作者:?Amin H Heyrani Nobari(麻省理工學院)*;陳偉(西門子技ω 術);法茲·艾哈邁德(麻省理工學院)

                • 實現快速準確的圖神經網絡的性能自適說道應采樣策略
                  ?作者:?Minji Yoon(卡內基梅隆ω 大學)*;Théophile Gervet(卡內基梅隆大學ㄨ);石寶旭(領英);牛素峰(領英);齊赫(領英);Jaewon Yang (LINKEDIN CORPORATION)

                • PETGEN:對深度用戶序列分類模型的個性化文本▓生成攻擊
                  ?作者:?Bing He(喬治亞理工學院)*;Mustaque Ahamad 博士(喬治亞理工學院);Srijan Kumar(喬治亞理工學院)

                • 在不完全可觀測性下使用》物理一致神經網絡 (PCNN) 發現物∏理方程
                  ?作者:?Haoran Li(亞利桑那州立大學)*;楊翁(亞利桑那州立大學)

                • PID-GAN:基於】物理信息不確定性量化鑒別器的 GAN 框架
                  ?作者:?Arka Daw(弗他們還真有點實質性吉尼亞理工大學)*;M. Maruf(弗吉尼亞理工大學);Anuj Karpatne(弗吉尼亞理工大學)

                • 動態推薦『中的人氣偏差
                  ?作者:?Ziwei Zhu(德州農工大學)*;何雲(德州農工大學);趙星(德州農工大學);James Caverlee(德克薩斯農工大學)

                • 大規模異構圖的預訓練
                  ?作者:蔣迅強(北京郵電大▼學)*;賈天瑞(北京郵電大所以學);傳世(北京確實是一把好劍郵電大學);袁芳(新加坡╳管理大學);林哲(鵬程實驗室);王輝(鵬程實驗室)

                • 推△薦系統中的偏好放大
                  ?作者:?Dimitris Kalimeris(哈佛);Smriti Bhagat (臉書)*;Shankar Kalyanaraman (臉書);?烏迪·溫斯伯格(臉書)

                • 圖上的隱私保護表示學習:互信息◇視角
                  ?作者:?Binghui Wang(杜克大學)*;郭嘉義(清華大學);李昂(杜克大學);陳奕然(杜克大學);李海(杜克大學)

                • 用於藥物發現的概率和動態分子-疾病相互作用建模
                  ?作者:?Tianfan Fu(佐治亞理工學院)*;曹嘯(振幅);程謙(IQVIA);盧卡斯·格拉斯 (IQVIA);孫繼夢(UIUC)

                • 用∮於大規模概率回歸的概率梯度提升機
                  ?作者:?Olivier Sprangers(阿姆斯特丹大學)*;Sebastian Schelter(阿姆斯特丹大學);Maarten de Rijke(阿姆斯特丹大學和Ahold Delhaize)

                • 用於流式多標簽學習的概率標簽樹
                  ?作者:童偉(南京大學)*;史江新(南京大學);李玉峰(南京大學)

                • ProgRPGAN:用於路線規劃的漸進式 GAN
                  ?作者:?Tao-yang Fu(賓夕法尼亞州立大學)*;Wang-Chien Lee(賓夕法尼亞州立大學,美國)

                • ProtoPShare:用於可解釋圖像分類中相○似性發現的原型部整個上古戰場突然不斷顫抖起來件共享
                  ?作者:?Dawid Rymarczyk(雅蓋隆大◎學)*;?ukasz Struski(雅蓋隆大學);Jacek Tabor(雅蓋隆大學);Bartosz Zieliński(雅蓋隆大學)

                • 基於隨機遊走的圖嵌入的更廣泛圖景
                  ?作者:?Zexi Huang(加州大學聖巴巴拉分校)*;阿萊·洛佩斯·達

                • 用於高效多任務推理的修剪感知合並
                  ?作者:?Xiaoxi He(蘇黎世聯邦理工學院);高大偉(北京航空我會治好你航天大學⊙);Zimu Zhou(新加坡管理大那道巨大學█)*;童永新(北京航空航天大學);Lothar Thiele(蘇黎世聯邦理工學院)

                • PURE:具有生成對抗網絡的正未標記推薦
                  ?作者:姚周(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校)*;徐建鵬(沃爾瑪實驗室);Jun Wu(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校);Zeinab Taghavi Nasrabadi(沃爾瑪實驗室);Evren Korpeoglu(沃爾瑪實驗室);Kannan Achan(沃爾瑪實驗室);何景瑞(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校)

                • 多動作不安分匪徒的 Q-Learning 拉格朗日策略
                  ?作者:?Jackson Killian(哈佛大學)*;Arpita Biswas(哈佛大學);Sanket Shah(哈佛大學);Milind Tambe(哈佛大學)

                • 量化在線評級系統中的同化對比效應:建模、分析和應用
                  ?作者:鐘明澤(重慶☆大學計算機學院);謝紅(重↑慶大學計算機學院)*;朱慶生(重慶大學)

                • 量化深度時空預測中的不確定性
                  ?作者:?Dongxia Wu(加州大學聖地亞哥∮分校)*;Liyao Gao(華盛頓大學);Matteo Chinazzi(東北大學);熊新月(東北大學);Alessandro Vespignani(東北大學);馬毅(加●州大學聖地亞哥分校);Rose Yu(加州大學聖地亞哥分校)

                • 重新描述模型挖掘
                  ?作者:?Felix I Stamm(亞琛工業大■學)*;Martin Becker(斯坦福大◢學麻醉、疼痛和圍手術期醫學系);Markus Strohmaier(亞琛工業大∮學);Florian Lemmerich(亞∮琛工業大學)

                • 用於新聞推薦推理的強化錨知識圖生成
                  ?作者:劉丹陽(中國科學技術大學);連建勛(微軟亞洲感覺研究院)*;劉政(MSRA);Xiting Wang(微軟亞洲研究院);孫光中(中↓國科學技術大學計算機科學與技術學院);謝星(微軟亞洲研究院)

                • 用於知識圖完〗成的關系消息傳遞
                  ?作者:?Hongwei Wang(斯坦︻福大學)*;任紅宇(斯坦福大↑學);Jure Leskovec(斯坦〗福大學)

                • 在微分私有隨機梯度下降中消除對〓模型精度〗的不同影響
                  ?作者:徐德鵬(阿肯色大學);Wei Du(阿肯色大學);Xintao Wu(阿肯色大學)*

                • 使用 Transformer 框架進行多元時間序列的表示學習
                  ?作者:?George Zerveas(布朗大學)*;Srideepika Jayaraman (IBM);Dhaval Patel(IBM TJ Watson 研究中心);Anuradha Bhamidipaty(IBM 沃森研究『中心);Carsten Eickhoff(布朗大學)

                • 用於節點重要性估計的∩知識圖譜表示學習
                  ?作者:?Han Huang(北京航空航天大學)*;孫磊磊(北京航空航天大學);杜博文(北京航空航天大學);劉傳仁(田納西大學諾克斯維爾分校);熊輝(新澤西州立大學);呂偉峰(北京航空航天大學)

                • 表格數據預測的檢索和交互機
                  ?作者:秦佳瑞(上海交通【大學)*;張偉南(上海交通大學);蘇容(華為諾亞方舟實驗室);劉誌榮(華為諾亞方舟實驗室);Weiwen Liu(華為諾亞方舟實驗室);唐瑞明(華為諾亞方舟實驗室);何秀強(華為諾亞方舟實驗室);余勇(上海交通大學)

                • 用於處理嘈雜標簽的通過自轉移進行穩健學習
                  ?作者:?Hwanjun Song (KAIST);Minseok Kim (KAIST);?東民公園(KAIST);Yooju Shin (KAIST);?Jae-Gil Lee (KAIST)*

                • ROD:稀疏圖的接收感知在線蒸餾
                  ?作者:張文濤(北京大學)*;蔣月子涵(北京大學);楊麗(北京大學);曾盛(北京大學);沈宇(北京大學);苗旭鵬(北京大學);王亮(阿裏巴巴集◣團);楊誌(北京大學);崔斌(北京大學)

                • S-LIME:用於模型解釋的穩定石灰
                  ?作者:?Zhengze Zhou(康奈爾大學)*;Giles Hooker(康奈爾大學);王飛(康奈爾大學)

                • 可擴展的凝聚聚類
                  ?作者:?Nicholas Monath(馬薩諸塞大學阿默斯此人名為葉成特分校)*;Kumar Avinava Dubey(谷歌研究);Guru Guruganesh(谷歌);Manzil Zaheer(谷歌研究);阿姆爾·艾哈邁德(谷歌);Andrew McCallum(馬薩諸塞大學阿默斯特分校);Gokhan Mergen(谷歌);馬克·納約克(谷歌);Mert Terzihan(谷歌);Bryon Tjanaka(南加州大學);遠望(谷歌研究);吳宇臣(谷歌研究)

                • 用於預測高潛力早期初創公司的可擴展異構圖神↘經網絡
                  ?作者:?SHENGMING ZHANG(羅格斯那名弟子帶著九幻真人在眾多大學)*;郝中(ESCP商學院);袁子軒(羅格斯大學);熊輝(新澤西州立大學)

                • 通過圖粗化擴大圖神經網絡
                  ?作者:黃增峰(復旦大學);張勝中(復旦大學)*;崇曦(復旦大學);劉唐(復旦大學);周敏(華為技術有限公司)

                • 具有協同對比學習的自監督異構圖神經網絡
                  ?作者:小王(北京郵電大學);劉念(北京郵電大學)*;韓輝(北京郵電大學);傳石(北京郵電大學)

                • 多重網絡的半監督深度學習
                  ?Authors:?Anasua Mitra (IIT G); Priyesh Vijayan (McGill university )*; Ranbir Sanasam (Indian Institute of Technology Guwahati); Diganta Goswami (Indian Institute of Technology Guwahati); Srinivasan Parthasarathy (Ohio State University); Balaraman Ravindran (Indian Institute of Technology, Madras)

                • Shapley Counterfactual Credits for Multi-Agent Reinforcement Learning
                  ?Authors:?Jiahui Li (Zhejiang University)*; Kun Kuang (Zhejiang University); Baoxiang Wang (The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen); Furui Liu (Huawei Noah's Ark Lab); Long Chen (Columbia University); Fei Wu (Zhejiang University); Jun Xiao (Zhejiang University)

                • Signed Graph Neural Network with Latent Groups
                  ?Authors:?Haoxin Liu (Tsinghua University); Ziwei Zhang (Tsinghua University)*; Peng Cui (Tsinghua University); Yafeng Zhang (Meituan); Qiang Cui (Meituan-Dianping Group, Beijing, China); Jiashuo Liu (Tsinghua University); Wenwu Zhu (Tsinghua University)

                • Simple and Efficient Hard Label Black-box Adversarial Attacks in Low Query Budget Regimes
                  ?Authors:?Satya Narayan Shukla (University of Massachusetts Amherst)*; Anit Kumar Sahu (Amazon Alexa AI); Devin Willmott (Bosch Center for Artificial Intelligence); Zico Kolter (Carnegie Mellon University)

                • Simple Yet E?icient Algorithms for Maximum Inner Product Search via Extreme Order Statistics
                  ?Authors:?Ninh Pham (University of Auckland)*

                • Socially-Aware Self-Supervised Tri-Training for Recommendation
                  ?Authors:?Junliang Yu (University of Queesland); Hongzhi Yin (The University of Queensland)*; Min Gao (Chongqing University); Xin Xia (The University of Queensland); Xiangliang Zhang (" King Abdullah University of Science and Technology, Saudi Arabia"); Quoc Viet Hung Nguyen (Griffith University)

                • Spatial-Temporal Graph ODE Networks for Traffic Flow Forecasting
                  ?Authors:?Zheng Fang (pku)*; Qingqing Long (Peking University); Guojie Song (Peking University); Kunqing Xie (PKU)

                • Spectral Clustering of Attributed Multi-relational Graphs
                  ?Authors:?Ylli Sadikaj (University of Vienna); Yllka Velaj (University of Vienna)*; Sahar Behzadi Soheil (University of Vienna); Claudia Plant (University of Vienna, Austria)

                • ST-Norm: Spatial and Temporal Normalization for Multi-variate Time Series Forecasting
                  ?Authors:?Jinliang Deng (University of Technology Sydney); Xiusi Chen (University of California, Los Angeles); Renhe Jiang (The University of Tokyo); Xuan Song (Southern University of Science and Technology); Ivor Tsang (University of Technology Sydney)*

                • Statistical models coupling allows for complex localmultivariate time series analysis
                  ?Authors:?Veronica Tozzo (Massachusets General Hospital - Harvard Medical School)*; Federico Ciech (University of Genoa); Davide Garbarino (University of Genoa); Alessandro Verri (University of Genova, Italy)

                • Structure-aware Interactive Graph Neural Networks for the Prediction of Protein-Ligand Binding Affinity
                  ?Authors:?Shuangli Li (University of Science and Technology of China)*; Jingbo Zhou (Baidu Inc.); Tong Xu (University of Science and Technology of China); Liang Huang (Baidu Research); Fan Wang (Baidu, Inc.); Haoyi Xiong (Baidu Research); Weili Huang (Baidu Inc.); Hui Xiong (the State University of New Jersey); Dejing Dou (Baidu)

                • Subset Node Representation Learning over Large Dynamic Graphs
                  ?Authors:?Xingzhi Guo (Stony Brook University)*; Baojian Zhou (Stony Brook University); Steven Skiena (Stony Brook University)

                • Sylvester Tensor Equation for Multi-Way Association
                  ?Authors:?Boxin Du (University of Illinois at Urbana-Champaign)*; Lihui Liu (University of Illinois at Urbana-Champaign); Hanghang Tong (University of Illinois at Urbana-Champaign)

                • Table2Charts:通過學習共享表表示來推薦圖表
                  ?作者:?Mengyu Zhou(微軟研究院)*;李慶濤(北京大學);何信義(西安交通大學);李月江(清華大學);Yibo Liu(紐約大學);魏姬(微軟);石涵(微軟研究院);陳以寧(微軟);江大新(微軟,北京,中國);張冬梅(微軟亞洲研究院)

                • TabularNet:一種用於理解表格數據語義結構的神經網絡架構
                  ?作者:?Lun Du(微軟研究院)*;高飛(北京師範大學);徐晨(北京大學);冉佳(微軟研究院);王俊山(北京大學);張江(北京師範大學系統科學學院);石涵(微軟研究院);張冬梅(微軟亞洲研究院)

                • Tail-GNN:尾節點圖神經網絡
                  ?作者:?Zemin Liu(新加坡管理大學)*;Kien Nguyen(新加坡管理大學);袁芳(新加坡管理大學)

                • TDGIA:對圖神經網絡的有效註入攻擊
                  ?作者:鄒旭(清華大學)*;鄭勤凱(上海交通大學);董宇曉(臉書AI);關新宇(biendata);Evgeny Kharlamov(博世人工智能中心);路嘉良(上海交通大學);唐潔(清華大學)

                • 時間偏置流子模☉塊優化
                  ?作者:趙俊洲(西安交通大學)*;王平輝(西安交通大學);鄧超(中國移動研究院);景濤(西安交通大學)

                • 時間圖信號分解
                  ?作者:?Maxwell J McNeil(奧爾巴尼紐約州立大學)*;Lin Zhang(奧爾巴尼╲大學——紐約州立大學);Petko Bogdanov(奧爾巴尼紐約州立大學)

                • 廣義平均最密集子圖問題
                  ?作者:?Nate Veldt(康奈爾大學)*;Austin R Benson(康奈爾大學);喬恩·克萊因伯格(康奈爾)

                • TopNet:從神經主題模型中學習生成長篇故√事
                  ?作者:?Yazhen Yang(浙江大學)*;潘博元(浙江大學);鄧彩(浙江大學);孫歡(俄亥俄州立大學)

                • 推薦系統的拓撲蒸餾
                  ?作者:?SeongKu Kang (POSTECH)*;黃俊英(POSTECH);Wonbin Kweon (POSTECH);?Hwanjo Yu (POSTECH)

                • 更好地理解線性推薦模型
                  ?作者:?Ruoming Jin(肯特州立大學)*;李東(肯特州立大學);精高(iLambda);劉誌(iLambda);李晨(iLambda);楊周(奧本大學)

                • 在海量圖上計算近似最大加權獨立∩集
                  ?作者:?Jiewei Gu(復旦大學);鄭衛國(復旦大學)*;蔡玉政(復旦大學);彭鵬(湖南大學)

                • 實現與模型無關的事後調整以平衡排云兄名公平性和算法效用
                  ?作者:崔森(清華大學自動化系)*;潘維申(清華大學);張長水(清華大學);王飛(康奈爾大學)

                • 對尾部標簽進行穩健預測∩
                  ?作者:童偉(南京大學)*;Wei-Wei Tu (4Paradigm Inc.);李玉峰(南京大學);楊國平(華為)

                • TrajNet:基於軌跡的交通預測深度學習模型
                  ?作者:?Bo Hui(奧本大學)*;Da Yan(阿拉∑巴馬大學伯明翰分校);陳海權(加州州立大學薩克拉門托分校);Wei-Shinn Ku(奧本大學)

                • 三角形感知光譜稀疏器和社區檢測
                  ?作者:?Konstantinos Sotiropoulos(波士頓大學);Charalampos Tsourakakis(波士頓大學和 ISI 基金會)*

                • 推薦系統中基於影響的中毒攻擊的三重對抗ㄨ學習
                  ?Authors:?Chenwang Wu (University of Science and Technology of China)*; Defu Lian (University of Science and Technology of China); Yong Ge (The University of Arizona); Zhihao Zhu (University of Science and Technology of China); Enhong Chen (University of Science and Technology of China)

                • Triplet Attention: Rethinking the similarity in Transformers
                  ?Authors:?Haoyi Zhou (Beihang University)*; Shanghang Zhang (UC Berkeley); Jieqi Peng (Beihang University); Shuai Zhang (Beihang University); Jianxin Li (Beihang University)

                • TUTA: Tree-based Transformers for Generally Structured Table Pre-training
                  ?作者:王誌若(卡內基梅隆大學);董浩宇(微軟研究院)*;冉家(微軟);李佳(北京大學);傅誌義(北京大學);石涵(微軟研究院);張冬梅(微軟亞洲研究院)

                • UCPhrase:無監督上下文感知質量ㄨ短語標記
                  ?作者:顧曉濤(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校);王子涵(加州大學聖地亞哥分校);畢振宇(加州大學聖地亞哥分校);Yu Meng(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校);劉麗媛(UIUC);韓佳偉(UIUC);尚敬波(加州大學聖地亞哥分校)*

                • 不確定性感知可靠◤文本分類
                  ?作者:?Yibo Hu(德克薩斯大學達拉斯分校)*;Latifur Khan(德克薩斯大學達拉斯分校)

                • 理解和改進多任務學習中的公平-準確權衡
                  ?作者:?Yuyan Wang (Google Brain)*;王學誌(谷歌);Alex Beutel(谷歌);弗拉維恩·普羅斯特(谷歌);陳吉林(谷歌大腦);Ed H. Chi(谷歌)

                • 使用 Wasserstein 距離鑒別器的無監督圖對齊
                  ?作者:?Ji Gao(弗吉尼亞大學)*;黃曉(香港理工大學);李俊東(弗吉尼亞大學)

                • 具有泛化→保證的提升建模
                  ?作者:?Artem Betlei(Criteo AI 實驗室)*;Eustache Diemert(Criteo 人工智能實驗室);Massih-Reza Amini(格勒諾布爾阿爾卑斯大學)

                • 基於位置錯誤的不完美訓練標簽的弱監督空間深@ 度學習
                  ?作者:?Zhejiang(阿 張師兄拉巴馬大學)*;何文沖(阿拉巴馬大學);Marcus Kriby(阿拉巴馬大學);Sultan Asiri(阿拉巴馬大學);Da Yan(阿拉巴馬大學伯明翰分校)

                • 你看到了什麽?通過神經後門評估可№解釋人工智能 (XAI) 的可解釋性
                  ?作者:?Yi-Shan Lin(普渡大學)*;李文傳(普渡大學);Berkay Celik(普渡大學)

                • 我們在嵌入空間中的什麽位置∏?推薦系統網絡嵌入方法的綜合分析
                  ?作者:張思曉(悉尼科技大學);陳紅旭(悉尼科技大學)*;小明(山東大學);崔麗珍(山東大學);Hongzhi Yin(昆士蘭大學);徐冠東(澳大利亞悉尼科技大學∏)

                • 為什麽註意力可能無法解釋?
                  ?作者:白冰(騰訊)*;簡亮(阿裏巴№巴集團);張冠華(騰訊);Hao Li(騰訊公司);昆白(騰訊公司);王飛(康奈爾大學)

                • 使用分解圖原型網絡進行零樣本節點分類
                  ?作者:鄭王(澳門大學)*;王家龍(澳門大學);Yuchen Guo(清華大學);龔誌國(澳門大學)

                應用數☆據科學跟蹤論文

                • 足球比賽中獲勝概率的貝葉斯方法
                  ?作者:?Pieter Robberechts (KU Leuven)*;揚·範·哈倫(KU Leuven);傑西·戴維斯 (KU Leuven)

                • 外賣服務中路線和時間預測的深度學習方法
                  ?作者:高成良(美團)*;張帆(美團);吳冠群(美團);奇萬虎(美團);薔茹(美團);郝景華(美團);何任慶(美團點評);孫誌昭(美團點評)

                • 從安全漏洞描述建模網♂絡攻擊技術的框架
                  ?作者:?Hodaya Binyamini(內蓋夫本誓言古裏安大學);羅恩·比頓 (BGU)*;Masaki Inokuchi(NEC 公司);Tomohiko Yagyu(NEC 公司);Yuval Elovici(內蓋夫本古裏安大學);Asaf Shabtai(內蓋夫本古裏安大學)

                • 基於多圖屬性強化學習的大規模卐混合流水車間調度問題優化算法
                  ?作者:倪飛(華中科技■大學)*;郝建業(天津大學);陸嘉文(華為);夏良童(華為);袁銘軒(華為);段家輝(四川大學);馬毅(天津大學);何坤(華中科技大學)

                • 應對東非蝗蟲危機的計劃:利用時空深度模型進行蝗蟲運動預測
                  ?作者:?Maryam Tabar(賓夕法尼亞州立大學)*;Jared Gluck(賓夕法尼亞州立大學);Anchit Goyal(賓夕法尼亞州立大學);蔣飛(賓夕法尼亞州立大學);Derek Morr(賓夕法尼亞州立大學);Annalyse Kehs(賓夕法尼亞州立大學);Dongwon Lee(賓夕法尼亞州立大學);大衛休斯(賓夕法尼亞州立大學);Amulya Yadav(賓夕法尼亞州立大學)

                • 一種半個性化的音樂流媒體應用用戶冷啟動推薦系統
                  ?作者:?Léa Briand (Deezer);Guillaume Salha-Galvan(Deezer / école polytechnique)*;瓦利德·本達達(Deezer);馬修·莫倫(Deezer);Viet-Anh Tran (Deezer)

                • 在線展示廣告中約束競??價的統一解決方案
                  ?Authors:?YUE HE (Alibaba)*; Xiujun Chen (Alibaba); Di Wu (Alibaba); Junwei Pan (Yahoo Research); Qing Tan (Alibaba Group); Chuan Yu (Alibaba Group); Jian Xu (Alibaba Group); Xiaoqiang Zhu (Alibaba Group)

                • Addressing Non-Representative Surveys using Multiple Instance Learning
                  ?Authors:?Yaniv Katz (Similarweb)*; Oded Vainas (Similarweb)

                • Adversarial Attacks on Deep Models for Financial Transaction Records
                  ?Authors:?Matvey Morozov (Skoltech); Ivan Fursov (Skoltech); Alexey Zaytsev (Skoltech)*; Nina Kaploukhaya (Skoltech; IITP RAS); Elizaveta Kovtun (Skoltech); Rodrigo Rivera (Skoltech); Gleb Gusev (Sberbank); Dmitry Babaev (Sber AI lab); Ivan Kireev (Sberbank AI Lab); Evgeny Burnaev (Skoltech)

                • Adversarial Feature Translation for Multi-domain Recommendation
                  ?Authors:?Xiaobo Hao (WeChat Search Application Department, Tencent); Yudan Liu (WeChat Search Application Department, Tencent); Ruobing Xie (WeChat Search Application Department, Tencent)*; Kaikai Ge (WeChat Search Application Department, Tencent); Linyao Tang (WeChat Search Application Department, Tencent); Xu Zhang (WeChat Search Application Department, Tencent); Leyu Lin (WeChat Search Application Department, Tencent)

                • AliCG: Fine-grained and Evolvable Conceptual Graph Construction for Semantic Search at Alibaba
                  ?Authors:?Ningyu Zhang (Zhejiang University & AZFT Joint Lab for Knowledge Engine)*; JIA QiangHuai (AntGroup); Shumin Deng (Zhejiang University); Xiang Chen (Zhejiang University); Hongbin Ye (Zhejiang University); Hui Chen (Alibaba Group); Huaixiao Zhao (Alibaba Group); Gang Huang (Zhejiang Lab); Zhao Wang (Zhejiang University); Nengwei Hua (Alibaba Group); Huajun Chen (Zhejiang University)

                • AliCoCo2: Commonsense Knowledge Extraction, Representation and Application in E-commerce
                  ?Authors:?Xusheng Luo (Alibaba Group)*; Le Bo (Alibaba Group); Jinhang Wu (Alibaba Group); Lin Li (Alibaba Group); Yonghua Yang (Alibaba Group); Keping Yang (Alibaba Group)

                • All Models Are Useful: Bayesian Ensembling for Robust High Resolution COVID-19 Forecasting
                  ?Authors:?Aniruddha Adiga (Biocomplexity Institute & Initiative, University of Virginia)*; Lijing Wang (University of Virginia); Benjamin Hurt (University of Virginia); Akhil Sai Peddireddy (University of Virginia); Przemyslaw Porebski (University of Virginia); Srinivasan Venkatramanan (University of Virginia); Bryan Leroy Lewis (Biocomplexity Institute & Initiative, University of Virginia); Madhav Marathe (Biocomplexity Institute & Initiative, University of Virginia)

                • Amazon SageMaker Automatic Model Tuning: Scalable Black-box Optimization
                  ?作者:?Valerio Perrone(亞馬遜)*;沈慧斌(亞馬遜);Aida Zolic(亞馬遜);Iaroslav Shcherbatyi(亞馬遜);Amr Ahmed(亞馬遜);Tanya Bansal(亞馬遜);米歇爾·多尼尼(亞馬遜);Fela Winkelmolen(亞馬遜);魯道夫·傑納頓(谷歌);Jean Baptiste Faddoul(亞馬遜);芭芭拉·波格澤爾斯卡(亞馬遜);米羅斯拉夫·米拉迪諾維奇(亞馬遜);克裏希納拉姆·肯塔帕迪(亞馬遜);馬蒂亞斯·W·西格(亞馬遜);塞德裏克·阿尚博 (AWS)

                • Amazon SageMaker Clarify:雲中的機器學習偏差檢測和可解釋㊣ 性
                  ?作者:?Michaela Hardt(亞馬遜)*;陳曉光(亞馬遜);程小義(亞馬遜);米歇爾·多尼尼(亞馬遜);傑森·格爾曼(亞馬遜);Satish Gollaprolu(亞馬遜);John He(亞馬遜);佩德羅·拉羅伊(亞馬遜);劉新宇(亞馬遜);尼克麥卡錫(亞馬遜);Ashish Rathi(亞馬遜);斯科特裏斯(亞馬遜);Ankit Siva(亞馬遜);ErhYuan Tsai((前亞馬遜));Keerthan Vasist(亞馬遜);Pinar Yilmaz(亞馬遜);Muhammad Bilal Zafar(亞馬遜→網絡服務);Sanjiv Das(亞馬遜);凱文哈斯(亞馬遜);泰勒希爾(亞馬遜);克裏希納拉姆·肯塔帕迪(亞馬遜)

                • CTR預測中數值特征的◎嵌入學習框架
                  ?作者:?Huifeng Guo(華為諾亞方舟實驗室)*;陳博(華為諾亞方舟實驗室);唐瑞明(華為諾亞方舟實驗室);張偉南(上海交通大學);李振國(華為諾亞方舟實驗室);何秀強(華為諾亞方舟實驗室)

                • 顯著性方法定量評價的實驗研究
                  ?作者:?Xiao-Hui Li(華為技術)*;Yuhan Shi(華為技術);Haoyang Li(華為技術);白偉(華為技術);Caleb Chen Cao(華為技術);陳磊(香港科技大學)

                • 美國有線電視新聞十年面貌分析
                  ?作者:?James Hong(斯坦福∑ 大學╲)*;Will Crichton(斯坦福大 站了起來學);張昊天(斯坦福大學);Daniel Y Fu(斯坦福大學);Jacob Ritchie(斯坦福大學);Jeremy Barenholtz(斯坦福大學);本·漢內爾(斯坦福大學);Xinwei Yao(斯坦福大學);Michaela Murray(斯坦福大學);Geraldine Moriba(布朗媒體創新研究所);馬尼什·阿格拉瓦拉(斯坦福大學);Kayvon Fatahalian(斯坦福大學)

                • 用於在線⌒ 推薦的架構和操作自適應網絡
                  ?作者:郎朗(滴滴出行);zhenlong zhu(滴滴楚星);劉軒野(滴滴楚星);趙建新(滴滴出行);徐吉星(滴滴出行)*;明慧山(滴滴出行)

                • AsySQN:更快的垂直聯合學長劍出現在千秋雪面前替她擋下了這必死習算法,具有更好的計算資源利用率
                  ?作者:張青松(京東科技);Bin Gu(京東¤金融美國公司);程登(西安電子科技大學);裴健(西蒙弗雷澤▲大學);Heng Huang(京東金融美國公司)*

                • AttDMM:重癥監護病房風險評分的註意力深度馬爾可夫模型
                  ?作者:?Yilmazcan ?zyurt(蘇黎世聯邦理工學院)*;馬蒂亞斯·克勞斯(FAU Erlangen-Nuremberg);Tobias Hatt(蘇黎世聯邦理工學院);Stefan Feuerriegel(蘇黎世聯邦理工學院)

                • Auto-Split:協同邊緣雲AI的通用框架
                  ?作者:?Amin Banitalebi-Dehkordi(華為技術加拿大有限公╲司)*;Naveen Vedula(華為加拿大);裴健(西蒙弗雷『澤大學);飛俠(華為);Lanjun Wang(華為技術加拿大有限公司);張勇(華為技術加拿大有限公司)

                • 推薦中的自動損失函數搜索
                  ?作者:?Xiangyu Zhao(密歇根州立大學)*;Haochen Liu(密歇根州立大學);Wenqi FAN(香港理工大學);劉慧(密歇根州立大學);Jiliang Tang(密歇根州立大學);王沖(字節跳動)

                • 通過視覺異常的深度學習檢測自動測試@圖形單元
                  ?作者:?Lev Faivishevsky(英特爾)*;Adi Szeskin(英特爾);Ashwin k Muppalla(英特爾);Ravid Ziv(英特爾);Ronen Laperdon(英特爾);本傑明·梅盧爾(情報);Tahi Hollander(英特爾);Tom Hope(英特爾);Amitai Armon(英特爾)

                • AutoSmart:用於時間關系數據的高效自動機】器學習框架
                  ?作者:羅誌鵬(深藍);何誌興(深藍科技);jin wang (深藍愛);?曼青東(深藍科技)*;黃建強(北京大學);陳明健(北京大學);鄭博航(北京大學)

                • 濫用檢測的雙向動態表示
                  ?作者:?Andrew Z Wang(斯坦福大學)*;Rex Ying(斯坦福大學);潘力(普渡大學);Nikhil Rao(亞馬遜);Karthik Subbian(亞馬遜);Jure Leskovec(斯坦福大學)

                • 批量主ξ動采樣的引導
                  ?作者:?Heinrich Jiang(谷歌研究);瑪雅古普塔▼(谷歌)*

                • Chrome 網上應用店的引導推薦
                  ?作者:甄琴(谷歌)*;莊紅雷(谷歌研究);Rolf Jagerman(谷歌研究);錢新宇(谷歌公司);Po Hu(谷歌公司);Dan Chary Chen(谷歌公司);王宣輝(谷歌);邁克爾·本德斯基(谷歌);馬克·納約克(谷歌)

                • 預算分配作為上下文和連續強盜的多代理系統
                  ?作者:?Benjamin Han (Lyft)*;卡爾·阿恩特 (Lyft)

                • 具有在線ξ域自適應的基於級聯聚類的作△物行檢測
                  ?作者:?Rashed M Doha(印第安納大學普渡大學印第安納波利斯分校);Mohammad Al Hasan (IUPUI)*;Sohel Anwar(印第安納大學普渡大學印第安納波利斯);Veera Rajendran(設備技術)

                • QuickBooks 中金融交易的分類
                  ?作者:劉娟(直覺)*;雷沛(直覺)

                • 時間序列分析的因果和可解釋規則
                  ?作者:?Amin Dhaou(總計)*;Josselin Garnier (école Polytechnique);?Antoine Bertoncello(總計);Erwann LE PENNEC(理工學院)

                • Clockwork:一個基於延遲的全局調度框架,用於在數△據倉庫中實現更一致的登陸時間
                  ?作者:?Martin Valdez-Vivas (Facebook)*;瓦倫·夏爾馬(臉書);尼克·斯坦尼莎(臉書);李山(臉書);羅蜜(臉書);魏江(臉書);亞歷克斯·加裏寧(臉書);喬什·梅茨勒(臉書)

                • 基於私∮人興趣的廣告聚類
                  ?作者:?andres munoz (Google)*;Vahab Mirrokni(谷歌);亞歷山德羅·埃帕斯托(谷歌);Sergei Vassilvtiskii(谷歌);史蒂文·艾弗裏(谷歌);白易建(谷歌);羅伯特·布薩-費克特(谷歌);CJ凱裏(谷歌);雅高(谷歌);大衛·格思裏(谷歌);Subham Ghosh(谷歌);James Ioannidis(谷歌);焦俊義(谷歌);Jakub ??cki(谷歌);傑森·李(谷歌);阿恩·毛瑟(谷歌);布賴恩米爾奇(谷歌);迪帕克·拉維錢德蘭(谷歌);偉世(谷歌);馬克斯·斯佩羅(谷歌);孫雲婷(谷歌);奧馬爾賽義德(谷歌);王碩(谷歌)

                • 客戶支∮持機器人中的上下文 Bandit 應用程序
                  ?作者:?Sandra Sajeev(微軟)*;黃玉(微軟);Nikos Karampatziakis(微軟);塞巴斯蒂安々·科赫曼(微軟);馬修·霍爾(微軟);陳偉珠(微軟)

                • 大規模推薦系統中去偏鄭云峰出現在丹閣上空候選生成的對比學習
                  ?作者:周常(阿裏巴巴〖集團);馬建新(阿裏︽巴巴集團)*;張建偉(阿裏巴巴集∞團);周景仁(阿裏巴ζ巴集團);楊紅霞(阿裏巴◥巴集團)

                • 用於腦網絡可解釋分類的反事實圖
                  ?作者:?Carlo Abrate(isi 基金會);Francesco Bonchi(ISI 基金會,都靈)*

                • 下一個 POI 推薦的課程元學習
                  ?作者:陳玉東(清華大學)*;王欣(清華大學);苗凡(百度);黃冀州(百度);楊勝文(百度);朱文武(清華大學)

                • 基於去偏︼差學習的跨域推薦
                  ?作者:李思清(中國人民大學)*;姚柳義(阿裏巴巴集▂團);穆山雷(中國人民大學);Wayne Xin Zhao(中國人民大學);李亞良(阿々裏巴巴集團);郭同磊(阿裏巴巴集◆團);Bolin Ding(“阿裏巴巴集◎團數據分析與智能實驗室”);文繼榮(中國人民大學)

                • 飛豬用戶響應預測的深度包含關系感知網絡
                  ?作者:?Zai Huang(阿裏巴〖巴集團)*;陶明遠(阿○裏巴巴集團);張步峰(阿裏ζ巴巴集團)

                • 面向推薦的端雲協同學習
                  ?作者:姚江超(達摩學院,阿◆裏巴巴集團)*;王峰(阿裏巴巴集自然為團);賈昆陽(達摩學院,阿真正實力裏巴巴集團);韓博(浸大/理研);周景仁(阿裏巴巴雖然無法把它們甩開集團);楊紅霞(阿裏但誰又能說沒有融合巴巴集團本書)

                • 使用機器學習進行飲食規劃:教師強制 REINFORCE 使成分符合營養增強
                  ?作者:?Changhun Lee(UNIST);Soohyeok Kim(蔚山國立科學技術學院(UNIST));Chiehyeon Lim(蔚山國立科學技術學院)*

                • 搜索廣告●中的多樣性驅動的查詢重寫
                  ?作者:?Akash Kumar Mohankumar(印度馬德拉斯理工學院)*;Nikit Begwani(微軟印度(研發)私人↑有限公司);阿米特·K·辛格(微軟)

                • DMBGN:用於憑證兌換率預測的深度多行為圖網絡
                  ?作者:?Fengtong Xiao(阿裏巴巴公◢司)*;林莉(阿裏●巴巴公司∮);Weinan Xu(阿裏〓巴巴公司);趙靖宇(阿裏巴巴公司);楊曉峰(阿裏巴巴公司);君朗(阿裏巴巴);王浩(阿裏巴巴公司)

                • 空氣質量是否¤真的影響 COVID-19 臨床嚴重程度:將 NASA 衛星數據集與幾何深度學習相結〓合
                  ?作者:?Ignacio Segovia(德克薩斯大學達拉斯分校);Huikyo Lee(美國↓宇航局噴氣推進實驗室加州理工學院);Yuzhou Chen(南衛理公會大學);邁克爾·加雷(美國宇航局);Krzysztof Gorski(美國宇航局);Yulia R. Gel(德克薩斯大學達拉斯分校)*

                • 垂直搜索的特定〗領域預訓練:生物醫學文獻案例研究
                  ?作者:?Yu Wang(微軟研究院);李金超(微軟);Tristan Naumann(微軟雷德蒙德研究院,美國)*;Chenyan Xiong(微軟研究院人工智能);郝誠(微軟);Robert Tinn(微軟研究院);Cliff Wong(微軟研究院);臼山直人(微軟);Richard J Rogahn(微軟);沈誌宏(微軟雷德蒙德研究院);楊勤(微軟);埃裏克·霍維茨 (MSR);Paul Bennett(微軟研究院);高建峰(微軟研究院);Hoifung Poon(微軟研究院)

                • 跨域點擊率預測的雙註意力序列學習
                  ?作者:潘力(紐約大學)*;蔣誌超(阿裏一道接一道巴巴集團);毛飛缺(阿裏巴巴);胡姚(阿裏巴巴優酷認知智能實驗室);Alexander Tuzhilin(紐約大學,美國)

                • 持續發展內容的動態語言模型
                  ?作者:?Spurthi Amba Hombaiah(谷歌研究)*;陳濤(谷歌研究);張明陽(谷歌);邁克爾·本德斯基(谷歌);馬克·納約克(谷歌)

                • 用於快速發展的在線討論的動態社交媒體監控
                  ?作者:?Maya S Srikanth(加州理工學院)*;Animashree Anandkumar(加州理工學院);Anqi Liu(加州理工學院);Nicholas Adams-Cohen(斯坦福大學);R. Michael Alvarez(加州理工學院);曹健(加州理工學院)

                • 用於首價拍賣中投標陰影的高效深度分銷網絡
                  ?作者:?Tian Zhou(雅虎研究)*;浩禾(Verizon);潘勝軍(Verizon);Niklas Karlsson (Verizon);Bharatbhushan Shetty (Verizon);布倫丹·基茨(Verizon);Djordje Gligorijevic(Verizon Media);潘俊偉(騰訊);聖古爾泰金(Verizon);毛廷玉(Verizon);張建龍(Verizon);Aaron Flores(雅虎研究)

                • 淘寶搜索竟然如此恐怖中基於嵌入的商品檢索
                  ?作者:森立(阿裏巴巴)*;呂芙玉(阿裏巴巴);Taiwei Jin(阿裏巴巴);古力林(阿裏巴巴集團);楊克平(阿裏巴巴);曾曉義(阿裏巴巴集團);吳曉明(香港理工大學);馬千裏(華南理工大學)

                • 通過分布式深度強◤化學習實現災難響應的節能 3D 車輛眾包
                  ?作者:?Hao Wang(北京理◥工大學);Chi Harold Liu(北京理工大學)*;戴子鵬(北京理工大學);唐健(美的集團);王國仁(北京理工大學)

                • 用於百度搜索中 Web 規模檢索的預訓練語言模型
                  ?作者:劉一丁(百度公司)*;陸微雪(百度公司);Suqi Cheng(百度公司);Daiting Shi(百度公司);王帥強(百度公司);誌從城(百度);尹大為(百度)

                • EXACTA:可解釋的列註釋
                  ?作者:?Yikun Xian(羅格斯大學)*;趙漢東(Adobe 研究);Tak Yeon Lee(Adobe 研究);金成哲(Adobe);Ryan A. Rossi(Adobe 研究);傅作輝(羅格斯大學);Gerard de Melo(哈索普拉特納研究所);S.穆圖克◥裏希南

                • 具有深度不確定性學習的在線廣告系統探索
                  ?作者:?Chao Du(阿裏巴巴集團)*;高誌峰(阿裏巴巴集團);碩元(阿裏巴巴集團);李寧高(阿裏巴巴集團);Ziyan Li(阿裏巴巴集團);曾一帆(阿裏巴巴集團);朱小強(阿裏巴巴集團);徐健(阿裏巴巴集團);坤蓋(阿裏巴巴集團);李光智(阿裏巴巴)

                • 產品搜索中語義匹配的極限多標簽學習
                  ?作者:?Wei-Cheng Chang(亞馬遜)*;Daniel Jiang(亞馬遜);於翔富(亞馬遜);Choon Hui Teo(亞馬遜);張炯(UT-奧斯汀);凱中(亞馬遜);Kedarnath Kolluri(亞馬遜);切胡(亞馬遜);Nikhil Shandilya(亞馬遜);Vyacheslav Ievgrafov(亞馬遜);Japinder Singh(亞馬遜);Inderjit S. Dhillon(猶他←州奧斯汀和亞馬遜)

                • FASER:用於自動監測的地震相位標識符
                  ?Authors:?Farhan Asif Chowdhury (The University of New Mexico)*; Mohammad Ashraf Siddiquee (University of New Mexico); Glen Eli Baker (Air Force Research Lab); Abdullah Mueen (University of New Mexico)

                • FIVES: Feature Interaction Via Edge Search for Large-Scale Tabular Data
                  ?Authors:?Yuexiang Xie (Alibaba Group)*; Zhen Wang (Alibaba Group); Yaliang Li (Alibaba Group); Bolin Ding ("Data Analytics and Intelligence Lab, Alibaba Group"); Nezihe Merve Gürel (ETH Zürich); Ce Zhang (ETH); Minlie Huang (Tsinghua University); Wei Lin (Alibaba Group); Jingren Zhou (Alibaba Group)

                • FleetRec: Large-Scale Recommendation Inference on Hybrid GPU-FPGA Clusters
                  ?Authors:?Wenqi Jiang (ETH Zurich)*; Zhenhao He (ETH Zurich); Shuai Zhang (ETH Zurich); Kai Zeng (Alibaba Group); Liang Feng (Alibaba Group); Jiansong Zhang (Alibaba Group); Tongxuan Liu (Alibaba Group); Yong Li (Alibaba Group); Jingren Zhou (Alibaba Group); Ce Zhang (ETH); Gustavo Alonso (ETHZ)

                • FLOP: Federated Learning on Medical Datasets using Partial Networks
                  ?Authors:?Qian Yang (Duke University)*; Jianyi Zhang (Duke University); Weituo Hao (Duke University); Gregory P Spell (Duke University); Lawrence Carin Duke (CS)

                • GEM: Translation-free Zero-shot Global Entity Matcher for Global Catalogs
                  ?Authors:?Karim Bouyarmane (Amazon)*

                • Generating Mobility Trajectories with Retained Data Utility
                  ?Authors:?Chu Cao (Nanyang Technological University)*; Mo Li (Nanyang Technological University)

                • Globally Optimized Matchmaking in Online Games
                  ?Authors:?Qilin Deng (NetEase)*; Hao Li (NetEase); Kai Wang (Netease); Zhipeng Hu (Fuxi AI Lab in Netease ); Runze Wu (NetEase Fuxi AI Lab); Linxia Gong (Fuxi AI Lab, Netease Inc); Jianrong Tao (Netease); Changjie Fan (NetEase Fuxi AI Lab); Peng Cui (Tsinghua University)

                • HALO: Hierarchy-aware Fault Localization for Cloud Systems
                  ?Authors:?Xu Zhang (Microsoft Research)*; Chao Du (Microsoft Research); Yifan Li (Microsoft Research); Yong Xu (Microsoft Research ); Hongyu Zhang (University of Newcastle); Si Qin (Microsoft Research); Ze Li (Microsoft); Qingwei Lin (Microsoft Research); Yingnong Dang (Microsoft, USA); Andrew Zhou (Microsoft); Saravanakumar Rajmohan (Microsoft Office); Dongmei Zhang (Microsoft Research Asia)

                • Heterogeneous Temporal Graph Transformer: An Intelligent System for Evolving Android Malware Detection
                  ?作者:?Yujie Fan(凱斯西儲☆大學);鞠明軒(凱斯㊣西儲大學);侯師傅(凱斯西儲大☆學);Yanfang Ye(凱斯西儲當書友群滿500人大學)*;萬文強(騰訊█安全實驗室);王奎(騰訊安全☉實驗室);梅銀明(騰訊安全實驗室);齊雄(騰訊安全實驗室)

                • HGAMN:百度地圖多語╱言POI檢索的異構圖註意力匹配網絡
                  ?作者:黃繼洲(百度)*;王海峰(百度);孫一博(百度);苗凡(百度);黃正傑(百度);春園(百度);李亞文(北京郵電大學)

                • 信息不完善的稀缺↑醫療資源分配的分層強化學習
                  ?作者:郝倩悅(清華大學);徐鳳麗(清華大學);林晨(香港科技大學);Pan HUI(香港科技大學);李勇(清華大學)*

                • 分層訓練:在大型 CPU 集群上擴展深度推薦模型
                  ?作者:?Yuzhen Huang(Facebook Inc.)*;魏小涵(臉書);王興(Facebook Inc.);Jiyan Yang (Facebook Inc.);Bor-Yiing Su (臉書);?Shivam Bharuka(臉書);Dhruv Choudhary(臉書公司);江澤偉(臉書);海正(臉書);傑克·朗曼(臉書)

                • 通過無監督預訓練改進蛋白質功能註釋:魯棒性、效率和洞察☉力
                  ?作者:?David Dohan (Google)*;安德烈亞·蓋恩(谷歌);Maxwell L Bileschi(谷歌);大衛貝∮朗格(谷歌);露西·科爾威爾(谷歌)

                • 改善按需◣出行系統中的信息披露
                  ?作者:嶽陽(悉尼大學)*;袁世(火啦啦);王德健(火辣辣);陳其生(火辣辣);徐磊(深圳大數據研究院);李漢倩(火辣辣);周玉夫(火辣辣);欣莉(火啦啦);張浩(火辣辣)

                • 將先前的金融領域知識納入神經網絡以進行隱含波動率表面預測
                  ?作者:鄭宇(西南財經大學);楊永新(愛丁◣堡大學);陳博偉(格拉斯哥大學)*

                • 用於欺詐交易檢測的意圖感知異構圖註意力網絡
                  ?作者:?Can Liu(阿裏巴巴集團)*;孫力(阿裏巴巴集團);向傲(中國科學院計「算技術研究所♀);馮景華(艾爾巴◥巴集團);何清(中國科對付我們你還想分心對付熊王學院計算技術研究所);郝洋(阿裏巴巴集團)

                • 大規模在線訪問者數據的交互式受眾擴展
                  ?作者:?Yeuk Yin Chan(紐約大學)*;東邁(Adobe 研究);Anup Rao(Adobe 研究);Ryan A. Rossi(Adobe 研究);範杜(Adobe 研究);克勞迪奧·席爾瓦(紐約大學);Juliana Freire(紐約大學)

                • 使用基於知識的神經網絡進行可解釋的藥物◥反應預測
                  ?作者:?Oliver Snow(西蒙弗雷澤大學)*;Hossein Sharifi Noghabi(西蒙弗雷澤大學);嘉林路();?Olga zolotareva(比勒費爾德大學);Mark Lee(西蒙弗雷澤大學);Martin Ester(西蒙弗雷澤大學)

                • 極智:百度網絡規模在線推理的快速且經濟高效的模型即服務系統
                  ?作者:?Hao LIU(商業智能實驗室╲,百度研究)*;錢高(百度公司);姜力(百度公司);廖曉超(百度公司);郝雄(百度公司);陳廣興(百度公司);王文林(百度公司);楊國寶(百度公司);查誌偉(百度公司);大向東(百度公司);德精豆(百度);熊浩義(百度研究)

                • 具有動態截止日期的電動汽車共享聯合實時重新定位和※充電
                  ?作者:?Guang Wang(羅格斯大學)*;周勤(羅格斯大學);王帥(東南大學);孫慧君(北京交通大學);鄭東(韋恩州立大學);張德勝(羅格斯大學)

                • 生物醫學領域知識引導的高效表征學習
                  ?作者:?Kishlay Jha(弗吉尼亞大學)*;光緒勛(弗吉尼亞大學);南都(曙光公司);張愛東(弗吉尼亞大學)

                • KompaRe:知識圖比較推理系統
                  ?作者:?Lihui Liu(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校)*;Boxin Du(伊利諾伊大學厄巴納香檳分校);Yi R Fung(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校);Heng Ji(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校);徐傑軍(HRL);Hanghang Tong(伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校)

                • Lambda Learner:數據流上的快速增量∴學習
                  ?作者:?Rohan Ramanath(LinkedIn Corporation)*;康斯坦丁·薩洛馬廷 (LinkedIn);Jeffrey Gee(領英公司);Kirill Talanine(LinkedIn 公司);Onkar Dalal(領英公司);Gungor Polatkan(領英公司);Sara Smoot(LinkedIn 公司);迪帕克·庫馬爾 (LinkedIn Corporation)

                • 自動駕駛車輛的車道變更調度:預測和搜索框架
                  ?作者:劉順成(中國電子科此刻技大學)*;韓蘇(中國電子科技大學);趙燕(奧爾堡大學);曾楷(阿裏巴巴集團);鄭愷(中國電子科技大學)

                • Apache Spark 中的大規模網絡嵌入
                  ?作者:林文清(騰訊)*

                • 學習通過元混合▅專家和評論家擴大受眾
                  ?作者:朱永春(中國科學院計算技術研究所)*;劉玉丹(騰訊↘微信搜索應用部);謝若冰(騰訊微信搜索應↓用部);莊福珍(北京航空航天大學人工智能研究所);郝曉波(騰訊微信搜▅索應用部);葛開凱(騰訊微信搜索應⊙用部);張旭(騰訊不帶一絲一毫微信搜索應用部);林樂宇(騰訊微信搜索應用部);曹娟(中國科學院計算技術研究所;中國科學院大學)

                • 從易失性和稀疏數據中學習可靠的用戶表示,以準∏確預測客戶終身價值
                  ?作者:邢明哲(北京大學)*;卞清清(中國人民大學);Wayne Xin Zhao(中國人民大學);肖震(北京大學);羅心吉(騰訊);存祥印(騰訊);景彩(騰訊);和鹽城(騰訊)

                • 學習分配:在大規模叫車服▆務中實現公平的任務分配
                  ?作者:石定遠(北京航空航天大學);童永新(北京航空航天大學)*;Zimu Zhou(新加坡管理大學);宋炳辰(北京航空航天大學);呂偉峰(北京航空航天大學);楊強(香港科技大學)

                • 利用電商直播三〖方交互信息提升產品推薦
                  ?作者:於三世(中國科學技術大學);江卓軒(京東人工智能研究院)*;陳東東(京東人工智能研究);Shanshan Feng(哈爾濱工業大學,深圳);李東升(微軟亞洲研究院);Qi Liu(“中國科學技術大學,中國”);Jinfeng Yi(京東人工智能研究院)

                • 直播欺詐檢測:異構圖神經網絡方法
                  ?作者:趙麗(阿裏巴巴集團);王海帥(費爾菲爾德大學,計算機科學與工程系);張鵬(廣州大學)*;鵬瑞匯(阿裏巴巴集團);黃佳明(阿裏巴巴集團);廖健(阿裏巴巴集團);Ji Zhang(南昆士蘭大學);蔔家軍(浙江大學)

                • M6:用於統一預訓練的多模態到多模態多任務巨型變壓器
                  ?作者:林俊陽(阿裏巴巴集團)*;睿門(阿裏巴巴集團);安陽(阿裏巴巴集團);周常(阿裏巴巴集團);張宜昌(阿裏巴巴);王鵬(阿裏巴巴集團);周景仁(阿裏巴巴集團);唐傑(清華大學);楊紅霞(阿裏巴巴集團)

                • 電子商務生鮮零售』降價:一種反事實預測緩緩道和多期優化方法
                  ?作者:?Junhao Hua(阿裏巴巴集團)*;淩燕(阿裏巴巴公司);徐歡(阿裏巴巴集團);程揚(阿裏巴巴集團)

                • 具有大規模機器→閱讀理解的醫學實體關系驗證
                  ?作者:袁俠(百度)*;王春雨(百度公司);石振輝(百度);周敬波(百度公司);超路(百度公司);黃海峰(百度公司);熊輝(羅格斯大學)

                • MEDTO:使用混↙合圖神經網絡將醫學數據與本體匹配
                  ?作者:郝俊恒(加州大學洛杉磯分校);傳雷(IBM 研究 - 阿爾馬登)*;Vasilis Efthymiou (FORTH-ICS);?Abdul H Quamar(IBM Research Almaden);Fatma Ozcan(谷歌);孫藝洲(加州大學洛杉磯分校);王偉(加州大學洛杉磯分校)

                • MeLL:具有元終身學習的對話系統的大規模可擴展用戶意圖分類
                  ?作者:王成宇(阿裏巴巴集團)*;潘浩傑(阿裏巴巴集團);劉遠(阿裏巴巴);陳可涵(阿裏巴巴);邱明輝(阿裏巴巴);周偉(阿裏巴巴);黃俊(阿裏巴巴集團);陳海清(阿裏巴巴公司);魏琳(阿裏巴巴集團);鄧彩(浙江大學,中國)

                • MEOW:一種節省空間的非參數投標著色算法
                  ?作者:張偉(清華大學);布倫丹·基茨 (Adap.tv (AOL))*;Yanjun Han(斯坦福大學);周正元(紐約大學);毛廷玉(Verizon);浩禾(Verizon);潘勝軍(Verizon);Aaron Flores(雅虎研究);聖古爾泰金(Verizon);Tsachy Weissman(斯坦福大學)

                • 百度地圖搜索︻引擎的元學習時空 POI 自動補全
                  ?作者:苗凡(百度)*;孫一博(百度);黃冀州(百度);王海峰(百度);李英(百度)

                • 微↑氣候預測 - 基於多尺度編碼器-解碼器的深度學習框架
                  ?作者:?Peeyush Kumar(微軟研究院)*;Ranveer Chandra(微軟研究院);Chetan Bansal(微軟);Shivkumar Kalyanaraman(微軟);Tanuja Ganu(微軟研究院)

                • MoCha:基於使用的保險的大規模驅動模式表征
                  ?作者:?Zhihan Fang(羅格斯大學);楊光(羅格斯大學);張典(嶺南大學);謝曉陽(羅格斯大學);王廣(羅格斯大學);於洋(羅格斯大學);張帆(深圳北鬥♀科技公司);張德勝(羅格斯大學)*

                • MoCL:具有多層次領域知識的分子圖的對比學習
                  ?作者:?Mengying Sun(密歇根州立大學)*;景星(密歇根州立大學);王慧君(貼水制藥);陳斌(密歇根州立大學);周佳玉(密歇根州立大學)

                • 使用多任務學習為客戶獲∑取建模受眾多步轉換之間的順序依賴
                  ?作者:席東波(美團)*;陳震(美團);彭艷(美團);張穎兒(美團);朱永春(中國科學院計算技術研究所);莊福珍(北京航空航天大學人工智能研究所);余辰(美團)

                • Mondegreen:語音搜索查詢語音識別糾錯的後處理解決方案
                  ?作者:?Sukhdeep Sodhi(谷歌);Ka In Chio(谷歌研究);Ambarish Jash(谷歌);Santiago Ontanon (Google LLC)*;阿吉特·阿普特(谷歌);Ankit Kumar(谷歌);Ayoluwakunmi Jeje(谷歌);迪瑪·庫茲敏(谷歌);Harry Fung(谷歌);Heng-Tze Cheng(谷歌研究);喬恩·埃弗拉特(谷歌);塔魯什巴厘島(谷歌);Nitin Jindal(谷歌);曹培(谷歌);Sarvjeet Singh(谷歌);周森強(谷歌);塔米恩汗(谷歌);Amol Wankhede(谷歌);穆斯塔法·阿爾贊托特(谷歌);艾倫吳(谷歌);Tushar Chandra(谷歌研究)

                • MPCSL - 因果結構學習的模塊化管道
                  ?作者:?Johannes Huegle(Hasso Plattner Institute)*;Christopher Hagedorn(哈索普拉特納研究所);Michael Perscheid(哈索普拉特納研究所);哈索普拉特納(哈索普拉特納研究所)

                • MugRep:用於房地產評估的多任務分層圖表示學習框架
                  ?作者:張維佳(中國科學技術大學計算機學院)*;劉浩(百度公司);查立軍(中國科學技術大學計算機學院);朱恒書(百度);劉季(百度研究);德精豆(百度);熊輝(新澤西州立大學)

                • 用於電子商務贊助搜索中多目標優化的多代理ξ合作競標博弈
                  ?作者:關子玉(西安電子科技大學);吳宏昌(阿裏巴巴集團);曹慶宇(阿裏巴巴集團)*;劉昊(阿裏巴巴集團);盛力(阿裏巴巴集團);徐健(阿裏巴巴集團);趙薇(西安電子科技大學);蔡旭(西安電子科技大學);邱光(阿裏巴巴集團);鄭波(阿裏巴巴集團)

                • 通過元神經過√程網絡進行多模態緊急假新聞檢測
                  ?作者:?Yaqing Wang(普渡大學)*;馬鳳龍(賓夕法尼亞州立大學);王浩宇(紐約州立大學布法羅分校);Kishlay Jha(弗吉尼亞大學);Jing Gao(布法羅大學)

                • 用於離散事件序列異常ζ檢測的多尺度一類循環神經網絡
                  ?作者:王誌偉(密歇根州立大學)*;陳正章(NEC Laboratories America, Inc.);倪靜超(美國NEC實驗室);劉慧(密歇根州立大學);陳海峰(NEC 實驗室);Jiliang Tang (密歇根州立大學)

                • 使用分層度量間和時間嵌◣入的多元時間序列異Ψ 常檢測和解釋
                  ?作者:李誌漢(清華大學)*;趙友建(清華大學);韓佳琪(清華大學);蘇亞(清華大學);焦銳(清華大學);文西道(清華大學);裴丹(清華大學)

                • 大♀規模網絡實驗
                  ?作者:?Brian Karrer (Facebook)*;梁實(臉書);莫妮卡·博爾(臉書);馬特·戈德曼(臉書);蒂龍·帕爾默(臉書);查理·格爾曼(臉書);Mikael Konutgan(臉書);孫峰(臉書)

                • 神經拍賣:電子商務廣告拍賣機制的端到端學習
                  ?作者:劉翔宇(阿裏巴巴集團)*;傳宇(阿裏巴巴集團);張誌琳(阿裏巴巴集團);鄭振哲(上海交通大學);於蓉(阿裏巴巴集團);呂洪濤(上海交通大學);大貨(上海交通大學);Yiqing Wang(上海交通大學);陳大貴(阿裏巴巴集團);徐健(阿裏巴巴集團);範武(上海交通大學);陳桂海(上海交通大學);朱小強(阿裏巴巴集團)

                • 音樂和播客的神經即時搜索
                  ?作者:?Helia Hashemi(馬薩諸塞大學阿默斯特分校)*;Aasish Pappu (Spotify);?米天(Spotify);Praveen Chandar (Spotify);?Mounia Lalmas (Spotify);?本傑明卡特雷特 (Spotify)

                • 關於 A/B 測試中的選擇後推理
                  ?作者:?Yicheng Li(微軟)*;Alex Deng(愛彼迎);陸建南(微軟公司);Vivek Ramamurthy(微軟)

                • 關於訓練樣本記憶:從大規模競賽中對生成建模進行基準測試的ζ 經驗教訓
                  ?作者:?Ching-yuan Bai(國立臺灣大學)*;林軒天(國立臺灣大學);科林·拉菲爾(谷歌);Wendy Kan (谷歌)

                • OpenBox:一種廣義的黑盒優化服務≡
                  ?作者:楊麗(北京大學)*;沈宇(北京大學);張文濤(北京大學);陳元偉(北京大學);江懷軍(北京大學);劉明超(北京大學);Jiawei Jiang(蘇黎世聯邦理工學院);Jinyang Gao(阿裏巴巴集團);吳文濤(微軟研究院);楊誌(北京大學);張策(ETH);崔斌(北京大學)

                • PAM:在跨產品類別屬性提取中理解產品圖像
                  ?作者:?Rongmei Lin(埃默裏大學)*;香河(亞馬遜);傑峰(亞馬遜);Nasser Zalmout(亞馬遜);顏亮(亞馬遜);李雄(埃默裏大學);新魯納東 (Amazon.com)

                • PAMI:青光眼聯合估計和進展預測的計算模塊
                  ?作者:?Linchuan Xu(香港理工大學)*;Ryo Asaoka(東京大學);Taichi Kiwaki(東京大學);Hiroshi Murata(東京大學);藤野尤裏(東京大學);Kenji Yamanishi(東京大學)

                • PD-Net:通過自動手勢分析對帕金森病進行定量運動功能評估
                  ?作者:陳逸飛(騰訊)*;馬浩宇(加州大學歐文分校);王江源(騰訊);吳建寶(騰訊);吳賢(騰訊醫學AI實驗室);謝曉輝(加州大學歐文分校)

                • 異步多元時間序列異常檢測和定位的實用方♀法
                  ?作者:?Ahmed Abdulaal (eBay)*;劉壯華(eBay);托默·蘭斯維奇(Ebay)

                • 基於預訓練語言模型的百度搜索排名
                  ?作者:鄒立新(百度公司)*;張勝強(北京大學);蔡恒義(百度公司);馬德宏(百度公司);Suqi Cheng(百度公司);王帥強(百度公司);Daiting Shi(百度公司);誌從城(百度);尹大為(百度)

                • 從大規模移動數據預測 COVID-19 傳播
                  ?作者:?Amray Schwabe (ETHZ)*;Joel Persson(蘇黎世聯邦理工學院);Stefan Feuerriegel(蘇黎世聯邦理工學院)

                • 凈化和生成:從嘈雜⊙的用戶-項目交互行為中學習忠實的項目到項目圖
                  ?作者:和悅(清華大學)*;董彥成(周四);崔鵬(清華大學);宇航交(北京快手科技有限公司);王小偉(北京快手科技有限公司);Ji Liu(快手西雅圖人工智能實驗室);Philip S Yu(伊利諾伊大學芝加哥分校)

                • 量化和解決人力數據采集中的排名差異
                  ?作者:?Sihem Amer-Yahia (CNRS);Shady Elbassuoni (AUB)*;艾哈邁德·吉紮維(AUB);Anas Hosami (AUB)

                • Que2Search:為 Facebook 搜『索提供快速準確的查詢和文檔理解
                  ?作者:?Yiqun Liu (Facebook);考希克·蘭加杜賴(臉書);貴迅龍(臉書);劉曉義(臉書);何雲中(臉書);Siddarth Malreddy(臉書);費多爾·鮑裏修克(臉書)*

                • RAPT:時間感知轉換器的預訓練,用於學習穩Ψ健的醫療保健表示
                  ?作者:任厚興(北京航空航天大學);王景遠(北京航空航天大學)*;Wayne Xin Zhao(中國人民大學);吳寧(北京航空航天大學)

                • 真々正的負面因素:使々用真正的負面因素進行持續訓練以進行延遲反饋建模
                  ?作者:顧思雨(阿裏巴巴);盛向榮(阿裏巴巴)*;範英(阿裏巴巴集團);周國瑞(阿裏巴巴集團);朱小強(阿裏巴巴集團)

                • 推薦最有效的幹預措施以◥改善殘疾求職者的就眾多業▲
                  ?作者:?Ha Xuan TRAN(南澳黑暗舍利珠大利亞大學)*;Thuc Duy Le(南澳大利亞大學);Jiuyong Li(南澳大學);劉琳(南澳大學);Jixue Liu(南澳大學);趙延昌(CSIRO);Tony Waters (Maxima Training Group (Aust) Ltd.)

                • 跨語言命名※實體識別的強化叠代知識提煉
                  ?作者:梁世寧(吉林大學)*;龔明(微軟STCA NLP集團);裴健(西蒙弗雷澤大學);Linjun Shou(STCA NLP Group,微軟,北京);左萬裏(吉林大學);左祥林(吉林大學);江大新(微軟,北京,中國)

                • 加強預訓練模型以生成有∮吸引力的文本廣告
                  ?作者:?Xiting Wang(微軟亞洲研究院)*;Xinwei Gu(西蒙弗雷澤大學);曹傑(微軟);趙子華(上海交通大學);Yulan Yan(微軟);Bhuvan Middha(微軟);謝星(微軟亞洲研究院)

                • 用於預測客戶訂單的∮表示學習∞
                  ?作者:?Tongwen WU(香港城市大學▲);於洋(香港城市大學)*;李彥誌(香港城市大學);毛惠強(阿裏巴巴集團);李黎明(阿裏巴巴集團);王小青(阿裏巴巴);鄧玉明(阿裏巴巴集團新零售供應鏈部Ψ )

                • 強大的目標檢測融合反欺↘騙
                  ?作者:?Ka-Ho Chow(喬治亞理工學院)*;劉玲(喬治亞理工學院)

                • 使用對抗訓練的相位一致網絡進行半監督軸承故障診斷
                  ?作者:?Jaehyuk Yi (KAIST)*;仁橋公園 (KAIST)

                • SEMI:用於電子商務微視頻推薦的順序↙多模態信息傳輸網絡
                  ?作者:?Chenyi Lei(中國科學技術大學,阿裏巴巴集團)*;劉勇(南洋理工大學);張玲子(南洋理工大學);王國新(阿裏巴巴集團);唐海宏(阿裏巴巴集團);李厚強(中國科學技術大學);苗春燕 (NTU)

                • 使▓用極限多標簽排名的會話感知查詢自動完成
                  ?作者:?Nishant Yadav(馬薩諸塞大學阿默斯特分校)*;Rajat Sen(谷歌研究);Daniel N Hill (Amazon.com, Inc.);Arya Mazumdar(加州大學聖地亞哥分校);Inderjit S. Dhillon(猶他州奧斯汀和亞馬遜)

                • SizeFlags:減【少時尚電子商務中的尺碼和合身相關退貨
                  ?作者:?Andrea Nestler (Zalando SE)*;Nour Karessli(Zalando SE);Karl Hajjar (Zalando SE);?羅德裏戈·韋弗(Zalando SE);Reza Shirvany (Zalando SE)

                • 多樣化推薦的滑動譜分解
                  ?作者:黃艷華(小紅書)*;王維坤(小紅書);張磊(小紅書);徐瑞文(小紅書)

                • SSML:用於在百度地圖上估計途☉中旅行時間的自監督元學習器☉
                  ?作者:?Xiaomin Fang(百度)*;黃冀州(百度);範王(百度公司);劉力航(百度);孫一博(百度);王海峰(百度)

                • 通過基於大規模移動性的建模支持 COVID-19 政策響應
                  ?作者:?Serina Y Chang(斯坦福大學)*;Mandy Wilson(弗吉尼亞大學生物復雜性↑研究所和倡議);Bryan Leroy Lewis(弗吉尼亞大學生物復雜性☉研究所和【倡議);Zakaria Mehrab(弗吉尼亞大學生物復雜性研究所和倡議);Emma J Pierson(斯坦福大學);Pang Wei Koh(斯坦福大學);Jaline Gerardin(西北大學);Beth Redbird(西北大學);大衛·格魯斯基(斯坦福大學);Madhav Marathe(弗吉尼亞大學生物復雜性研究所和倡議);Jure Leskovec(斯坦福大學)

                • Tac-Valuer:基於知識的乒乓球擊球評估
                  ?作者:王佳臣(浙江大學)*;鄧大振(浙江大學);謝曉(浙江大學);舒新歡(浙江大學);黃宇軒(南京大學);蔡樂文(南京大學);張輝(浙江大學);張敏玲(東南大學);周誌華(南京大學);吳英才(浙江大學和浙江實驗室)

                • 基於註意力神經序列模型的人才需求預測
                  ?作者:張琦(中國科學技術大學)*;朱恒書(百度人才智能中心,百度公司);孫穎(中國科學院計算技術研究所);劉浩(商業智能實驗室,百度研究院);莊福珍(北京航空航天大學人工智能研究所);熊輝(羅格斯大學)

                • 用於多中心糖尿病預測的 Task-wise Split Gradient Boosting Trees
                  ?作者:?Mingcheng Chen(上海交通大學)*;王正輝(上海交通大學);趙誌雲(上海瑞金「醫院);張偉南(上海交通大學);郭夏維(4範式);沈健(上海交通大學);瞿如茹(上海交通大學);路傑利(上ㄨ海瑞金醫院);徐敏(上海瑞金◇醫院);余旭(上海瑞差距金醫院);王天歌(上海瑞金醫院);李勉(上海瑞金醫院);Wei-Wei Tu(第四範式);余勇(上海交通大學);Yufang Bi(上海交通大學);王維清(上海瑞金醫院);廣寧(上海瑞金醫院)

                • 理論與實踐相結合:分位數算法的最壞情況行為
                  ?作者:?Graham Cormode(華威大學);Abhinav Mishra(Splunk);約瑟夫·羅斯(Splunk);Pavel Vesely(華威大學)*

                • 通過神經系統識別和貝葉斯過濾對信息物理系統進行時間序列異常」檢測
                  ?作者:程峰(西門子)*;田鵬偉(西門子)

                • TimeSHAP:通過序列擾動解釋循環模型
                  ?作者:?Joao Bento(Feedzai);佩德羅·薩利羅(Feedzai)*;André F. Cruz (Feedzai);Mario Figueiredo(裏斯本大學);佩德羅·比紮羅(Feedzai)

                • 通過知識圖譜推斷,從臨床超聲報告中容忍乳腺癌診斷中的數據缺失※
                  ?作者:奚佳寧(西北工業→大學人工智能、光學與電子學院(iOPEN));葉麗萍(西北工業大學計算機學院);黃慶華(西北工業大學機械工程學院,光學圖像分析與學習中心(OPTIMAL),中國西安)*;李學龍(西北工業大學)

                • 面向推薦人選擇的 D 最優在線實驗設計
                  ?作者:大旭(沃爾瑪實驗室)*;阮傳偉(沃爾瑪實驗室);Evren Korpeoglu(沃爾瑪實驗室);Sushant Kumar(沃爾瑪實驗室);Kannan Achan(沃爾瑪實驗室)

                • 大規模訓練推薦系統:高效通信模⌒ 型和數據並行性
                  ?作者:?Vipul Gupta(加州大學伯克利歸順暗影mén分校∴)*;Dhruv Choudhary(臉書公司);Peter Tang(臉書公司);魏小涵(臉書);黃玉珍(Facebook Inc.);王興(Facebook Inc.);Arun Kejariwal(臉書公司);Ramchandran Kannan(加州大學伯克利分校電№氣工程與計算機科學系№);邁克爾·馬奧尼(“加州大學伯克利分校”)

                • 采用預算分↘割設計的值得信賴且功能強大的在線市場實驗
                  ?作者:?Min Liu (LinkedIn)*;毛家良(LinkedIn Corp);康康 (LinkedIn Corp)

                • 用於潛在客戶優化的未№配對生成分子到分子的轉換
                  ?作者:?Guy Barshatski (Technion)*;基拉·拉丁斯基(以色列理工學院)

                • 在註冊時揭露虛假賬戶:一種不受監督的方法
                  ?作者:小亮(騰訊公司);鄭陽(清華大學);王炳輝(杜克大學);胡少峰(騰訊公司);楊子傑(清華大學);袁東(清華大學);龔振強(杜克大學);李琦(清華大學)*;方和(騰訊公司)

                • 美團網用戶消費意圖預⊙測
                  ?作者:?Yukun Ping(清華大學)*;陳高(清華大學);劉太極(清華大學);杜小一(美團);羅恒亮(美團);金德鵬(清華大學);李勇(清華大學)

                • 價值函數就是你所需要的:乘車平臺▓的統一學習框架
                  ?作者:?Xiaocheng Tang(滴滴人工智能⌒實驗室)*;張帆(滴滴人工智能實驗室);秦誌偉(美國滴滴研究);王燕生(北京航空航天大學);石定遠(北京航空航天大學);宋炳辰(北京航空航天大學);童永新(北京航空航天大學);朱宏圖(AI Labs,滴滴出行);葉傑平(滴滴出行&密威壓陡然從祖龍玉佩中爆發而出歇根大學)

                • VisRel:大規模媒體搜索
                  ?作者:?Fedor Borisyuk (Facebook)*;Siddarth Malreddy(臉書);俊美(臉書);劉義群(臉書);劉曉義(臉書);皮尤什·馬赫什瓦裏(臉書);考希克·蘭加杜賴(臉書)

                • VisualTextRank:無監督的基於圖形的內容提取,用於自動將廣告文本轉換為圖像搜索
                  ?作者:?Shaunak Mishra(雅虎研究)*;米哈伊爾·庫茲涅佐夫(雅虎研究);Gaurav Srivastava(雅虎研究);Maxim Sviridenko(雅虎研究)

                • 我們知道您想要什麽:用於在線廣告的廣告策略推薦系統
                  ?作者:郭立義(上海交通大學)*;金俊奇(阿裏巴巴集團);張浩奇(上海交通大學);鄭振哲(上海交通大學);楊誌業(阿裏巴巴集團);邢誌壯(阿裏巴巴集團);飛盤(阿裏巴巴集團);牛綠茵(阿裏巴巴集團);範武(上海交通大學);徐海陽(阿裏巴巴集團);傳宇(阿裏巴巴集團);江育寧(阿裏巴巴集團);朱小強(阿裏巴巴集團)

                • Microsoft Bing 的 Web 級通用對象檢測
                  ?作者:?Xi Stephen Chen(微軟)*;Saurajit Mukherjee(微軟);Unmesh Phadke(微軟);王婷婷(微軟);Junwon Park(微軟);Ravi Theja Yada(微軟)

                • 接下來發生了什麽?使用深度∩學習來評估足球賽事數據中的∩防守行動
                  ?作者:?Charbel Merhej(南安普敦大學)*;Ryan J Beal(南安普頓大學);蒂姆·馬修斯(Sentient Sports);Sarvapali Ramchurn(南安普敦大學)

                • 當同態加∩密與秘密共享結合時:保護大規模稀疏邏輯回歸和應用
                  ?作者:陳超超(螞蟻集團)*;周駿(螞蟻金服);王力(螞蟻集團);吳希斌(螞蟻金服);方文景(螞蟻金服);金壇(螞蟻??金服);王磊(螞蟻金服滅了他們家族都不肯交出來集團);Alex X. Liu(螞蟻金服集團);王浩;?程宏(阿裏巴巴集團)

                • 你的推文會立即引起仇恨嗎?預測 Twitter 上回復線程的仇恨強度
                  ?作者:?Snehil Dahiya(Indraprastha Institute of Information Technology Delhi (IIIT-D));Shalini Sharma(德裏因德拉普拉什塔信息技術學』院);Dhruv Sahnan(德裏Indraprastha信息技術研究所(IIIT-D));Vasu Goel(Indraprastha 信息技術學院,德裏);Angshul Majumdar(IIIT 德裏);Victor Elvira(愛丁堡大學);Emilie Chouzenoux(CentraleSupélec 和 Université Paris-Est Marne la Vallée);Anil Bandhakavi(邏輯上);Tanmoy Chakraborty(Indraprastha 信息技∑ 術研究所德裏(IIIT-D),印度)*

                • 必應“人們也問”的零樣¤本多語言疑問句生成
                  ?作者:?Rajarshee Mitra(微軟)*;雷亞·賈恩(微軟);Aditya Srikanth Veerubhotla(微軟);Manish Gupta(微軟,印度)

                主講嘉賓

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                賈尼爾·普圖徹裏

                通信和信息部和衛生部

                開幕歡№迎詞

                Bio: Dr Janil Puthucheary, 49, was elected Member of Parliament in 2011. He is currently Senior Minister of State, Ministry of Communications and Information, and Ministry of Health.?他是 OnePeople.sg 的主席,該網站致力於促進新加坡的種族和諧。他的政治角色包括青年行動黨主席(人民行↙動黨的青年翼)和黨鞭。

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                傑弗裏·厄爾曼

                斯坦福大學

                論數據科學的本∞質

                人們可以聽到“數據科學”被定義為機器學習的同義詞或統計學的一個分支。我認為它遠不止於此;它是超大規模數據管理技術解決∞科學和商業領域問題的自然遷◢移。為了支⌒ 持我的論點,我將簡要介紹那我們就不打擾了兩種在數據科學中很重要但既不是機器學習也不是統計的算法:局部敏感哈希和¤計算不同元素。

                生物:Jeff Ullman 是斯坦福大學計算機科學系的斯坦福 W. Ascherman 工程學教◢授(名譽)和 Gradiance Corp 的首↑席執行官。他於 1963 年獲得哥倫比亞大學學士學位,1966 年獲得普林斯頓大學博士學位。他於 1979 年在斯ω 坦福大學任職,1966 年至 1969 年擔任貝爾實驗室技術人員,1969 年至 1979 年在普林斯頓大學任教。1990 年至 1994 年,他擔任斯坦福大學計@ 算機科學系主任。Ullman was elected to the National Academy of Engineering in 1989, the American Academy of Arts and Sciences in 2012, the National Academy of Sciences in 2020, and has held Guggenheim and Einstein Fellowships.?他曾獲得 Sigmod 貢獻獎(1996 年)、ACM Karl V. Karlstrom 傑出№教育家獎(1998 年)、Knuth 獎(2000 年)、Sigmod EF Codd 創新獎(2006 年)、IEEE 馮諾依曼獎章★(2010 年)、NEC C&C 基金會獎(2017 年)和 ACM AM 圖靈獎(2020 年)。他是 16 本書★的作者,包括數據庫系統、數據挖掘、編譯器、自動機理論和算法@ 方面的書籍。

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                莎朗·格洛策

                密歇根大學

                裝配工程數據科學☆

                能夠從納米級構建塊自組裝的新材料的發現和設計正越來越多地通過大規模分子模擬實現。借助利用強大計算機架構的快速模擬代碼,可以在眨眼間生成前所未有的數據量,將計算科學家的精力和重點從模擬轉移到數據上。我們如何管理如此多的數據,當我們擁有這些數據時我們該怎麽做?在本次演講中,我們將討論數據科學和數據驅動思維在分☆子和材料模擬中的應用。盡管我們是在軟物質組裝工程的背景下這樣做的,但所討論的工具和技術是通用的,適用於廣泛的問題。我們展示了機器學習在自動化、

                生物:Sharon C. Glotzer 是密歇根大學安娜堡分校的 John W. Cahn 傑出大學教授、Stuart W. Churchill 大學化學工程教授和 Anthony C. Lembke 化學工程系主任◥。她還是材料科學與工程、物理學、應用物理學和高分子科學與工程的教授。她對計算組裝科學與工程的研究旨在膠體和軟物質的預測材料設計:使用計算、幾何概念和統計力學,她的研究小組試圖了解從簡單規則和力中產生的復雜行為,並利用這々些知識進行設計新材料類別。Glotzer 的團隊還開發和傳播強大的開源軟件,包括粒子模擬工具包 HOOMD-blue,它允許在圖形處理器上對材料進行快速分十八峰子模擬,數據和工作流管理的 signac 框架,以及一○些分析和可視化工具。Glotzer 在加州大學洛杉磯分校獲得物理學學士學位,在波士頓大學獲得物理學博士學位。她是美國國▽家科學院、美國國家工程院和美國藝術與科學院的成員。

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                克萊爾湯姆林

                加州大學伯克利分校

                機器人安全學習

                在機器人技術的許◆多自主應用中,保證在整♀個學習過程中滿足約束是最重要的。我們提出了一種基於可達集計算的控制器綜合技術,使用最優控制和博弈論。然後,我們提出了將可達性與基於學習的方法相結合的方法,以在保持安全性的※同時提高性能,並通過動態和環境的學習模型實現安全的機器人控制。我們將在伯克利的機器人平臺上說明這些“安全學習”方法,包括圍繞人的運動規劃演示,以及在先驗未知※環境中導航。

                生物:克萊爾·湯姆林 (Claire Tomlin) 是加州大學伯克利♂分校的電氣工程和計算機科學教〗授,她在該校擔任 Charles A. Desoer 工程系主任。克萊爾獲得了她的 BASc。1992 年獲得滑鐵盧大學♂電子工程學士學位,她的●碩士學位。1993 年在倫敦帝國理工學院獲得電子工程學士學位,1998 年在伯克利殺意獲得 EECS 博士學位。她於 1998-2007 年在斯坦福大學擔任助理、副教◢授和正教授,並於 2005 年加入伯克利。Claire 從事混≡合系統和控制工作,並將機器學習方法與安全學習領域的控制理論方法相結合。她從事空中交通和無人駕駛飛行器系統的應用。Claire 是麥克↘阿瑟基金會研究員、IEEE 研究員和 AIMBE 研究員。她被授予唐納德 P.?2003年獲得美國自動控制委員會Eckman獎,2016年獲得KTH榮譽博士學位,2017年獲得IEEE交通技術獎。In 2019, she was elected to the National Academy of Engineering and the American Academy of Arts and Sciences.

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                文森特·康尼策

                杜克大學

                戰略分類的自動化機制設計

                人工智能越來越多地做出決定,不僅為我們,也為我們自己——從我們是否被邀請接受采訪,到我們是否被推薦為尋找約會對象的人,再到我們是否被保釋。通常,我們對算法可用的信息有一定的控制權;我們可以自行報告一些信息,而其他信息我們可以選擇隱瞞。這產生了潛在的循環:使用的分類器將提交的信息⊙映射到結果,取決於人們提供的(訓練)數據,但(測試)數據取決於分類器,因為人們會策略性地透露他們的信息以獲得更有利的結果結果。這種設置不∏是對抗性的,但也不 好是完全合作的。機制設計提供了一個基於戰略報告信息做出正確決策的框架,它通常應用於拍賣和匹配機制的設計。然而,上面的設置與這些常見的應用◤程序不同,因為』在其中,代理之間的偏好『往往是相似的,但代理的報告內容受到限▲制。這既①帶來了新的挑戰,也帶Ψ 來了新的機遇。我將討論』我們的理論工作和我們的初步實驗。(這是∞與張涵瑞、Andrew Kephart、Yu Cheng、Anilesh Krishnaswamy、Haoming Li 和 David Rein 的聯合※工作。有關該∞主題的論文可以在:https://users.cs.duke.edu/~conitzer/bytopic .html#automated%20mechanism%20design)?上面的設置與這些卐常見的應用程序不同,因為在其中,代理之∞間的偏好往往是相似的,但代理的報告內①容受到限制。這既帶來了新的挑□戰,也帶來了新的機遇。我將討論我們的理論工作和我們的初步實驗。(這是與張涵瑞、Andrew Kephart、Yu Cheng、Anilesh Krishnaswamy、Haoming Li 和 David Rein 的聯合工作。有關該∞主題的論文可以在:https://users.cs.duke.edu/~conitzer/bytopic .html#automated%20mechanism%20design)?上面的設置以他目前與這些常見的應用程序不同,因為在其中,代理之間的偏好Ψ往往是相似的,但代理的報告內容受到限制。這既帶來了新的挑戰,也帶來了新的機遇。我將討論我們的理論工作和我們的初步實驗。(這是與張涵瑞、Andrew Kephart、Yu Cheng、Anilesh Krishnaswamy、Haoming Li 和 David Rein 的聯合工作。有關該主題的論文可以雙手一揮在:https://users.cs.duke.edu/~conitzer/bytopic .html#automated%20mechanism%20design)?Yu Cheng、Anilesh Krishnaswamy、Haoming Li 和 David Rein。有關此主題的論文可在以下網址找到:https://users.cs.duke.edu/~conitzer/bytopic.html#automated%20mechanism%20design)?Yu Cheng、Anilesh Krishnaswamy、Haoming Li 和 David Rein。有關此主題的論文可在以下網址找到:https://users.cs.duke.edu/~conitzer/bytopic.html#automated%20mechanism%20design)

                生物:文森特·康尼策 (Vincent Conitzer) 是↙杜克大學 (Duke University) 的金伯利·詹金斯 (Kimberly J. Jenkins) 傑出新技術教授和①計算機科學教授、經濟學教授和哲學教授,以及人工智能倫理ㄨ研究所的技術人工智能參與負責人,牛津↙大學計算機科學與哲學教授。他的大部分工作都集中在人工智能和博弈ㄨ論上。最近,他開始研究人工智能和倫理:當這些目但卻有著一種霸道標對各種利益相關者產生復雜影響時,我們應該如何確定人工智能系統追求的目標?2006年獲得卡內基梅隆大學博士學位。 曾獲得2021年ACM/SIGAI自主代理研究獎、社會選擇與福利獎、總統科學家和工程師早期職業獎(PECASE)、