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2． 論文題目：AutoST： Efficient Neural Architecture Search for Spatio－Temporal Prediction

簡(jiǎn)介：作者提出了一種名為 AutoST 的新型神經(jīng)體系結(jié)構(gòu)搜索網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)具有針對(duì)時(shí)空預(yù)測(cè)任務(wù)量身定制的高效搜索空間，可以將其推廣到多個(gè)不同場(chǎng)景。

3． 論文題目：Category－Specific CNN for Visual－aware CTR Prediction at JD．com

簡(jiǎn)介：作者提出了類(lèi)別專(zhuān)用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，專(zhuān)門(mén)用于視覺(jué)感知的電子商務(wù)中的點(diǎn)擊率預(yù)測(cè)。

4． 論文題目：Doing in One Go： Delivered Time Inference Based on Coueriers＇ Trajectories

簡(jiǎn)介：作者建議使用“交貨時(shí)間推斷”，以根據(jù)快遞人員的軌跡自動(dòng)推斷運(yùn)單的交貨時(shí)間。

5． 論文題目：CAST： A Correlation－based Adaptive Spectral Clustering Algorithm on Multi－scale Data

簡(jiǎn)介：作者通過(guò)數(shù)學(xué)證明了 CAST 構(gòu)造的矩陣 Z 具有分組效應(yīng)。

關(guān)于 Calliope Video：

Calliope 是一款由同濟(jì)大學(xué)智能大數(shù)據(jù)可視化實(shí)驗(yàn)室（iDVX Lab）研發(fā)的智能數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容生成平臺(tái)，可以幫助用戶(hù)快速生成、創(chuàng)建、編輯和分享各種形式的數(shù)據(jù)可視化內(nèi)容。用戶(hù)只需拖拽上傳數(shù)據(jù)，即可自動(dòng)生成相應(yīng)的可視化內(nèi)容。平臺(tái)提供了多種可視化圖表及排版方式，適用于各種應(yīng)用場(chǎng)合，輕輕一點(diǎn)即可將所生成的可視化內(nèi)容分享給好友或合作方。Calliope Video 是同濟(jì)大學(xué)智能大數(shù)據(jù)可視化實(shí)驗(yàn)室及清華大學(xué) AMiner 團(tuán)隊(duì)基于 Calliope 自動(dòng)生成技術(shù)聯(lián)合發(fā)布的一款智能數(shù)據(jù)視頻內(nèi)容生成系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)智能語(yǔ)義識(shí)別技術(shù)，為文本數(shù)據(jù)自動(dòng)匹配最適合的設(shè)計(jì)素材，生成各種動(dòng)畫(huà)效果，最終自動(dòng)化整合動(dòng)效、圖像、語(yǔ)音、文本合成高質(zhì)量圖文并茂的數(shù)據(jù)短視頻。

關(guān)于 AMiner：
AMiner是清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系研發(fā)的科技情報(bào)大數(shù)據(jù)挖掘與服務(wù)系統(tǒng)平臺(tái)，該系統(tǒng) 2006 年上線，吸引了全球 220 個(gè)國(guó)家和地區(qū)的 1000 多萬(wàn)獨(dú)立 IP 訪問(wèn)，數(shù)據(jù)下載量 230 萬(wàn)次，年度訪問(wèn)量超過(guò) 1100 萬(wàn)，已成為學(xué)術(shù)搜索和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)挖掘研究的重要數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。

關(guān)于 智譜AI：

北京智譜華章科技有限公司（簡(jiǎn)稱(chēng)：智譜AI），由清華大學(xué)孵化，致力于挖掘科技創(chuàng)新的源動(dòng)力，為政府、企業(yè)、科研機(jī)構(gòu)提供知識(shí)智能解決方案、基于科技人才大數(shù)據(jù)分析挖掘平臺(tái)、科技人才大數(shù)據(jù)態(tài)勢(shì)分析報(bào)告、智庫(kù)管理、人才引進(jìn)服務(wù)、基于企業(yè)需求的專(zhuān)家推薦服務(wù)。