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计算机视觉
目标检测
cv01:YOLOv4:快速高精度目标检测
cv02:实现实时多目标跟踪
cv03:基于不相交路径消除的多目标跟踪
cv04:仅仅欺骗检测是不够的:对抗多目标跟踪的攻击
cv05:学习多目标跟踪的神经求解器
cv06:如何训练你的深度多目标跟踪器
cv07:PP-YOLO:一个有效且高效的对象检测器实现
cv08:Transformers端到端目标检测
cv09:BorderDet:用于稠密对象检测的边界特征
cv11:FS-1000: 1000类数据集Few-Shot分割
cv12:IntrA：用于深度学习的3D颅内动脉瘤数据集
cv13:OASIS:野外单图像三维的大规模数据集
cv14:3D-ZeF:一个3D斑马鱼跟踪基准数据集
ICML获奖论文
ICML01:关于对称元素的学习【3D形状识别】【去模糊】
ICML02:无调谐即插即用近端算法的反成像问题【图像去噪】
时间序列预测
ts01:Connecting the Dots: 基于图神经网络的多元时间序列预测
ts02:时间序列预测中的组合演化建模
ts03:Shallow RNN:资源受限设备的精确时间序列分类
ts04:多任务、多视点学习的自增强时间序列预测
ts05:时间序列预测的深度学习:电力负荷案例
ts06:训练深度时间序列预测模型的形状和时间失真损失函数
ts07:基于递归神经网络的时间序列预测:现状与未来发展方向
ts08:多元时间序列预测的时间模式注意
ts09:多元时间序列预测的低阶自回归张量补全
ts10:时空克里格法的归纳图神经网络
ts11:A3T-GCN:用于交通预测的注意力时间图卷积网络
ts12:用于交通预测的自适应图卷积回归网络
ts13:时间序列回归档案
ts14:简单性的优势:一个轻量级的网络设备工作负载预测模型
ts16:一种高可靠的周时间序列预测基线模型
ts21:Informer：改进Transformer的长序列时序预测模型
ts22:NAST:时间序列预测的非自回归时空Transformer模型
ts23:决策Transformer:通过序列建模的强化学习
ts24:正则化对时间序列预测RNN模型的影响:以COVID-19为例
ts25:基于深度学习体系结构的时间序列预测研究综述
ts27:基于查询选择器的长期序列预测——稀疏注意的高效模型
ts29：时间序列的自适应学习和预测(AdaRNN)
ts34:具有光谱注意力机制的深度自回归模型
自然语言处理
BERT算法
nlp01:BERT在问答x系统（Q&A）中的应用
nlp02:ALBERT: 语言表征的自监督学习
nlp03:TaBERT: 对文本数据和表格数据进行联合理解的预训练
nlp04:BERTology与生物学：解释蛋白质语言模型中的注意力
ACL获奖论文
acl01:超越准确性:使用检查表对NLP模型进行行为测试
acl02:迈向NLU：关于数据时代的意义，形式和理解
acl03:GAIA: 细粒度多媒体知识提取系统
acl04:不要停止预训练：使语言模型适应不同领域和任务
acl05:深入于BLEU：重新评估自动机器翻译评估指标的评估
acl06:我们怎样才能加速向“类人类”语言泛化的进程?
acl07:Torch结构：深层结构预测库
acl08:Prta：一个支持分析新闻宣传技术的系统
机器学习
ml01:知识图谱嵌入模型的概率校准
ml02:在不受任务干扰的增量多任务学习中重新参数化卷积
ml03:MaxDropout:基于最大输出值的深度神经网络正则化ml04:平均差异最大的分布强化学习
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