La conferencia ACM SIGKDD (International Conference on Data Mining and Knowledge Discovery, conocida como KDD) comenzó en 1989. Es la conferencia académica internacional más antigua y más grande en el campo de la minería de datos. La conferencia sobre conceptos tales como paquetes atrae a una gran número de académicos y profesionales de investigación en los campos de minería de datos, aprendizaje automático, big data e inteligencia artificial cada año.
¡AMiner resolvió los documentos de la conferencia incluidos en KDD2023 a través de la tecnología de IA, y hoy compartiré los documentos temáticos previos a la capacitación! (Debido a limitaciones de espacio, este artículo solo muestra algunos documentos. Haga clic para leer el texto original e ir directamente a la página de la cumbre KDD para ver todos los documentos)
1.QUERT: Entrenamiento previo continuo del modelo de lenguaje para la comprensión de consultas en la búsqueda de dominios de viajes
https://www.aminer.cn/pub/6487e9fad68f896efa482b50/
2.Preentrenamiento 3D automatizado para la predicción de propiedades moleculares
https://www.aminer.cn/pub/64893b17d68f896efa982588/
3.Pre-entrenamiento de modelos de lenguaje de anticuerpos para el diseño de anticuerpos computacionales específicos de antígenos
https://www.aminer.cn/pub/64af9a063fda6d7f065a6c00/
4. Preentrenamiento conjunto y reentrenamiento local: aprendizaje de representación transferible en gráficos de conocimiento de múltiples fuentes
https://www.aminer.cn/pub/647eaf51d68f896efad41d32/
5.GetPt: entrenamiento previo de tabla general mejorado con gráfico con red de atención alternativa
https://www.aminer.cn/pub/64af99fd3fda6d7f065a6302/
6. Potenciar explicaciones gráficas post-hoc con cuello de botella de información: una perspectiva de preentrenamiento y ajuste fino
https://www.aminer.cn/pub/64af99fd3fda6d7f065a6311/
7. Preentrenamiento molecular de doble vista
https://www.aminer.cn/pub/64af9a063fda6d7f065a6bb3/
8.S2phere: Entrenamiento previo semisupervisado para búsqueda web sobre aprendizaje heterogéneo para clasificar datos
https://www.aminer.cn/pub/64af9a003fda6d7f065a669a/
¿Cómo usar ChatPaper para leer literatura?
Para permitir que más investigadores obtengan conocimiento de la literatura de manera más eficiente, AMiner desarrolló Chatpaper basado en las capacidades de modelo grande de GLM-130B, que ayuda a los investigadores a mejorar rápidamente la eficiencia de la recuperación y lectura de artículos, obtener las últimas tendencias de investigación en el campo y hacer que la investigación científica funcione más fácilmente.
ChatPaper es una base de conocimiento privada conversacional que integra recuperación, lectura y preguntas y respuestas de conocimiento. AMiner espera que a través del poder de la tecnología, todos puedan adquirir conocimiento de manera más eficiente.
ChatPaper: https://www.aminer.cn/chat/g