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数据挖掘会议期刊新上映_数据挖掘的概念(2024年11月抢先看)

内容来源：合毅科技所属栏目：导读更新日期：2024-11-26

数据挖掘会议期刊

年轻有为！27岁清华博士任上海交大博导！据中国农业大学信息与电气工程学院网站日前发布的一份学术报告信息显示，今年6月在清华大学交叉信息研究院获得博士学位的张林峰，现已担任上海交通大学人工智能学院助理教授、博士生导师。张林峰博士的研究领域广泛而深入，涵盖了人工智能、机器学习、数据挖掘等多个前沿方向，他在攻读博士期间就已经在多个国际顶级期刊和会议上发表了多篇高质量的研究论文，展现了其深厚的学术功底和创新能力。他的研究成果不仅为人工智能领域的发展做出了重要贡献，也为他在学术界树立了良好的声誉。此次上海交通大学人工智能学院聘请张林峰博士担任助理教授及博士生导师，不仅是对他个人学术成就的认可，更是对年轻一代学者的鼓励和期待。相信在张林峰博士的带领下，上海交通大学人工智能学院将在人工智能领域取得更加辉煌的成就，为培养更多优秀的科研人才和创新团队奠定坚实的基础。#热点引擎计划# #27岁清华博士任上海交大博导#

北航沙磊：AI领域的璀璨明星 𐟌Ÿ 如果你对人工智能感兴趣，那你一定不能错过北航的沙磊教授。沙磊博士是北京航空航天大学人工智能学院的教授，同时也是博士生导师。他可是国家级青年人才，曾在2018年从北京大学信息科学技术学院计算语言学研究所获得理学博士学位。之后，他在苹果公司的Siri NLP组担任资深研究员，2020到2022年间还在牛津大学的智能系统组担任研究助理。沙磊的主要研究方向包括可解释的自然语言处理模型、信息抽取、可控文本生成以及小样本自然语言模型。他在本领域的顶级会议和期刊上发表过多篇学术论文，比如ACL、NeurIPS、AAAI、EMNLP、NAACL、Coling等。他还担任过IJCAI、AAAI、ACL、ICML、NeurIPS、ICLR、EMNLP、Coling、NAACL等国际会议的程序委员会委员，其中还担任AAAI和IJCAI的SPC，以及ACL领域的主席。此外，他还曾获得EMNLP2020杰出审稿人奖。沙磊对科研实习生的招收也有很高的要求，目标是培养出世界一流的科研成果并在相关领域顶会顶刊发表学术论文。他希望实习生具备坚实的数学基础和解决问题的能力，同时拥有数据挖掘、机器学习、信息检索、自然语言处理、人工智能算法博弈论等领域的相关知识，并具备优秀的编程能力和良好的沟通能力。如果你有基于自然语言处理、知识图谱、数据挖掘等技术主题的合作需求，欢迎联系沙磊教授。他的研究方向不仅限于法律、金融、智能应用等领域，还涉及更广泛的应用场景。总之，沙磊教授在人工智能领域的研究成果和影响力都非常显著，是值得关注和学习的榜样。

获取有效信息的方式多种多样，以下是一些常见的方法： • 搜索引擎： • 使用Google、百度等搜索引擎，通过关键词搜索获取信息。 • 专业数据库： • 访问学术数据库如Web of Science、PubMed、CNKI等获取专业文献和数据。 • 书籍和期刊： • 阅读书籍、学术期刊、行业报告等获取深入、系统的知识。 • 在线课程和教育平台： • 通过Coursera、edX、MOOC等在线教育平台学习特定主题。 • 新闻媒体： • 通过新闻网站、报纸、杂志等获取最新的新闻和事件。 • 社交媒体： • 利用Twitter、Facebook、LinkedIn等社交媒体平台获取信息和观点。 • 论坛和社区： • 加入Reddit、Quora、知乎等论坛和社区，参与讨论和提问。 • 博客和个人网站： • 阅读行业专家和爱好者的博客，获取第一手的观点和经验分享。 • 视频和播客： • 观看YouTube、Bilibili等视频平台的教育视频，或收听相关主题的播客。 • 网络研讨会和在线会议： • 参加行业会议、研讨会，这些活动通常会提供最新的行业动态和研究成果。 • 政府和非政府组织网站： • 访问政府网站和非政府组织网站，获取官方数据和政策信息。 • 图书馆和档案馆： • 利用图书馆的资源，包括实体书籍、电子资源、档案资料等。 • 专家咨询： • 直接向领域内的专家咨询，获取专业意见和见解。 • 实地调研： • 进行实地考察和调研，收集一手数据和信息。 • 问卷调查和访谈： • 设计问卷或进行访谈，直接从目标群体获取信息。 • 数据挖掘和分析工具： • 使用数据挖掘工具和分析软件，从大数据中提取有用信息。 • RSS订阅： • 通过RSS订阅感兴趣的网站和博客，及时获取更新。 • API和数据抓取： • 对于开发者来说，使用API接口或编写脚本抓取网络数据。 • 专利和商标数据库： • 查阅专利和商标数据库，了解技术发展和市场趋势。 • 行业分析报告： • 阅读行业分析报告，了解市场规模、竞争格局等信息。获取有效信息的关键在于明确信息需求、选择合适的渠道、评估信息的可靠性和准确性，以及持续更新和整合信息。#副业赚钱# #自媒体# #思维#

悉尼大学华人教授引领AI研究前沿 𐟌Ÿ研究方向 1️⃣机器学习 2️⃣人工智能 3️⃣数据挖掘算法 𐟎ˆ导师介绍 Chang Xu 博士是悉尼大学计算机科学学院的副教授，专注于机器学习和计算机视觉研究。他分别在中国天津大学获得工程学士学位和在北京大学获得博士学位。在攻读博士学位期间，他获得了IBM和百度的奖学金。Xu博士的研究兴趣包括机器学习、数据挖掘算法以及人工智能和计算机视觉中的相关应用，如多视图学习、多标签学习、视觉搜索和人脸识别。他的研究成果已在著名期刊和顶级会议上广泛发表。 𐟓㥏‚考期刊 ✅Wang, Y., Du, B., Wang, W., Xu, C. (2024). Multi-tailed vision transformer for efficient inference. Neural Networks, 174, 106235. ✅Wu, Z., Li, J., Xu, C., Huang, D., Hoi, S. (2024). RUN: Rethinking the UNet Architecture for Efficient Image Restoration. IEEE Transactions on Multimedia. ✅Yang, S., Dong, M., Wang, Y., Xu, C. (2023). Adversarial Recurrent Time Series Imputation. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 34(4), 1639-1650.

CCF C类vs水刊SCI，谁赢？ 𐟔奜襭榜崙Œ，CCF C类会议和某些被称为“水刊”的SCI期刊的含金量一直是热门话题。今天，我们就来探讨一下这两者之间的差异。 𐟓–首先，CCF（中国计算机学会）在计算机科学领域具有举足轻重的地位。每年，CCF都会举办多个顶级学术会议，如CCF-A类会议和CCF-B类会议。在这些会议上发表论文对于研究者来说至关重要，因为它们被视为计算机科学领域最具影响力的出版物之一。 𐟓㩂㤹ˆ，关于CCF C类会议和某些SCI期刊，如IEEE Access、Sensors、Remote Sensing等，哪个的含金量更高呢？首先，我们来看看CCF C类会议。虽然这些会议可能没有像CCF-A类和CCF-B类会议那样知名，但其中不乏一些在国际上享有盛誉的会议，例如AISTATS、BMVC、NAACL等。这些会议由于其卓越的学术质量，甚至可能比某些A类会议还要高。 𐟔‹再来看IEEE Access、Sensors、Remote Sensing等SCI期刊。这些期刊在某些高校已被列入“黑名单”，因为在这些期刊上发表文章不仅没有正面意义，反而可能减分。此外，由于这些期刊的发文量巨大，文章水平较低，几乎没有重大价值的科研成果，它们早已失去了科学传播的价值。综上所述，CCF C类会议的含金量显然更高。对于想要在人工智能、计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等领域发表高水平论文的研究者来说，CCF C类会议是一个值得考虑的选择。 𐟉‘最后，值得一提的是，无论是CCF C类会议还是SCI期刊，发表高质量的论文都需要付出大量的努力和汗水。选择适合自己的学术平台，努力提升自己的研究水平，才是最重要的。

浙江大学软件学院嘿，大家好！如果你对知识工程和智能计算感兴趣，那么浙江大学软件学院的知工智能课题组绝对是个不错的选择。这个团队主要研究分布式系统、可计算知识平台、智能数据挖掘、个性化推荐和内容生成等领域。他们的目标是把基础研究和应用转化结合起来，探索这个领域的前沿技术，然后在智能医学、智能教育、个性化代码生成和推荐系统等实际应用中取得突破。课题组提供了超棒的办公环境和实验条件，成员们还有机会去海外交流和在知名企业实习。他们目前承担了多项国家、省市和企业的科研项目，成果频频发表在IJCAI、ACL、KDD、CVPR、VLDB、ICDE等国际知名会议或期刊上。如果你对数学和编程有浓厚的兴趣，自驱力强，有独立思考能力，欢迎你来联系他们！你可以发送简历和自我介绍到他们的邮箱：daizhenlong 艾特 zju点edu点cn 或 guoyanl 艾特 zju点edu点cn。除了知识工程与智能计算，他们对数据库系统、工业软件、AI4Science、医学人工智能、教育人工智能等领域也很有兴趣。如果你对这些领域有兴趣，也可以联系他们，合适的同学会被推荐到团队的其他老师那里。所以，如果你对这个领域有热情，快来加入吧！𐟚€

Kaggle新挑战：多语言聊天机器人竞赛还记得今年夏天那场轰动一时的聊天机器人比赛吗？现在，我们又迎来了新的挑战！在2024年底，Kaggle再次推出了类似的大型语言模型（LLMs）驱动的聊天机器人竞赛。这次比赛的主题是预测用户在多语言对话中的偏好。在这场比赛中，参赛者将获得来自聊天机器人竞技场的数据集，其中包含了不同LLM对用户问题的回答。你的任务是开发一个能够预测用户偏好的机器学习模型，从而帮助改进聊天机器人的人机交互能力。这次比赛是多语言对话领域的首次人类偏好预测竞赛，首次版本专注于英语对话。现在，我们将扩展到多种语言的对话处理，让比赛更加多元和有趣。值得一提的是，这场比赛是WSDM Cup 2025的一部分，而WSDM Cup 2025将在德国汉诺威的第18届ACM国际网络搜索与数据挖掘会议上举行。所以，这不仅是一次展示你机器学习技能的绝佳机会，也是一次与全球同行交流和学习的机会。准备好迎接这场新的挑战了吗？让我们拭目以待，看看谁能在这场多语言聊天机器人竞赛中脱颖而出！𐟚€

英国学生退学潮：如何避免走他们的老路？最近，英国的高校里出现了大量的学生退学现象，真的让人感到非常痛心。𐟘⠥�œ魯‹路从来都不是一帆风顺的，但只要我们掌握了正确的方法，就能更好地应对各种挑战。以下是一些建议，希望能帮助你避免走那些退学同学的老路。阅读学术文献 𐟓š 提高学术水平的基础就是阅读学术文献。通过阅读最新的研究进展和学术成果，你可以了解行业动态，同时也能学习到学术写作的技巧。记得选择高质量的文献，多读一些与你研究领域相关的内容。参加学术会议 𐟎䊥�œ祿š议是另一个提升学术水平的好途径。在会议上，你可以与同行交流，了解最新的研究进展，结识一些与你研究领域相关的学者和专家。积极参与讨论和交流，向其他学者请教，这对你的学术成长非常有帮助。参与科研项目 𐟔슧瑧 ”项目是实践科研方法和技能的好机会。从实验设计到数据分析和论文撰写，每一个环节都要认真对待。通过参与科研项目，你可以更好地理解科研的实质，提高自己的研究能力。提高英语水平 𐟌 英语在学术研究中至关重要。如果你的英语水平不够，阅读和写作会存在困难。因此，提高学术水平需要提高英语水平，可以通过阅读英文文献、参加英语培训班等方式来提升。学习研究方法和技能 𐟛 ️ 学术研究需要运用各种研究方法和技能，如统计分析、数据挖掘、实验设计等。因此，学习这些方法和技能是提高学术水平的关键。参加相关培训课程、学习相关书籍和文献可以帮助你掌握这些技能。多与同行交流 𐟤 同行之间的交流对于学术研究至关重要。通过与同行交流，你可以了解其他人的研究成果和看法，得到宝贵的建议和意见。参加学术会议、加入学术组织、参与研究小组等方式都可以促进与同行的交流。关于重修的注意事项 𐟓 有些同学可能会遇到挂科的情况，但又不想再去考试，这时候可以选择申请重修。大一、大二的学生尤为适合。但需注意，重修需要投入较多时间，决定前请权衡利弊。确保自己充分了解重修的影响，并做好准备，以取得更好的学习效果。希望这些建议能帮助你在学术之路上走得更远、更稳。记住，学术研究需要长期的努力和坚持，但只要你坚持下去，成功就在不远处等着你。𐟎“𐟒ꀀ

SCI选题秘籍！速来get𐟔劥“ˆ哈，别夸我，导师都说很少见到从零开始就能这么快确定SCI选题的学生。看来我还是挺优秀的嘛，幸好有大佬的帮助。下面就来分享一下我是如何迅速找到选题的𐟑‡ 确定选题的方法想要找到一个“小而美”的选题，就像在金山里找金子一样。以下是具体步骤：找到含金量最高的信息源 𐟏… 首先，翻阅你所在领域近三年的顶级会议文章。比如，NLP领域主要看ACL、NAACL、EMNLP的文章，CV领域主要看CVPR、ECCV、ICCV的文章，机器学习领域主要看NIPS、ICLR、ICML的文章，图与数据挖掘领域主要看KDD、WWW、SIGIR的文章。只看论文标题 𐟓„ 浏览找到的顶级会议文章的标题列表，根据直观易懂且小众的原则，选出10-20篇论文准备看摘要。精读摘要 𐟔 仔细阅读选出的10-20篇论文的摘要，找出3-5篇你觉得自己能搞懂的论文，仍然是按照直观易懂且小众的原则排序。确定研究topic 𐟎𒾨ﻨ🙳-5篇论文，对每篇论文涉及的topic回答以下几个问题：这个topic目前有哪些公认的baseline和公认的评价数据集；这些baseline是不是特别复杂；数据集是不是已经被刷到饱和；代码是不是自己很快能看懂并运行起来。通过以上步骤，你就能迅速找到一个适合自己的研究topic啦！希望这些方法对你有帮助，祝你好运！𐟍€

如何选择汉语言文学论文选题？𐟓š 选择汉语言文学论文选题时，以下是一些实用的策略和建议，帮助你更有条理地探索和确定研究焦点： 𐟔 界定个人兴趣与研究目的自我探索：首先，审视自己对汉语言文学各分支的偏好，无论是文学评论、语言学探索、古代文学赏析、现代文学剖析，还是其他相关领域。目标厘定：清晰界定你的研究意图，是深挖某个文学现象、个别作家作品，还是探索特定的语言规律、教学法实践等。 𐟒ᠨ𜰧 ”究的实践性与独创性实践考量：确保所选题目有足够的研究素材和前期研究基础，规避资料稀缺或过于偏门的课题。创新追求：寻找那些尚未被深度挖掘或蕴含新颖视角、方法的领域，以提升研究的独特价值和贡献。 𐟓š 紧跟学术前沿与社会热点学术追踪：定期查阅学术期刊、会议报告等，紧跟汉语言文学领域的最新进展和热门话题。现实关联：考虑将研究融入当前社会背景、文化情境，增强研究的实用性和时代意义。 𐟒ᠥ…𗤽“选题启示文学作品深度分析：专注于某位作家或某部作品的深度挖掘，如现代文学巨匠鲁迅、茅盾、巴金，或古典文学瑰宝《红楼梦》、《西游记》。探讨作品的主题思想、人物刻画、艺术手法，或评估其在文学史上的地位及影响。语言现象探索：聚焦于汉语语音、词汇、语法等语言层面的研究。紧跟网络语言、社会语言学等前沿议题，分析其对现代汉语的塑造与变迁。研究文学批评的理论框架与实操方法，对文学作品进行批判性分析。关注现代文学理论的演进，如后现代主义、女性主义等，探讨其在批评实践中的应用与影响。跨学科融合研究：整合其他学科的理论与方法，开展汉语言文学的跨领域研究。例如，结合心理学解析文学作品中的心理描绘，或运用社会学视角审视文学作品中的社会现象与文化脉络。 𐟓Œ 精炼选题表述与界定研究范畴明确题目：确保选题表述精炼、具体，准确传达研究的核心内容与方向。适度范围：选题范围需恰到好处，既不过于宽泛导致研究浮于表面，也不过于狭窄而缺乏研究深度。综上所述，在选择汉语言文学论文主题时，应综合考量个人兴趣、研究实力、学术动态及社会背景，确保选题既具可行性又富有创新性。同时，精心打磨选题表述，合理界定研究范畴，以确保研究的深入与全面。

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