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数据挖掘会议期刊新上映_数据挖掘会议期刊怎么样(2024年12月抢先看)

内容来源：AI全自动内容创作接口所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

数据挖掘会议期刊

科研伙伴招募！同行探讨 𐟑‹ 大家好，我是来自北美top10大学的在读PhD学生，已经在多个顶级期刊和会议上发表了多篇高水平论文，例如IEEE IV、IEEE ITSC、ICML和Neurips。我的谷歌学术引用量接近百次，并且还指导过学员在IEEE IROS和IEEE Transaction on Image Processing上发表论文。 𐟤 我正在寻找以下类型的合作伙伴：讨论合作伙伴：寻找志同道合的朋友一起讨论研究想法，分享论文。我们可以在大模型、NLP、推荐系统、CV、数据挖掘、时间序列以及其他AI4S方向进行深入的交流。联合发表论文：目标是发表在CCF-A类会议或期刊上的论文，如AAAI、NIPS、ICML、SIGKDD、SIGIR和ICASSP等。小领域讨论者：寻找在一个相对小领域内有专长的合作伙伴，合作愉快的话，可以保持长期合作。如果有新的idea，我会提供算力支持。期待与你在科研路上同行！

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#

刘威离职！腾讯混元大模型咋办？最近，腾讯又有一位科技大佬离职了，他就是腾讯混元大模型的负责人刘威。刘威在腾讯的职业生涯可谓辉煌，但他现在选择离开，真是让人感到惋惜。刘威在腾讯的职责包括腾讯混元大模型的技术研发和应用实践。今年5月，他还在InfoQ举办的AICon全球人工智能开发与应用大会上发表了《腾讯混元大模型技术和应用实践》的演讲。9月，他又在2024外滩新媒体年会上发表了《生成式AI的发展与腾讯混元大模型的实践》的主旨演讲。刘威的学术背景相当亮眼。他在2012年获得了美国哥伦比亚大学的计算机科学与电子工程博士学位，曾任职于IBM沃森研究中心，从事计算机视觉、机器学习、数据挖掘、信息检索等领域的研究和开发。他发表和录用的论文超过100篇，总引用次数高达3600多次。他还在多个国际会议和期刊上担任客座编委和审稿人，包括NIPS、CVPR、ICCV等顶级会议。刘威在腾讯的职业生涯始于2017年3月，他加入腾讯AI Lab，担任计算机视觉中心总监和广告多媒体AI中心总监，负责图像视频数据相关的AI研究。2022年11月，他入选了2023年IEEE Fellow，这是对他在大规模机器学习和智能多媒体领域的突出贡献的认可。刘威曾对外介绍，腾讯混元大模型的名称“混元”来源于古代汉语，意味着从无序到有序、从混乱到规律的过程，这与生成模型的使命不谋而合。去年9月，腾讯混元大模型上线，之后又发布了混元大模型MoE，目前已经涵盖了从轻量版到中版，并且轻量版在腾讯云上完全免费。今年5月，腾讯混元文生图大模型发布，并宣布开源；到了9月，腾讯又推出了新一代大模型“混元 Turbo”。刘威的离职无疑会对腾讯的AI研究和应用产生一定影响，但我们也期待腾讯能够继续推出更多创新的AI产品和服务。毕竟，科技界总是充满了变化和挑战，但这也给了我们更多的期待和惊喜。

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！𐟚€

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.

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#

【腾讯混元大模型技术负责人刘威离职】11月19日，据AI前线消息，腾讯杰出科学家、腾讯混元大模型技术负责人之一刘威已经从腾讯离职。刘威在腾讯负责混元大模型的技术开发和应用实践。他曾在多个国际会议和期刊上发表论文，并获得多个奖项。刘威的离职消息引发了业界的关注，因为他是腾讯混元大模型的核心人物之一。混元大模型是腾讯在人工智能领域的重要布局，旨在为各种应用场景提供强大的AI能力。资料显示，刘威于 2012 年获得美国哥伦比亚大学计算机科学与电子工程博士学位，曾任 IBM 沃森研究中心研究科学家。刘威博士长期从事计算机视觉、机器学习、数据挖掘、信息检索等领域的基础研究和产品开发，迄今发表和录用论文 100+ 篇，总引用次数为 3600+ 次。腾讯混元大模型于去年9月上线，随后推出了涵盖轻量版和中版的混元MoE，其中轻量版更在腾讯云平台上实现了免费开放。今年5月，腾讯发布了混元文生图大模型并宣布开源；到了9月，腾讯进一步推出新一代大模型“混元Turbo”，在模型能力和应用场景上均取得重要突破。刘威今年5月曾以混元大模型技术负责人身份，出席InfoQ主办的AICon全球人工智能开发与应用大会，并发表《腾讯混元大模型技术和应用实践》的主题演讲。他在演讲中介绍了混元大模型的技术进展和实际应用，详细阐述了该技术在生成领域的独特价值。刘威的离职可能会对腾讯混元大模型的发展产生一定影响，但具体还需观察。对于刘威的离职原因以及未来去向，目前尚无更多信息披露。而腾讯方面也暂未对此事作出回应。

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！𐟍€

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！𐟚€

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