[机器学习] 图神经网络GNN论文2019-2020顶会列表【附多篇经典论文】.zip

说明：在2019年的ACL、KDD、ICLR、ICML、ICCV、WWW、NeurIPS，以及2020年的ICLR中，出现了多篇以图神经网络（GNN）为代表的论文，涉及若干个经典且新颖任务。以下附上这些论文，供相关研究人员下载、学习研究。
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[机器学习] 2013_Book_InformationSciencesAndSystems2.pdf

说明：The papers in these proceedings are grouped into seven sections:•Smart Algorithms,•Analysis Modelling and Optimisation,•Computational Linguistics,•Computer Vision,•Data and Web Engineering,•Wireless Sensor Networks,•Network Security, Data Integrity a
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[机器学习] libmxnet.so

说明：libmxnet.solibmxnet.solibmxnet.solibmxnet.solibmxnet.solibmxnet.solibmxnet.solibmxnet.so
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[机器学习] 国际学术会议poster模板（5个）

说明：国际学术会议poster模板（5个），选择适合自己模板。 国际学术会议poster模板（5个），选择适合自己模板。 国际学术会议poster模板（5个），选择适合自己模板。
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[机器学习] geopandas安装.zip

说明：包含下载好的 Fiona , GDAl , pyproj , Shapely whl文件（py3.7,win64) 其他包可以通过 pip install geopandas 安装,步骤为cd到指定目录下： 1.pip install 安装GDAL-3.0.3-cp37-cp37m-win_amd64.whl 2.pip install 安装Shapely-1.6.4.post2-cp37-cp37m-win_amd64.whl 3.pip install 安装Fiona-1.8.13-
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[机器学习] 大牛写的CRF教程-经典!

说明：Andrew McCallum 可以说是Maximum Entropy Markov Models的开山鼻祖,在CRF也贡献颇多,他写的CRF教程值得认真学习. 全英文,An Introduction to Conditional Random Fields
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[机器学习] CRF教程(An Introduction to crf for relation learnig).pdf

说明：CRF在关系提取方面的应用,但主要是介绍基础的CRF知识,值得认真学习An Introduction to crf for relation learnig.pdf
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[机器学习] 深度学习3D点云分割综述.zip

说明：这篇综述主要是对当前在3D点云应用上表现优异的深度学习方法进行调查研究。我们首先探讨将深度学习直接应用到点云上所面临的挑战，简短地讨论早期通过将点云预处理为结构化数据从而克服上述挑战的方法。然后会回顾各种表现优异的深度学习方法，这些方法可以直接将点云处理为非结构化的网格数据。最后，我们会介绍一些常用的3D点云基准数据集，进一步探讨深度学习在分类，分隔，目标检测等3D视觉任务中的应用。
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[机器学习] 基于知识图谱的问答系统关键技术研究

说明：复旦大学博士论文，系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术 复旦大学博士论文，系统而全面地介绍了基于知识图谱的智能问答相关关键技术
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[机器学习] ROS系统下基于Gazebo的3D物理仿真.docx

说明：详细介绍了在ROS系统里，采用Gazebo进行3D物理仿真的原理和过程。包括如何编写URDF文件、如何编写launch文件等等。
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[机器学习] towards-artificial-general-intelligence-with-hybrid-tianjic-chip-architecture

说明：There are two general approaches to developing artificial general intelligence (AGI)1: computer-science-oriented and neuroscience-oriented. Because of the fundamental differences in their formulations and coding schemes, these two approaches rely
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[机器学习] THU AI TR：人工智能之机器学习

说明：人工智能之机器学习报告 THU AI TR：以AMiner科技情报大数据挖掘服务平台为基础，聘请领域内专业学者为顾问，采用人工智能自动生成技术，以严谨，严肃，负责的态度，提供深刻的科技洞察报告，通过概述篇、技术篇、深度学习篇、论文解读篇、人才篇、应用篇、趋势篇、开放资源篇等梳理机器学习领域的众多关键技术及其进展，整理专家的观点意见和开放资源。
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