1、他们的研究表明，一个不利用图的拓扑结构(仅适用聚合节点特征)的简单基线能获得与SOTAGNN差不多的性能。事实上，这个让人惊讶的发现，Orlova等人在2015年就已经发表了，但没有引起大家的广泛关注。
2、2019
3、一作国孟昊，清华大学CS博士在读，来自胡事民团队。
4、密歇根大学JasonCorso教授团队：BubbleNets检测视频资料真伪研究
5、BrentGriffin:
6、至于模型参数，最终的结果也非常不错。
7、DenseFusion:6DObjectPoseEstimationbyIterativeDenseFusion
8、主要用于App运营者对其收集使用个人信息的情况进行自查自纠，分三大部分：
9、点击自己的QQ昵称后，在弹出的输入法顶部有个表情符号的选项，点击打开。如有不懂可参考下图！
10、这篇文章的总体思路是，首先将原始图简化为更小的图，这样可以快速计算节点嵌入，然后再回复原始图的嵌入。
11、作者：阿元
12、发生变化后未通过适当方式通知用户；
13、https://zhuanlan.zhihu.com/p/102231853
14、团队业务专长在互联网行业的投资并购法律事务、公司信息安全法律事务、公司股权激励法律事务、公司商标及知识产权法律事务、公司保密及竞业法律事务、合同法律事务、公司法律事务、诉讼法律事务等。
15、
16、当Transformer遇上3D点云，效果会怎么样？
17、首先我们打开QQ，进入QQ群的群聊资料，点击打开“我的群聊昵称”。
18、在个人信息保护法出台之前，我国对个人信息保护的原则及禁止性规定主要集中在《中华人民共和国网络安全法》第四章(网络信息安全)，网络安全法具有较高位阶，不会对做出过于细则的规定，鉴于此，2019年12月30日工信部等四部门发布了《App违法违规收集使用个人信息行为认定方法》，对法律所禁止的个人信息收集使用方式进行了反向列举式回应，包括以下几个方面：
19、第四十一条第二款：“网络运营者不得收集与其提供的服务无关的个人信息……”
20、知识图谱例子
1、红色＃cFF0000 绿色＃c00FF00 蓝色＃c0000FF 牡丹红＃cFF00FF
2、代码：https://github.com/lukasruff/Deep-SAD-PyTorch
3、结合以上信息，我们可以较为清晰地看出监管层面的整治态度，本次专项治理工作由网信部门、工信部、公安、市场等部门联合开展，可能涉及的处罚措施包括责令限期整改、公开曝光、暂停相关业务、停业整顿、吊销相关业务许可证或者吊销营业执照，侵犯公民个人信息情节严重涉嫌犯罪的，还可能受到刑事处理，此种程度的多部门联合治理尚属首次。结合以上背景，我们拟从互联网企业用户数据的收集和使用环节入手，对用户个人信息的合理使用进行分析，提供相应合规思路，以供参考。
4、康奈尔的ChenhuiDeng等人的《GraphZoom:AMulti-levelSpectralApproachforAccurateandScalableGraphEmbedding》提出了一种改善运行时间和准确率的方法，可以应用到任何无监督嵌入方法的节点分类问题。
5、DivyanshGary：
6、实例分割(InstanceSegmentation)是视觉经典四个任务中相对最难的一个，它既具备语义分割(SemanticSegmentation)的特点，需要做到像素层面上的分类，也具备目标检测(ObjectDetection)的一部分特点，即需要定位出不同实例，即使它们是同一种类。因此，实例分割的研究长期以来都有着两条线，分别是自下而上的基于语义分割的方法和自上而下的基于检测的方法，这两种方法都属于两阶段的方法，下面将分别简单介绍。
7、当然也有质疑的声音，这位网友表示近日Mega-NeRF刚开源，并质疑了“迄今最大NeRF”的说法...
8、通报41款App，新浪体育、搜狐新闻在列
9、加之Transformer在之前的图像任务上，都已经取得了非常不错的性能，用来做点云的话，说不定效果也不错。
10、这类方法的代表作就是大名鼎鼎的MaskR-CNN了，如下图，总体结构就是FasterR-CNN的两阶段目标检测，boxhead用来做检测，增加了maskhead用来做分割，模型大家都很熟，细节就不再赘述。
11、神经网络虽然能够逼近复杂的函数，但在精确的算术运算方面却很差。这项任务对深度学习研究者来说是一个长期的挑战。在这里，我们介绍了新的神经加法单元(NAU)和神经乘法单元(NMU)，它们能够执行精确的加法/减法(NAU)和向量子集乘法(MNU)。
12、工信部信息通信管理局
13、论文：https://openreview.net/forum?id=H1gDNyrKDS
14、(3)PredictionHead：相比RetinaNet的Head，多了一个MaskCofficient分支，预测Mask系数，因此输出是4*c+k
15、从目前发展趋势看，图机器学习的领域在进展迅速，但是图神经网络还有很多工作要做。但关于图神经网络的工作原理，已经有了一些重要的研究结果！
16、C．NYUv2
17、在深度神经网络训练的早期阶段，存在一个决定整个优化轨迹性质的“均衡点”。
18、2019年计算机视觉顶会CVPR前不久刚在美国长滩闭幕。Robin.ly在大会现场独家采访20多位热点论文作者，为大家解读论文干货。本文推出三篇爆款文章作者解读：
19、独家重磅课程！
20、《四部门抓紧推进App违法违规收集使用个人信息专项治理》
1、对于个人敏感信息，在信息获取上有何特殊要求？
2、论文：https://openreview.net/forum?id=B1e9Y2NYvS
3、一种基于学习的方法，用于检测和修复Javascript中的bug。
4、根据《信息安全技术个人信息安全规范》，收集个人敏感信息前，应征得个人信息主体的明示同意，并应确保个人信息主体的明示同意是其在完全知情的基础上自主给出的、具体的、清晰明确的意愿，相较于其他类型的个人信息，个人敏感信息在获取时要求主体“明示同意”、“完全知情”、“自主给出”，授权意思要“具体”、“清晰明确”，具体到设置上：
5、 有150篇论文涉及图机器学习，其中三分之一的论文已被接受。这大约相当于所有被接受论文的10%。
6、当然在这个领域还有许多其他有趣的工作，Allenetal.基于对词嵌入的最新研究，进一步探究了关系与实体的学习表示的隐空间。Asaietal.则展示了模型如何在回答给定query的Wikipedia图谱上检索推理路径。Tabacof和Costabello讨论了图嵌入模型的概率标定中的一个重要问题，他们指出，目前流行的嵌入模型TransE和ComplEx(通过将logit函数转换成sigmoid函数来获得概率)均存在误校，即对事实的存在预测不足或预测过度。
7、举的典型情形
8、此外，论文中还用到了FastNMS方法，比原有的NMS速度更快，精度减得不多。
9、在一定的权重条件下，当层数增加时，GCN只能学习节点度和连通分量(由拉普拉斯谱(thespectraoftheLaplacian)确定)，除此之外什么也学不到。
10、在斯坦福大学Ren等人的论文《Query2box：基于框嵌入的向量空间中知识图谱的推理》(ReasoningoverKnowledgeGraphsinVectorSpaceUsingBoxEmbeddings)中，作者建议将查询嵌入到潜在空间中作为矩形框形式，而不是作为单点形式。这种方法允许执行自然的相交操作，即合取∧，因为它会产生新的矩形框。但是，对联合(即析取∨)进行建模并不是那么简单，因为它可能会导致不重叠的区域。此外，为了精确建模任何带有嵌入的查询，用VC维(Vapnik-ChervonenkisDimension)度量的嵌入之间的距离函数的复杂度应与图中实体的数量成正比。取而代之的一个很好的技巧是，将一个析取式查询替换为DNF形式，其中只有在计算图的末尾才会出现联合，这可以有效地减少对每个子查询的简单举例计算。
11、一定要备注：研究方向+学校/公司+昵称，例如：”3D视觉 +上海交大+静静“。请按照格式备注，可快速被通过且邀请进群。原创投稿也请联系。
12、详解Cartographer：谷歌开源的激光SLAM算法Cartographer为什么这么牛X？
13、然后我们在弹出来的窗口中点击打开表情旁边的图标。
14、代码：https://github.com/gengchenmai/space2vec
15、2031
16、本文转载自计算机视觉SLAM ，作者Realcat。文章仅用于学术分享。
17、洛桑联邦理工学院AndreasLoukas的这篇论文《Whatgraphneuralnetworkscannotlearn:depthvswidth》，无论在影响力、简洁性还是对理论理解的深度上，无疑是论文中的代表作。
18、上面这篇文章即是其中一个，他们的研究表明，新模型的性能往往取决于试验训练中的“次要”细节，例如损失函数的形式、正则器、采样的方案等。在他们进行的大型消融研究中，作者观察到将旧的方法(例如RESCAL模型)的超参数进行适当调整就可以获得SOTA性能。
19、收集频度超出业务需要；
20、4总结
1、Chameleon:AdaptiveCodeOptimizationforExpeditedDeepNeuralNetworkCompilation
2、加强对违法违规收集使用个人信息行为的监管和处罚；
3、
4、自上而下的实例分割方法的思路是：首先通过目标检测的方法找出实例所在的区域(boundingbox)，再在检测框内进行语义分割，每个分割结果都作为一个不同的实例输出。
5、论文：https://openreview.net/forum?id=S1gSj0NKvB