CSrankings

基于顶级会议发表的计算机科学院校排名系统

计算机科学排名研究评估会议发表 DBLP数据 GitHub Github 开源项目

CSrankings通过统计教师在顶级会议上发表的论文数量，评估计算机科学院校和教师的研究活跃度。这种基于客观指标的方法难以操纵，有别于传统的基于调查的排名。CSrankings项目开源透明，接受社区贡献，并定期更新数据，为学术界提供了可靠的参考。

RecSysPapers - 推荐系统研究进展与行业实践全面汇总

Github开源项目推荐系统深度学习点击率预测特征交互论文汇总

RecSysPapers项目收录827篇推荐系统相关论文，涉及召回、排序、多任务和多模态等领域。项目持续更新业界进展，提供分类和阅读指引，是推荐系统研究和实践的重要参考。收录论文包括阿里巴巴、谷歌、微软等知名公司的最新实践，对推荐系统技术的理解和应用具有参考价值。

llms_paper - 一个专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT等多个领域的高级学术资源库

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llms_paper是一个高级学术资源库，专注于顶会论文的记录与整理，涵盖多模态、PEFT、小样本QA问答等多个领域。该项目深入探讨了LLMs在医疗、法律等多个行业中智能问答系统的应用，并展示了LLMs在多模态交互及数据解析方面的有效性。为算法工程师和研究人员提供最新的研究成果与实用技术笔记，是深入LLMs领域的理想资源。

must-read-papers-for-ml - 精选机器学习和数据科学必读论文资源集

Github开源项目数据科学机器学习深度学习神经网络论文集

本项目汇集了数据科学、机器学习和深度学习领域的重要论文和综述文章。涵盖数据预处理、深度学习技术、推荐系统和计算机视觉等多个主题。资源按重要性分类,并提供链接,方便读者学习和追踪最新进展。项目持续更新,欢迎贡献新的学术资源。

FlashRank - 为优化搜索和检索流程设计的超轻量的Python库

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FlashRank是一款极速、超轻量的Python库，专为优化搜索和检索流程设计。基于最新的SoTA大规模语言模型和交叉编码器，支持多种再排序模式并能在常规CPU上运行。模型轻至4MB，适合AWS Lambda等无服务器环境，有效减低运行成本，提升处理效率。适合多样化的部署场景和搜索策略，是提升搜索效率的优选工具。

LLMRank - 大语言模型在推荐系统排序中的应用与挑战

GithubLLMRank偏见大语言模型开源项目推荐系统零样本排序

data-science - 开源社区大学提供的数据科学自学课程

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开源社区大学提供的数据科学自学课程，汇集世界顶尖大学的在线资源。课程覆盖数据科学本科全部内容，包括编程、数学、统计学和机器学习等。学习者可自主安排进度，利用进度跟踪工具和社区支持完成学习。这一免费资源为有志于数据科学领域的学习者提供了全面的教育路径。

asreview - 系统审查的高效AI辅助筛查解决方案

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系统性筛选大量文本数据既耗时又枯燥，ASReview利用人工智能技术，特别是主动学习方法，帮助研究人员优先筛选出相关文本。通过与研究人员互动，ASReview减少了需要人工阅读的记录数量，既节省时间又提高输出质量。ASReview包括Oracle模式、探索模式和模拟模式，分别适用于主动学习模型的交互、教学演示和性能评估。ASReview支持多领域的决策过程，实现高效、透明的系统审查，安装简单，支持Windows和macOS。

Consensus - 用于研究的AI搜索引擎

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Consensus是一个先进的AI驱动学术搜索引擎，旨在帮助用户更快地寻找并理解最佳科研论文。该平台提供深入的即时洞察和全面的主题综合分析，支持从学生到科研人员的广泛用户群体。

Time-Series-Works-Conferences - 全面的时间序列研究与预测资源集合

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graph-based-deep-learning-literature - 探索基于图的深度学习最新文献与会议进展

GithubICMLNeurIPS图形深度学习开源项目数据挖掘计算机视觉

该项目收录了基于图的深度学习领域内，例如NeurIPS、ICML和ICLR等顶级会议的出版物、相关工作坊、综述文章、书籍以及软件资源链接。这些资源为学术研究人员和专业学者提供了方便的一站式服务，便于他们探索、查询及利用该领域内的最新科研成果和工具。

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