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Schedule

图学习研讨会定期分享前沿研究

Schedule是一个图学习研讨会社区,定期邀请相关研究者分享最新成果。涵盖数据高效图学习、时空深度学习、图神经网络表达、芯片设计等热门话题。来自国内外知名机构的学者参与,为图学习研究者提供交流平台。

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。
awesome-graph-self-supervised-learning - 自监督学习在图数据中的应用及方法综述
Contrastive LearningGenerative LearningGithubGraph RepresentationPredictive LearningSelf-Supervised Learning开源项目
展示全面的自监督图表示学习资源,包括对比学习、生成学习和预测学习三种主要方法。本页面介绍了各类自监督学习方法在图数据中的应用、训练策略和具体实现,帮助AI研究者掌握最新技术。
lectures - GPU并行计算技术与高性能编程系列讲座
CUDAGPU编程GithubPyTorch并行计算开源项目深度学习
讲座系列涉及CUDA、PyTorch优化、量化技术和稀疏计算等GPU编程前沿话题。由行业专家授课,内容包括性能分析、内存架构和优化方法。结合理论和实践,帮助学习者掌握并行计算技能,增强GPU编程水平。面向对GPU加速和深度学习优化感兴趣的技术人员。
Spectral-Graph-Survey - 谱图神经网络研究综述与发展趋势
Github图信号处理图神经网络开源项目空间域谱图卷积频谱域
该项目汇集了谱图神经网络领域的重要研究成果,包括里程碑论文、空间和谱域方法对比以及双胞胎论文等。内容涵盖2015年至2023年的关键进展,系统梳理了该领域的发展脉络。项目不仅总结现有工作,还探讨未来趋势,为谱图神经网络研究提供全面参考。
schedule - Python定时任务调度的轻量级解决方案
GithubPython任务调度定期执行开源库开源项目轻量级
Schedule是一个轻量级的Python任务调度库,提供简洁的API接口。它支持在进程内周期性执行函数或可调用对象,无需额外进程。该库兼容Python 3.7至3.12版本,无外部依赖,且拥有全面的测试覆盖。Schedule适用于各类定时任务需求,从简单到复杂均可胜任。
dgl - 图深度学习框架加速图神经网络应用与研究
DGLGithub分布式训练图神经网络大规模图开源项目深度学习
DGL是一个高效易用的Python包,支持在图上执行深度学习。兼容PyTorch、Apache MXNet和TensorFlow等多种框架,提供GPU加速的图库、丰富的GNN模型示例、全面的教学材料及优化的分布式训练功能。适合从研究人员到行业专家的各类用户。广泛应用于学术及实践领域,无论是基础教学还是高级图分析,DGL均能有效支持。
Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用
GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习
本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。
Awesome-LLM4Graph-Papers - 大型语言模型与图学习的融合:前沿研究进展
GithubLLM图学习图神经网络多模态学习开源项目自然语言处理
该项目汇集大型语言模型(LLM)在图学习领域的最新论文和资源,将相关方法分为GNN前缀、LLM前缀、LLM-图集成和纯LLM四大类。项目提供详细分类说明和可视化图表,助力研究人员快速把握领域动态。内容定期更新,欢迎社区贡献,是LLM与图学习交叉研究的重要参考。
AI-System-School - AI系统学院 机器学习和大语言模型基础设施全景图
AI基础设施GithubKubernetes开源项目机器学习系统深度学习系统设计
AI-System-School汇集机器学习系统、大语言模型和生成式AI领域前沿资源,覆盖从数据处理到推理部署全流程。项目提供LLM、视频、AutoML等领域基础设施指南,并收录相关会议、书籍、课程和博客,为AI系统研究实践提供全面参考。
llm-paper-daily - 日常论文精选与学术交流平台
AI绘图GithubLLM研究大型语言模型开源项目每日更新知识机制
llm-paper-daily是专注于LLM研究的日常论文更新和分类平台,提供最新研究论文,支持arxiv直链和GPT-4简要总结。该平台分类详尽,涵盖推理、代理、检索等多个领域,易于用户导航与发现相关研究。加入讨论小组,可与研究同好一起交流学习,共同探索大模型落地和学术前沿。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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