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社区检测研究论文合集

community detection 深度学习图分类张量分解谱方法 Github 开源项目

该页面汇总了社区检测领域的最新研究论文，覆盖深度学习、矩阵分解、标签传播、张量分解、谱方法等多种方法。资源包括实现代码以及分类、回归、欺诈检测、梯度提升等相关主题的其他资源。探索更多关于图分类、决策树和时间序列分析的前沿研究，帮助深入理解社区检测方法及其应用。

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介绍相关项目

Awesome-LLM-in-Social-Science - 大型语言模型在社会科学中的评估与应用研究

GithubLLM人工智能对齐开源项目社会科学评估

本项目收集了关于大型语言模型(LLMs)在社会科学领域的评估和应用研究论文。内容涉及LLMs的价值观、人格、道德、观点和能力评估，以及其在社会科学工具改进、模拟和对齐方面的应用。项目还包括相关主题的综述和观点文章，为研究人员提供LLMs在社会科学中应用的全面概览。

awesome-exploration-rl - 强化学习探索策略全面指南

Github实验开源项目强化学习探索方法环境算法

awesome-diffusion-model-in-rl - 扩散模型在强化学习领域的最新研究进展汇总

Diffusion ModelGithub开源项目强化学习机器人操作离线强化学习轨迹优化

本项目汇总了强化学习领域应用扩散模型的最新研究论文，涵盖离线RL、机器人控制、轨迹规划等多个方向。持续追踪并整理扩散强化学习的前沿进展，为研究人员提供全面的参考资源。每篇论文均附有概述、代码链接和实验环境等详细信息，方便读者深入了解。

awesome-materials-informatics - 材料信息学全面资源集锦助力数据驱动材料研究

Github开源软件开源项目数据科学机器学习材料信息学计算材料学

本资源列表汇集了材料信息学领域的软件工具、云平台、数据集和标准化倡议。内容涵盖开源与商业解决方案，聚焦材料模拟、数据挖掘和机器学习等关键技术。研究人员可借此快速了解行业动态，为数据驱动的材料科学研究提供参考。

awesome-colab-notebooks - 机器学习实验的精选Colab笔记合集

Colab notebooksGitHub仓库GithubML实验开源项目点击率特征集

该项目聚集了诸多适用于机器学习实验的Colab笔记，涵盖从音频生成到视频驱动的多种实用项目，如SpecVQGAN和LivePortrait。通过精选库和研究论文，这个资源为机器学习爱好者和研究人员提供了丰富内容，包括热门代码仓库和高引用的学术论文，便于用户快速进行实验和探索最新技术。

awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总

Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克

该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。

awesome-generative-ai - 生成式人工智能资源集合，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具

Generative AIGithub人工智能在线教程大型语言模型开源项目技术文章

Awesome Generative AI聚合了范围广泛的生成式人工智能资源，包括最新的学术研究、技术开发、在线教学与实用工具。更新频繁，内容全面，是AI专业人士和爱好者不可错过的财富库。

awesome-offline-rl - 离线强化学习研究论文和开源资源集锦

Githuboffline RL人工智能开源项目强化学习机器学习离线强化学习

该项目汇集了离线强化学习(Offline RL)领域的研究论文、综述文章、开源实现等资源。内容涵盖离线RL的理论方法、基准测试、应用案例及相关主题。项目由康奈尔大学研究人员维护,为学术界和产业界提供离线RL的最新进展和重要文献。

awesome-cn - 将GitHub优质资源集中化，创建中文开发者知识库

GitHubGithubawesome listmkdocs开源项目爬虫超赞列表

awesome-cn是一个集成GitHub各类优质资源列表的中文项目。通过自动化爬虫定期更新，汇集了涵盖多种编程语言、工具和技术的开发资源。项目使用mkdocs material构建，托管于GitHub Pages，访问地址为asmcn.icopy.site。开发者可在此快速检索所需的学习材料和技术资源。

awesome-python-data-science - Python数据科学资源集合，详解机器学习与深度学习工具

GithubPython工具库开源项目数据科学机器学习深度学习

该项目收集了全面的Python数据科学资源，包括机器学习、深度学习、自动化机器学习、自然语言处理、计算机视觉、时间序列分析和强化学习等领域的开源库。从通用型机器学习算法到深度学习框架（如PyTorch和TensorFlow），再到特征工程和数据可视化，用户可以找到适用于各种数据分析和建模需求的工具。项目旨在帮助数据科学家和工程师高效选择工具，以提高开发和分析效率。

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