POI-Recommendation

智能兴趣点推荐的前沿研究资源库

这个项目汇集了兴趣点(POI)推荐领域的最新研究成果，包括深度学习、图神经网络和注意力机制等技术在POI推荐中的应用。项目重点关注时空依赖性、用户偏好建模和冷启动等问题，旨在改进POI推荐的个性化和情境感知能力。资源库收录了大量高质量论文及其代码实现，为POI推荐研究提供了全面的参考资料。

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论文

介绍相关项目

awesome-automl-papers - 综合自动化机器学习研究资源库

AutoMLGithub人工智能开源项目机器学习算法优化自动化

本项目汇集了自动化机器学习(AutoML)领域的关键资源,包括论文、文章、教程和开源项目。内容涵盖自动数据清理、特征工程、超参数优化、元学习和神经架构搜索等核心技术。资源库持续更新,助力研究人员和从业者跟踪领域前沿。此外,项目提供了主流AutoML系统的对比分析,为读者呈现全面的领域概貌。

awesome-vector-database - 高维向量搜索与数据库技术资源全面指南

Github产品量化信息检索向量数据库开源项目近似最近邻高维搜索

本列表精选高维向量搜索和数据库领域的优质资源，包括主流向量数据库服务、开源实现、性能评测工具、学术会议等。内容全面涵盖技术前沿，定期更新，是研究和应用向量搜索技术的重要参考。该资源列表汇集了该领域的前沿技术和工具，为研究人员和开发者提供全面的参考，紧跟最新发展动态。

Open DeepLearning - AI学习资源库，探索人工智能无限可能

AI工具AI资源Open DeepLearning人工智能教育资源深度学习

Open DeepLearning是一个综合性人工智能资源库，致力于提供AI领域的全面指南。平台汇集了丰富的免费AI资源，涵盖深度学习、机器学习等领域的书籍、课程、论文、指南、文章、教程和笔记本等多种形式。作为AI学习的重要参考平台，Open DeepLearning为研究者、学生和开发者提供系统化的学习材料，助力用户深入探索AI技术，获取所需的知识和工具。通过精心组织的内容结构和特色功能如AI Portal Gun，平台让AI学习变得更加便捷和高效，引领用户探索人工智能的无限可能。

TSFpaper - 时间序列与时空预测论文精选合集

GithubSpatio-Temporal ForecastingTime Series ForecastingTransformerdeep learningmultivariate forecasting开源项目

本仓库收录了300多篇时间序列与时空预测的论文，涵盖多种预测模型类型。这些论文包括顶级会议和期刊发表的研究成果以及最新的arXiv论文。支持单变量、多变量及不规则时间序列预测，广泛应用于交通和天气等领域。仓库内容持续更新，并推荐热门工具库和最新模型，是时间序列预测研究的重要资源。

awesome-neural-rendering - 全面汇集神经渲染领域最新研究进展

3D重建GithubNeural Rendering开源项目深度学习视图合成计算机图形学

该项目汇集了神经渲染领域的前沿资源，包括逆向渲染、神经重渲染、可微分渲染和隐式神经表示等多个子领域。这份精选列表涵盖了最新研究论文、技术报告和开源项目，为研究人员和开发者提供了全面的参考资料，有助于深入了解神经渲染技术的最新进展。

best_AI_papers_2023 - 2023年人工智能领域重大突破性研究概览

AIGithubdiffusion模型开源项目深度学习生成模型计算机视觉

本项目整理了2023年人工智能领域的重大突破性研究,涵盖生成式AI、机器人技术等热点方向。汇总了语音合成、图像编辑、音乐生成、视频处理、多模态语言模型等前沿技术的代表性论文,并提供视频讲解、深度分析文章和代码实现(如有)。这份精选资料展示了AI技术的最新进展,为业内人士提供了宝贵的学习参考。

llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记

该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结，为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览，便于快速了解AI前沿研究动态。

Time-Series-Forecasting-and-Deep-Learning - 时间序列预测与深度学习研究资源集锦

GithubMambaTransformer开源项目时间序列预测深度学习神经网络

本项目汇总了时间序列预测和深度学习领域的研究论文、竞赛、数据集和代码等资源。内容涵盖2017年至2024年的研究成果，包括Transformer和Mamba等模型的创新应用。同时提供实例、博客和教程，为时间序列分析与预测研究提供全面参考。

awesome-self-supervised-learning - 自监督学习资源精选与理论实用指南

Github人工智能对比学习开源项目深度学习自监督学习视觉特征学习

精选自监督学习资源，覆盖理论研究与各领域实际应用，如计算机视觉、机器学习等。本项目常更新，已成为AI领域必备的研究与教学资源。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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