訂閱
糾錯(cuò)
加入自媒體
當(dāng)前位置： OFweek 人工智能網(wǎng)   >   操作系統(tǒng)   >  正文

清華AMiner與同濟(jì)iDVX實(shí)驗(yàn)室共同研發(fā)AI視頻神器：帶你秒讀論文

一頁紙掌握要情

為方便用戶了解論文的更多詳情，秒讀論文在視頻結(jié)束頁自動生成二維碼，掃碼即可進(jìn)入 AMiner 頂會專版的 KDD 2020 專題網(wǎng)站論文專欄對應(yīng)的文章詳情頁，詳細(xì)了解文章核心內(nèi)容，迅速獲得您需要的論文作者介紹、摘要、文章簡介、研究結(jié)果、引用文獻(xiàn)等重要內(nèi)容。

AMiner 頂會專版 —— KDD 2020 專題網(wǎng)站

8 月 23 日，國際數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最高級別的會議 ACM SIGKDD（國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會，簡稱 KDD）即將舉辦，今年的 KDD 大會將以線上形式舉行。AMiner 頂會專版上線KDD 2020專題網(wǎng)站，網(wǎng)站開設(shè)論文、華人學(xué)者、視頻等專欄。

在論文專欄，用戶可通過主題、作者、論文發(fā)表機(jī)構(gòu)來篩選自己感興趣的論文，專欄還設(shè)有論文推薦功能，可一目了然找到閱讀量最高和最受關(guān)注的論文。
在論文專欄的主頁篩選本次 KDD 2020 上京東集團(tuán)所發(fā)表的論文，進(jìn)入以下頁面，這里呈現(xiàn)了每篇論文的題目、作者、概要、引用情況、瀏覽量等信息，用戶直接在此免費(fèi)下載所需論文的全文，也可以在評論區(qū)和點(diǎn)贊區(qū)參與互動。

對于論文作者，用戶可通過點(diǎn)擊作者名字，進(jìn)一步了解作者畫像，深入了解作者的相關(guān)研究。

以 KDD 2020 上京東集團(tuán)所發(fā)表的論文為例，體驗(yàn)一下秒讀論文吧：

1． 論文題目：Faster Secure Data Mining via Distributed Homomorphic Encryption

簡介：作者提出了一種分布式學(xué)習(xí)框架，以大大提高基于同態(tài)加密的數(shù)據(jù)挖掘算法的訓(xùn)練速度。

<上一頁  1  2  3  下一頁>  
聲明： 本文由入駐維科號的作者撰寫，觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題，請聯(lián)系舉報(bào)。

發(fā)表評論

共0條評論，0人參與

請輸入評論內(nèi)容...

請輸入評論/評論長度6~500個(gè)字

您提交的評論過于頻繁，請輸入驗(yàn)證碼繼續(xù)

  • 看不清，點(diǎn)擊換一張  刷新

暫無評論

暫無評論

    掃碼關(guān)注公眾號
    OFweek人工智能網(wǎng)
    獲取更多精彩內(nèi)容
    文章糾錯(cuò)
    x
    *文字標(biāo)題：
    *糾錯(cuò)內(nèi)容：
    聯(lián)系郵箱：
    *驗(yàn) 證 碼：

    粵公網(wǎng)安備 44030502002758號