【AI Drive】第1期 - 北京邮电大学纪厚业：异质图神经网络:模型和应用
本期为biendata第9期线上分享的内容回顾。
3月12日（周四）20点，本期AI Drive邀请到了北京邮电大学DMGroup在读博士生-纪厚业与大家分享了“异质图神经网络:模型和应用 Heterogeneous Graph Neural Network: Models and Applications”，介绍了如何针对异质图的特点设计相应的图神经网络架构并在多种场景进行实际应用是一个迫切需要解决的问题。
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众多AI领域优秀的学者及公司分享最前沿的研究成果，并与学者对相关学术议题进行交流探讨，促进研究方向的交叉融合。
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简介
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第1期 - 北京邮电大学纪厚业：异质图神经网络:模型和应用
01:53:52
第2期 - 清华大学岂凡超：义原知识库的应用和扩充
01:01:35
第3期 - 清华大学王晓智：事件抽取的进展与挑战
01:07:45
第4期 - 美团王金刚：美团BERT的探索和在搜索业务中的实践
01:04:51
第5期 - 清华大学刘正皓：信息检索的进展与挑战
54:58
第7期 - 清华大学秦禹嘉：基于自然语言解释的数据增强
01:08:47
第8期 - 云从数据羽生：行为动作定位的算法流程介绍与分享
54:11
第9期 - 清华大学高天宇：对比学习及其在NLP中的应用
01:11:18
第10期 - 商汤科技宋广录：大规模视觉检测任务的检测器设计与优化
01:21:41
第11期 - 清华大学高信龙一：浅谈对话策略学习与人机对话交互
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第12期 - 旷视科技李彦伟：动态网络及其在场景分割中的应用
01:28:04
第13期 - 清华大学牛艺霖：常识知识获取与常识推理
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第14期 - 香侬科技孟昱先：用MRC框架解决各类NLP任务
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第15期 - 旷视科技郑安林：一框预测多目标，数据驱动的遮挡物体检测新方法
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第16期 - 滴滴出行：探索资源约束的Contextual Bandits问题
01:13:59
第17期 - 商汤科技邵昊：高效视频理解模型的设计及ICCV比赛冠军方案解读
53:06
第18期 - 小米科技李滨：解密小米移动端深度学习框架MACE
49:47
第19期 - 旷视科技王毅：用于条件图像生成的注意力归一化
01:00:58
第20期 - 商汤科技刘宇：神经网络结构与大规模优化方法
01:06:50
第21期 - 旷视科技周鸣一：不需要真实数据的模型窃取方法
44:35
第22期 - 小米科技崔世起：小爱同学全双工技术实践
47:51
第23期 - 旷视科技周博言 | 双边分支网络BBN：攻坚长尾分布的现实世界任务
22:41
第24期 - 旷视科技程昌茂 | Circle Loss：从对相似性优化的统一视角进行深度特征学习
28:39
第25期 - 滴滴口罩佩戴识别技术 & CVPR2020论文解读
01:04:22
第26期 - 平安人寿马跃 ：基于阅读理解模型和 Wide & Deep模型的端到端对话状态追踪系统
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第27期 - 旷视科技万若斯：带批归一化和权重衰减的深度神经网络的优化过程中的球面运动
01:10:24
第28期 - 清华大学王晨阳 | ReChorus: 一个轻量级Top-K推荐框架及相关论文介绍
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30:48
第30期 - 平安人寿谢舒翼：SemEval-2020自由文本信息抽取冠军方案解读
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第35期 - 第四范式罗远飞：强化学习在比赛和自动机器学习中的应用简析
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第38期 - 清华大学郑楚杰：知识增强对话生成中的差异感知知识选择
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第43期 - 南京大学龙思宇：利用近义知识增强中文成语阅读理解
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第46期 - 北航刘乾：我们离有效的上下文建模还有多远?
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