0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學習在線課程
  • 觀看技術視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領取20積分哦,立即完善>

3天內不再提示

數據科學界最重要的會議——ACM SIGKDD,不可錯過的知識發(fā)現與數據科學盛宴

nlfO_thejiangme ? 來源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-22 09:48 ? 次閱讀

數據科學界最重要的會議——ACMSIGKDD(知識發(fā)現與數據挖掘會議)已經在倫敦召開了,將從8月19號持續(xù)到23號,來自相關領域的研究人員將在數據科學、人工智能、機器學習和數據挖掘以及大數據等相關主題進行深入的討論和交流。

本屆KDD共接收論文293篇,包括了學術研究和應用數據科學兩大方面。通過分析論文的標題我們發(fā)現,學習已經超過數據成為了更為重要的關鍵詞,network成為了一種較為重要的研究手段。同時,預測、深度、圖以及Embedding等也具有較大的影響。

和往常一樣,本屆KDD同樣有著豐富的實踐背景,不僅包括了豐富的tutorials和各個領域的workshops,還有論文展示和主題演講,以及精彩的demo show,遺憾不能親臨現場的朋友,就和我們一起遠程領略一番吧!

Tutorials

每次國際會議中的教程都有很多干貨值得我們學習,KDD2018的教程主要分為兩部分,包括了動手實踐的教程和更為理論的會議教程。

動手學習中,tutorial提供了相關環(huán)境可以直接進行相關內容的實踐,主要內容包括R,Python語言的使用、強化學習、特征抽取、大規(guī)模數據挖掘GPU與Python結合、Keras使用、推薦系統(tǒng)和自然語言處理等方面。同時為了更加便捷的進行學習,來自亞馬遜、谷歌、微軟、英偉達、Github等等機構的研究人員們將為與會人員準備好便捷的云服務,通過云或者jupyter就可以方便的接入進行實踐。

如果有興趣,可以到這里找想學習的教程開始操練吧:

http://www.kdd.org/kdd2018/hands-on-tutorials

除此之外,conference tutorials提供了更為詳細的理論學習,其內容覆蓋了圖論、 數據挖掘理論、行為分析、健康計算、網絡結構、大規(guī)模計算、數據交互等方面,涵蓋了目前學術界和工業(yè)界的新方法和技術。

(目前多個tutorials相關資料已經開放下載,后臺回復“kdd2018”下載)

Workshops

本次會議共接收了27個workshop,包括了數據挖掘、物聯網、城市數據處理,社會組織行為、生物甚至量子計算等方面的內容。來自業(yè)界、學界和政府的研究人員們將討論各種新想法新觀點,為復雜的問題提出新的解決方案。

Workshop on Urban Computing主要注重城市空間中多樣性數據的獲取、整合及分析,這些數據來源于豐富的傳感器、各種設備、交通工具、樓宇和城市居民?;谶@些數據來為城市面臨的污染、擁堵、能耗等問題尋求有效的解決方案。它將傳感器技術、先進的數據管理手段和分析模型結合起來,通過可視化的方法來呈現。城市計算將為城市帶來更高的效率、更好的環(huán)境和更舒適的生活質量。

同時Mining Urban Data Workshop也在致力于智慧城市的理解和創(chuàng)造。將機器學習算法與城市信息流結合起來改善并優(yōu)化城市各方面的效率。

Workshop On Mining And Learning From Time Series

時序數據是一類廣泛存在于日常生活中的數據類型,在健康、交通、娛樂和金融方面都有著廣泛的應用。隨著物聯網技術的發(fā)展和移動設備的增加,數據流成為了源源不斷的測量信息。從遠程傳感器到可穿戴設備,數據的特征也越來越復雜。這一研討會的目的在于對廣泛存在的時序數據從算法、理論、統(tǒng)計等方面進行系統(tǒng)的研究,探索新的方法和手段來解決一系列問題,并應用于健康醫(yī)療、天氣氣候和交通能源等領域。

Data Science for Digital Art History

藝術始終是科學最好的伙伴!這一workshop主要集中于探索如何將數據科學用于藝術圖像的分析、處理和數據挖掘上,探索二維圖像中的特征和風格。主要涵蓋了如何從數字藝術中發(fā)掘知識、藝術圖像的識別和分析,通過數據挖掘手段對數字藝術歷史建立新的認識、對于藝術文化的可視化分析工具、數據融合以及利用計算機視覺的技術對藝術作品進行美學分析等等方面。

除此之外還舉辦了生物信息學數據挖掘、直播平臺數據挖掘、異常檢測、物聯網、新聞、時尚風格等等workshop,感興趣的小伙伴可以在這里找到更多的內容:

http://www.kdd.org/kdd2018/workshops

演講

本次會議還包括了四場主題演講和來自工業(yè)界的九場演講。其中主題演講來自學界四位著名的科學家:帝國理工David Hand、斯坦福大學Alvin E. Roth,牛津大學Yee Whye Teh和哥倫比亞大學Jeannette M. Wing。他們將在數據科學與金融應用、市場設計和計算市場、用于小數據問題的大數據學習以及數據科學的良性發(fā)展等方面分享自己的見解和研究。

同時來自工業(yè)界的演講將更多的集中于實際問題的討論,來自亞馬遜、微軟、NetFlix、領英、Pinterest等等公司的數據科學家們將在算法軟硬件、數據挖掘、隱私、電子商務、知識圖譜、廣告、娛樂等方面分享最新的技術進展和工作實踐,為業(yè)界帶來新的想法和啟發(fā)。

主題日

本次KDD還舉辦了健康和深度學習兩個主題日活動。在健康主題日將舉辦病理、生物信息學、AI模型可解釋性、深度學習健康和未來醫(yī)療數據知識發(fā)現方面的研討會及教程。

而深度學習主題日將深入討論深度學習在數據科學中的應用、局限和未來。其目標是對目前深度學習的發(fā)展得到一個清晰、寬廣的認識,包括圖卷積核計算優(yōu)化輸運等最新的研究領域。還會有來自特斯拉、Deepmind和Salesforce的科學家?guī)碇黝}演講。

聲明:本文內容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網站授權轉載。文章觀點僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網立場。文章及其配圖僅供工程師學習之用,如有內容侵權或者其他違規(guī)問題,請聯系本站處理。 舉報投訴
  • 物聯網
    +關注

    關注

    2901

    文章

    44087

    瀏覽量

    370300
  • 人工智能
    +關注

    關注

    1791

    文章

    46671

    瀏覽量

    237142
  • 機器學習
    +關注

    關注

    66

    文章

    8353

    瀏覽量

    132315

原文標題:KDD 2018精華大放送,不可錯過的知識發(fā)現與數據科學盛宴(附Papers&Tutorials下載)

文章出處:【微信號:thejiangmen,微信公眾號:將門創(chuàng)投】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

收藏 人收藏

    評論

    相關推薦

    評測二 系統(tǒng)擴容及科學上網

    全選刷機,中間有失敗就勾選“強制按地址寫”就能成功,刷入系統(tǒng)開機后發(fā)現rootfs容量增大6G->10G: 二、科學上網 下載clash-linux-arm64-v1.18.0.gz上傳
    發(fā)表于 11-09 09:44

    不可錯過的三類GPIO硬件設計指南!

    今天我們學習三類GPIO硬件設計,這三類絕對是不可錯過的,本文將把三類設計的重要性展示出來:
    的頭像 發(fā)表于 11-04 09:45 ?632次閱讀
    <b class='flag-5'>不可</b><b class='flag-5'>錯過</b>的三類GPIO硬件設計指南!

    云知聲如何迎接大模型2.0時代

    隨著ChatGPT的問世,人工智能的發(fā)展迎來了一次革命性的轉變。2024年,諾貝爾物理學獎、化學獎也均與人工智能相關,這充分印證了AI技術在科學界重要地位。
    的頭像 發(fā)表于 10-30 11:12 ?406次閱讀

    《AI for Science:人工智能驅動科學創(chuàng)新》第6章人AI與能源科學讀后感

    驅動科學創(chuàng)新》的第6章為我提供了寶貴的知識和見解,讓我對人工智能在能源科學中的應用有了更深入的認識。通過閱讀這一章,我更加堅信人工智能在未來能源科學領域中的
    發(fā)表于 10-14 09:27

    AI for Science:人工智能驅動科學創(chuàng)新》第4章-AI與生命科學讀后感

    研究的進程。從蛋白質結構預測到基因測序與編輯,再到藥物研發(fā),人工智能技術在生命科學的各個層面都發(fā)揮著重要作用。特別是像AlphaFold這樣的工具,成功解決了困擾生物學界半個多世紀的蛋白質折疊問題,將
    發(fā)表于 10-14 09:21

    《AI for Science:人工智能驅動科學創(chuàng)新》第二章AI for Science的技術支撐學習心得

    人工智能在科學研究中的核心技術,包括機器學習、深度學習、神經網絡等。這些技術構成了AI for Science的基石,使得AI能夠處理和分析復雜的數據集,從而發(fā)現隱藏在數據中的模式和規(guī)
    發(fā)表于 10-14 09:16

    《AI for Science:人工智能驅動科學創(chuàng)新》第一章人工智能驅動的科學創(chuàng)新學習心得

    人工智能:科學研究的加速器 第一章清晰地闡述了人工智能作為科學研究工具的強大功能。通過機器學習、深度學習等先進技術,AI能夠處理和分析海量數據發(fā)現傳統(tǒng)方法難以捕捉的模式和規(guī)律。這不
    發(fā)表于 10-14 09:12

    名單公布!【書籍評測活動NO.44】AI for Science:人工智能驅動科學創(chuàng)新

    AI for Science的基礎知識,梳理了產業(yè)地圖,并給出了相關政策啟示。 內容提要 人工智能驅動科學創(chuàng)新(AI for Science)帶來的產業(yè)變革與每個人息息相關。本書聚焦于人工智能
    發(fā)表于 09-09 13:54

    DNA計算機研究取得突破性進展:PB級數據存儲與高效處理

    8月29日,科學界傳來振奮人心的消息,一項革命性的研究成果為實現全功能DNA計算機奠定了堅實基礎。研究團隊成功開發(fā)出一種創(chuàng)新技術,該技術不僅能在DNA中存儲驚人的PB級數據,還能確保這些數據在數千乃至數百萬年內保持完好,同時實現
    的頭像 發(fā)表于 08-29 16:29 ?442次閱讀

    中國科學發(fā)現新型高溫超導體

    據新華社報道,我國科學家再立新功,又一新型高溫超導體被發(fā)現。 復旦大學物理學系趙俊團隊利用高壓光學浮區(qū)技術成功生長了三層鎳氧化物,成功證實在鎳氧化物中具有壓力誘導的體超導電性,而且超導體積分數達到
    的頭像 發(fā)表于 07-19 15:14 ?601次閱讀

    選擇 KV 數據最重要的是什么?

    經常有客戶提到 KV 數據庫,但卻偏偏“不要 Redis”。比如有個做安全威脅分析平臺的客戶,他們明確表示自己對可靠性要求非常高,需要的不是開源 Redis 這種內存緩存庫,而是 KV 數據庫。雖然
    的頭像 發(fā)表于 03-28 22:11 ?656次閱讀
    選擇 KV <b class='flag-5'>數據</b>庫<b class='flag-5'>最重要</b>的是什么?

    中國科學十大進展!華為云盤古氣象大模型入選!

    今日,國家自然科學基金委員發(fā)布了2023年度中國科學十大進展,榜單囊括一年中最重大的科學發(fā)現科學
    的頭像 發(fā)表于 03-01 09:37 ?586次閱讀
    中國<b class='flag-5'>科學</b>十大進展!華為云盤古氣象大模型入選!

    輻射RE整改:科學應對輻射環(huán)境,建設健康未來?|深圳比創(chuàng)達電子EMC a

    輻射RE整改:科學應對輻射環(huán)境,建設健康未來?|深圳比創(chuàng)達電子EMC近年來,輻射環(huán)境問題備受關注,為了構建更加健康的未來,輻射RE整改成為當務之急。本文將深入探討輻射RE整改的重要性,并逐步介紹相關
    發(fā)表于 02-23 09:48

    Lumencor固態(tài)光源在生命科學中的應用

    教育Education:細胞和分子水平的知識是現代生物科學教育課程的核心。光學顯微鏡和其他光學技術是這些知識的源泉,因此,使用它們的實踐經驗是任何全面課程所不可或缺的。在教學實驗室環(huán)境
    的頭像 發(fā)表于 12-28 08:15 ?723次閱讀
    Lumencor固態(tài)光源在生命<b class='flag-5'>科學</b>中的應用

    我不允許還有人不知道半導體工藝參數對器件性能的重要性?!

    COMSOL多物理場仿真軟件以高效的計算性能和杰出的多場耦合分析能力實現了精確的數值仿真,已被廣泛應用于各個領域的科學研究以及工程計算,為工程界和科學界解決了復雜的多物理場建模問題。 FDTD
    的頭像 發(fā)表于 12-11 17:39 ?734次閱讀
    我不允許還有人不知道半導體工藝參數對器件性能的<b class='flag-5'>重要</b>性?!