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LOGS第20220904期 中科院计算所敖翔：图机器学习应对金融欺诈对抗攻击
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LOGS第2023/11/25期||香港科技大学 唐鉴恒: GADBench：图异常检测的新基准
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LOGS第2024/03/16期||中科院计算所 袁一歌: 偏微分方程驱动的泛化神经网络
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简直逆天！李永乐老师深度讲解AI！带你了解电脑如何像人一样思考，带你学习AI前沿技术/人工智能/机器学习/深度学习/神经网络/计算机技术
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【比看狂飙还爽！】2024年最全人工智能入门的天花板教程！不接受任何反驳，草履虫都能学会！人工智能|AI|机器学习|深度学习|）
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LOGS第2023/08/12期||KDD 2023 Best Paper Winner 孙相国 ：提示学习在图神经网络中的探索
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LOGS 第2023/06/17期 || 香港中文大学杨萌林: 图学习&表示学习在双曲空间的回顾与新的探索
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LOGS第2024/06/29期 || 复旦大学张晟中：基于结构化压缩的图对比学习训练框架(ICLR'24)
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LOGS 第2023/01/15期||中国人民大学高瓴人工智能学院黄文炳: 几何图神经网络在科学计算中的应用
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NHANES 数据库更新，1.1 万新数据带来哪些新选题？
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LOGS第20220904期 复旦大学许嘉蓉：基于图数据的鲁棒机器学习
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关于我只用两个月就结合AI发了SCI1区论文——经验分享和本人案例
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LOGS 第2022/07/23期 || 腾讯AI lab 徐挺洋：图生成模型及其在分子生成中的应用
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LOGS第2024/03/02期 || 圣路易斯华盛顿大学刘昊：如何设计一个图通用模型?（ICLR'24 Spotlight)
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LOGS第2023/06/17期 || 北京航空航天大学孙庆赟：图学习里的拓扑不均衡问题初探
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LOGS 第2022/08/27期 Mila实验室/蒙特利尔大学朱兆成：基于图神经网络的知识图谱推理
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神经网络杀疯了，登上nature：35年首次被证明具有泛化能力，能像人类一样思考！人工智能/机器学习/神经网络/深度学习/计算机视觉
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LOGS第2023/06/03期|| 德克萨斯农工大学韩霄天：MLPInit：迁移MLP的权重到GNN上！GNN 训练加速
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LOGS第2022/11/05期||西湖大学 吴立荣图上自监督学习：回顾与展望
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LOGS 第2022/07/09期 || 北京大学张牧涵：谱图神经网络有多强大？
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LOGS 第2022/07/02期 || 腾讯AI Lab机器学习中心荣钰：图神经网络最新范式的探索
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LOGS第2023/04/22期|| 亚利桑那州立大学丁凯泽：数据高效的图学习
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LOGS第2023/08/05期|| 圣母大学郭之春：LLP--基于知识蒸馏的链接预测加速
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LOGS第2023/11/18期||新加坡国立大学 刘泽民: 不均衡图学习：问题，技术，及未来方向
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LOGS 第2022/07/16期 || 香港科技大学李佳：图异常检测再思考—我们究竟需要怎样的图神经网络？
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LOGS第2023/07/15期|| 西湖大学吴泰霖：图学习在物理仿真场景的探索
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LOGS第2023/05/20期|| 微软亚洲研究院杜仑：探索同配/异配在图网络中的本质问题
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LOGS第2022/11/05期||西湖大学 夏俊: 图对比学习中的负采样问题
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LOGS第20220917期||Broad Institute金汶功: 基于等变神经网络的抗体抗原3D结构预测与设计
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中科大×LOGS || 加拿大蒙特利尔唐建：图几何学习与药物发现
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LOGS第2023/06/03期|| 上海交通大学杨晨晓：连接MLP与GNN：探讨图神经网络天生的强大泛化性
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这绝对是全网最全的Transformer，VIT/Swin/DETR模型全详解，迪哥3小时带你吃透Transformer模型！
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LOGS第2023/03/25期||华为诺亚方舟实验室张莹雪: 图神经网络与芯片设计
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LOGS第2023/03/11期||VLDB 2022 Best Paper Winner 彭靖姝: 大规模图网络去中心化训练
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LOGS第2023/03/05期||KDD 2022 Best Paper Award Winner 马菁：图学习与因果推断
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李开复FII大会重磅发言：未来企业只有两种可能——拥抱AI生存,或拒绝变革消亡
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LOGS图学习研讨会2022/12/10期||阿里达摩院文青松：智能时间序列分析与应用
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LOGS第2023/11/11期||宾州州立 戴恩炎: 可信赖图神经网络：公平性，鲁棒性与隐私
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LOGS第2024/01/13期||新加坡管理大学 文志豪 ：图增强低资源文本分类的提示微调
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LOGS第2024/03/02期||北京大学王希元 ：Neural common neighbor for link prediction
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不会写代码，能用AI编程吗？我用Cursor开发了9款产品！