2021年AI领域惊喜不断！这份「2021年充满惊喜的AI论文综述」你敢错过吗？
本文介绍了2021年必看的AI论文，其中包含了最新的研究成果。一位名为Louis-François Bouchard的作者在GitHub上分享了这份“2021年充满惊喜的人工智能论文综述”，其中涵盖了AI领域的多个重要方面，例如道德、偏见、治理和透明度等。论文中包括了一些令人惊喜的最新研究成果，例如DALL-E和Swin Transformer。
顶会论文发表秘籍：如何提高你的odds?
这篇文章主要讲述了计算机专业硕博生在顶级学术会议中的重要性，同时探讨了如何提高科研能力、选择合适的会议类别以及NLP顶会审稿的流程等问题。作者以复旦大学计算机科学技术学院的教授为例，分享了他在自然语言处理领域的研究成果和经验，为读者提供了宝贵的指导。
2022AIandML口头禅：顶会论文的度量方法与影响
本文介绍了2022年最新AI和ML发展综述，重点关注顶级会议中的度量方法和影响。该综述由巴西阿雷格里港南里奥格兰德联邦大学信息学研究所发布，分享了最新的AI和ML技术动态与研究进展。
人工智能不确定性会议(UAI):多类别学习器及其在非均匀样本复杂度问题上的应用
这篇文章主要讨论了人工智能不确定性会议（UAI）的内容及其相关的研究。其中，作者关注了多类神经网络在无监督域自适应中的应用问题，提出了一种基于PAC-贝叶斯自适应界限的多类别学习器，用以提高其非均匀样本复杂度的理论描述。同时，文章还探讨了祖先图作为编码因果知识的重要工具，通过构建最大祖先图（MAGs）来实现条件独立的图表征和计算。针对MAGs之间的马尔可夫等价问题，作者提出了一种新的图形判据，使得最坏情况下的运行时间可以达到O(n^3)，且准则是用自然图概念表示的。