本文收录近几年顶会论文链接，不定期更新~对你有帮助的话还请多多点赞收藏(=・ω・=)CVPR(IEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition)https://openaccess.thecvf.com/CVPR2023?day=allhttps://openaccess.thecvf.com/CVPR2022?day=allICCV(IEEEInternationalConferenceonComputerVision)https://openaccess.thecvf.com/ICCV2023https://openaccess.the
大家可能还记得，今年五月份公布的，将由国内大佬马毅和沈向洋牵头办的全新首届AI学术会议CPAL。这里我们再介绍一下CPAL到底是个什么会，以防有的读者时间太久有遗忘——CPAL（ConferenceonParsimonyandLearning）名为简约学术会议，每年举办一次。第一届CPAL将于2024年1月3日-6日，在香港大学数据科学研究院举办。大会地址：https://cpal.cc就像名称明示的那样，这个年度研究型学术会议注重的就是「简约」。第一届会议一共有两个轨道（track），一个是论文集轨道（存档）和一个「最新亮点」轨道（非存档）。图片具体的时间线我们也再复习一下：图片可以看到，论
三十多年来，在线算法一直被科学家寄予厚望，但一篇论文的诞生让它走下了神坛。它的目标，简单来说就是在没有完整数据的情况下，通过有限的信息提前找到最佳策略。在我们的生活中，例如股市场的即时交易分析，还有导航路径的实时规划，都有在线算法的身影。不过没有完整数据，就意味着性能将受到限制；因此科学家们一直期待它能突破数据的桎梏，达到更高的效率。然而就在最近，来自微软研究院、牛津大学等机构的研究人员在进行了一场实验之后发现，这种算法的复杂度远远超过了人们的期待。他们也凭借着这篇论文，在今年的计算理论顶会STOC上获得了最佳论文奖。那么，他们获奖的这项研究，具体说了些什么呢？科学家们的“30年期待”这里我们
DiscreteAdversarialAttacktoModelsofCode写在最前面一些对关系抽取和事件抽取相关的启发和思考摘要总结与展望课堂讨论研究背景与意义对抗攻击针对代码模型的对抗攻击Semantic-adhering语义依附的代码模型针对Semantic-adhering的对抗攻击Dak的意义主要贡献研究内容与方案形式化定义DaK的工作流程DestroyerFinderMerger针对DaK的防御实验结果实验设置实验结果—攻击效率实验结果—对抗样例生成时间实验结果—deadcode检测实验结果—消融实验实验结果—EverI的防御表现实验结果—EverI的训练时间写在最前面本文为邹德
KeepingPacewithEver-IncreasingData:TowardsContinualLearningofCodeIntelligenceModels写在最前面论文名片nlp中的命名实体识别NER和关系抽取任务RE的启发课堂讨论噪声数据排除基于可塑权重巩固EWC的自适应参数正则化代码克隆检测准确率比较低绪论代码生成大模型PPT学习，连贯动画感（方框是后期添加的）研究方法与思路持续学习REPEAT方法整体方案代表性样本重放可塑权重巩固（EWC)基于可塑权重巩固（EWC)的自适应参数正则化实验方案与结果数据集实验设置基线对比泛化能力`为什么漏洞检测和代码克隆任务上的准确率这么低`？
整理：AI算法与图像处理欢迎关注公众号AI算法与图像处理，获取更多干货：推荐微信交流群现已有2000+从业人员交流群，欢迎进群交流学习，微信：nvshenj125B站最新成果demo分享地址：https://space.bilibili.com/288489574顶会工作整理Githubrepo：https://github.com/DWCTOD/CVPR2023-Papers-with-Code-Demo论文速读LCM-LoRA：通用stablediffusion加速模块标题:LCM-LoRA:AUniversalStable-DiffusionAccelerationModule论文：ht
ContraBERT:EnhancingCodePre-trainedModelsviaContrastiveLearning写在最前面对nlp领域其他方向研究的启发介绍Contrabert方法Method数据增强和训练细节实验ExperimentRQ1：RobustnessEnhancement鲁棒性提升RQ2:VisualizationforCodeEmbeddings代码嵌入可视化RQ3:PerformanceofContraBERTonDownstreamTasks下游任务性能RQ4:AblationStudyforPre-trainingTasks预训练任务的消融研究讨论写在最前面随
无人机顶会顶刊2023国际期刊1、ScienceRobotics2、IEEETransactionsonRobotics(TRO)3、IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering（TASE）4、InternationalJournalofRoboticsResearch(IJRR)5、IEEERoboticsandAutomationLetters(RA-L)6、JournalofFieldRobotics(JFR)7、IEEERoboticsandAutomationMagazine(RAM)国际会议1、AnnualConferenceo
0汇总数据类型数据名称数据处理出租车数据波尔图原始数据：2013年7月到2014年6月，170万条数据ICDE2023 ContrastiveTrajectorySimilarityLearningwithDual-FeatureAttention 过滤位于城市（或国家）区域之外的轨迹过滤包含少于20个点或超过200个点的轨迹——>137W轨迹CIKM2022EfficientTrajectorySimilarityComputationwithContrastiveLearning为两个数据集设置相同的采样率，即15秒根据轨迹的开始时间戳将每个数据集划分为训练集和测试集，其中前100万条轨迹
USENIXSecurity是国际公认的网络安全与隐私计算领域的四大顶级学术会议之一、CCF(中国计算机学会)推荐的A类会议。每年的USENIXSecurity研讨会都会汇集大量研究人员、从业人员、系统管理员、系统程序员和其他对计算机系统、网络安全和隐私最新进展感兴趣的人。近日，在2023年USENIX安全研讨会（USENIXSecuritySymposium-2023）上，共计发表了隐私计算相关文章51篇，涉及联邦学习、同态加密、安全多方计算等多个隐私计算领域，作为网络安全与隐私计算领域的顶级会议，它的录取率常年低于20%。今年的会议上国内学者贡献了非常多的优秀成果，我们选取几个热门领域来简
