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有关机器学习的论文直播(2024年12月全新视觉)

内容来源：安定传媒所属栏目：导读更新日期：2024-12-03

有关机器学习的论文

2024年机器学习创新与论文写作指南 𐟚€ 2024年即将到来，机器学习和智能算法的结合依然是科技领域的焦点。今天，我想与大家分享一些在这个领域进行算法创新的技巧，包括具体的模型算法和论文写作经验。 𐟔砦𗱥𚦥�𙠦补ž‹优化随着硬件性能的提升，深度学习模型的规模也在不断扩大。在2024年，如何优化大型模型的训练和推断效率成为一个重要课题。我推荐大家关注模型剪枝、量化和蒸馏等技术。通过裁剪冗余连接、减少参数位数以及知识传递等手段，可以在不降低性能的情况下减小模型规模，提高计算效率。这方面的前沿研究可以参考近期的论文，如《EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks》。 𐟤– 强化学习与元学习的融合强化学习和元学习是近年来备受瞩目的研究方向。在2024年，将这两者相互融合，创造出更加灵活、适应性强的算法，是一项令人激动的尝试。相关论文推荐《Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks》。通过这样的结合，我们有望在算法的学习和适应性方面取得新的突破。 𐟌 图神经网络的进阶应用图神经网络（GNNs）在社交网络、生物信息学等领域取得了显著成果。在2024年，拓展GNNs的应用范围，将其引入更多领域，如医疗、金融等，是一个有趣的方向。这涉及到对图结构数据的更好建模和表示学习。推荐阅读《GraphSAGE: Inductive Graph Embeddings via Scalable Neighborhood Aggregation》以深入了解图神经网络的基础知识。 𐟎䠨ž合多模态信息的联合学习随着多模态数据的普及，如何更好地融合文本、图像、声音等信息，进行联合学习成为一个挑战。在2024年，我建议关注多模态融合的创新算法。相关研究不仅涉及模型设计，还需要考虑数据预处理和特征融合等问题。一篇经典论文是《M3ER: Multi-Modal Multi-Entity Transformer for Knowledge-Graph Enhanced Recommendation》。希望这些建议能帮助你在机器学习和智能算法的创新和论文写作方面取得成功！

计算化学与人工智能的完美结合𐟒ᰟ”슦œ€近，几位计算化学的伙伴们向Kitty咨询关于如何将计算化学与人工智能相结合。他们的导师给予了他们一个充满挑战性的研究方向——计算化学＋人工智能。尽管导师没有提供太多具体的指导，但Kitty理解这种探索的渴望，并愿意分享一些相关的研究题目。 𐟓Œ 分享几个关于计算化学与人工智能的论文题目： 1️⃣ 深度学习在药物分子活性预测中的应用 2️⃣ 利用卷积神经网络优化分子动力学模拟中的势能函数 3️⃣ 人工智能辅助的高效量子化学计算方法开发 4️⃣ 基于机器学习的分子轨道能级预测模型研究 5️⃣ 人工智能在新型二维材料性质预测中的应用 6️⃣ 基于强化学习的材料结构优化算法研究 7️⃣ 深度学习在药物分子-蛋白质相互作用研究中的应用 8️⃣ 机器学习在有机化学反应机理解析中的应用 9️⃣ 基于图神经网络的化学反应路径预测研究 𐟚€ 如果你对这些方向感兴趣，或者正在寻找一个能够结合深度学习/机器学习与计算化学的课题，Kitty的科研团队可能会有适合你的机会。我们有一个正在进行的项目，涉及深度学习和机器学习在计算化学中的应用，已经有成熟的想法和实验数据，可以带领2-3位同学共同发表SCI论文。 𐟓‹ 我们欢迎以下类型的同学加入：导师放养，缺乏创新点，专业方向不一致的同学正在进行本硕博毕业论文、保研或申博的同学有人工智能完整学习路径，化学其他专业的同学也可以申请 𐟌Ÿ 让我们一起探索计算化学与人工智能的结合点，开启科研的新篇章！

𐟎mi使用秘籍大公开！𐟓š 𐟌ŸKimi使用全攻略𐟌Ÿ 想要掌握Kimi的使用技巧吗？这里为你准备了详细的使用指南，包括如何正确提问、长提示词和短提示词的使用方法，以及爆文提示词的应用。通过这些内容，希望能够帮助你更好地利用Kimi，提升你的工作效率和学术研究水平！ 𐟓如何正确提问在询问Kimi问题时，确保你的指令清晰明确，避免冗余和模糊的表述。例如，如果你需要撰写一篇论文大纲，可以这样提问：“你好，Kimi。我想写一篇关于机器学习的论文，但不知道如何开始。你能帮我拟定一份论文大纲吗？请包括标题、摘要、引言、相关工作、方法、实验、结果、讨论、结论和参考文献。” 𐟓š长提示词与短提示词长提示词通常用于更复杂的任务，如撰写论文或进行深度分析。而短提示词则适用于简单的查询或需要快速响应的情况。例如，你可以使用“写论文指令”来请求Kimi帮你撰写论文大纲或文献综述，而“去除冗余”指令则可以帮助你优化文本内容。 𐟒ᧈ†文提示词想要撰写出高点击率的文章？试试爆文提示词吧！这些提示词可以帮助你吸引更多读者，提升文章的曝光率。例如，你可以使用“热门话题”或“趋势分析”等提示词来指导Kimi生成具有吸引力的内容。 𐟔更多使用技巧除了以上提到的基本指令，Kimi还提供了许多其他有用的功能。例如，你可以使用“角色设定”来让Kimi扮演一个专业的论文评审专家，为你提供更专业的建议。同时，“节省空间”和“多版本参考”等功能也可以帮助你更高效地润色和修改文本内容。 𐟓š掌握这些技巧后，你就可以充分利用Kimi的强大功能来提升你的学术研究和写作效率了！快来试试吧！

商学院里的AI与人类：深度对话的开始有时候，写作的热情也会遇到瓶颈。但想到五月份那些让人抓狂的论文修改、复审、写作和答辩，我决定继续更新。毕竟，美好的暑假在向我招手。于是，我决定跳过机器学习（ML）的细节，直接进入人类与AI的讨论。毕竟，最近我的脑海里全是这个话题，而且手头上所有待审的论文都与此相关。说实话，我一直没有时间整理这些论文（主要是懒）。粗略算了一下，这个文件夹里已经有100多篇论文了，而且大多数都只存在于和自己研究相关的期刊和会议里。因为没有特别清晰的框架，所以先聊聊两个让我感触颇深的点吧（可能有些哲学色彩）。关于贡献的探讨 𐟤” 首先，是关于AI的贡献问题。换句话说，AI与之前的科技相比，在引入我们的工作生活中有何不同？进一步地，当我们做LLM（法律语言模型）时，它和之前接触的算法或机器有何区别？我个人更喜欢长期的深入效应，而不是一时的新奇效果。另一方面，AI的可信度问题也被讨论过很多，但有多少是因为它的不完善而带来的呢？人的因素 𐟑䊊其次，是关于人的因素。我在很多维度上相信技术优于人。现阶段的有效人机协作可能来自于法规（比如需要有人背书），也可能需要人来发布任务，也就是说需求还是来自于人，那么核算自然也来自于人。所以我关注的人机协作，既在用AI与AI配合的人的层面，也在被AI服务的人（消费者）层面。正在进行的工作 𐟓ˆ 关于这一大块的working projects，我们正在做的有不少，进度不尽相同，有的可能只是一个idea（带宽实在不够）。如果机缘巧合，欢迎邮件联系我们深入聊聊。近期可能想要更多地往大模型算法或者经济建模的方向发展。可能有点泛泛而谈，就当是个引子吧。

应用化工与机器学习：SCI论文选题指南最近有几个学化工的小伙伴来找我，说他们急得团团转，题目还没定下来，看了好多文献也不知道怎么办，问我能不能带带他们。当然可以啦！化工和人工智能的结合有很多创新方向，paper还没准备的同学快来跟我一起冲高区吧！今天我就来给大家分享一些化工和机器学习的创新课题，绝对干货满满！基于卷积神经网络的化工流程图像识别与故障诊断 𐟓𘊨🙤𘪦–𙥐‘主要是用卷积神经网络来识别化工流程中的图像，并进行故障诊断。想象一下，通过摄像头监控化工设备，然后通过机器学习算法自动识别故障，是不是很酷？利用循环神经网络预测化工过程中产品组成变化 𐟔„ 循环神经网络在这个方向上也有大用。通过分析历史数据，预测未来产品的组成变化，对于优化生产过程和减少浪费非常有帮助。应用支持向量机优化化工反应器操作参数以提高产量 𐟚€ 支持向量机在这个领域也有很好的应用。通过优化反应器的操作参数，可以提高产量和质量。这个方向不仅理论性强，实验效果也很显著。基于随机森林算法的化工过程多变量统计控制策略 𐟌𓊩š机森林算法在多变量统计控制上有很好的表现。通过分析多个变量的关系，可以更好地控制化工过程，减少故障发生。机器学习在化工精馏塔操作参数优化中的应用与实现 𐟏—️ 精馏塔是化工中的重要设备，通过机器学习优化其操作参数，可以提高精馏效率，节约能源。这个方向非常实用，适合工程应用。应用主成分分析结合神经网络进行化工过程变量筛选与预测 𐟧 主成分分析和神经网络的结合在这个方向上非常有效。通过筛选关键变量，预测化工过程的变化趋势，对于优化生产过程非常有帮助。基于时间序列分析的化工生产批次过程监控与故障预警 ⏰ 时间序列分析在化工生产批次监控和故障预警上有很好的应用。通过分析历史数据，预测未来可能出现的问题，提前采取措施，避免事故发生。利用机器学习算法预测化工过程中的聚合反应动力学 𐟔슨š合反应的动力学预测对于优化反应条件和减少副产品非常重要。通过机器学习算法预测反应过程，可以更好地控制反应条件。深度学习在化工反应路径自动发现与优化中的应用 𐟌 深度学习在这个方向上非常强大。通过自动发现反应路径，优化反应条件，可以提高反应效率和产品质量。这个方向非常适合科研和工程应用。机器学习在化工换热网络设计中的应用与优化 𐟌᯸ 换热网络的设计对于化工过程非常重要。通过机器学习优化换热网络设计，可以节约能源和减少成本。这个方向非常实用，适合工程应用。总结 𐟓 如果你对化学和人工智能感兴趣，这些方向绝对值得一试！只要有化学基础，没有人工智能基础也没关系，我可以提供完整的学习路径。目标SCI 1-4区，CCF A-C，还可以自带课题哦！导师放养，没有创新点、没有课题等问题都可以解决。快来加入吧！

如何从经管专业转码并发表三篇论文？最近有朋友问我，从本科经管专业转到计算机专业，一年后还能发表三篇论文，是怎么做到的？今天就来分享一下我的转码之路，希望能帮到感兴趣的小伙伴们。从经管到信管：初次接触编程 𐟒𛊊我本科读的是经管学院的信息管理与信息系统专业。大类招生让我到大三才真正接触到一点Java编程。之前对深度学习和Python完全没有任何基础。确定方向：商业分析、数据科学还是人工智能？ 𐟤” 在大三时，我确定了自己想转的方向——商业分析（BA）、数据科学（DS）或者人工智能（AI）。于是，我开始学习Python和简单的机器学习算法。一、Python和算法入门：从零开始 𐟐 我主要跟着Coursera上的课程学习：吴恩达老师的入门课程：机器学习/深度学习密歇根大学的应用数据科学系列课程这两个课程在小破站上都有中文翻译版本。吴恩达的课程很直观，能带小白入门机器学习算法；而密歇根大学的课程则让我用Python进行简单的机器学习实操。二、逐步深入：从调包到自定义模型 𐟚€ 对于机器学习算法，很多人一开始就调包如sklearn并进行调参训练模型。我也在基础阶段时很难看懂源代码，不太建议一开始就这么硬核。于是，我会去Kaggle找一些项目来做，同时参考周志华老师的《机器学习》和R语言的《统计机器学习》两本书进行学习。三、科研之路：深度学习的系统了解 𐟓š 我首推的是《深度学习》这本书，它让我对深度学习有了系统性的了解。很多章节在我后续做科研时提供了思路和参考。同时，我还推荐一个网站“动手学习深度学习”，里面有用PyTorch或TensorFlow写的代码块，按章节学习不会觉得很涩。此外，我还推荐看Boyd的《凸优化》，前几章理论系统学习了凸优化，后面是具体应用和梯度下降。这些知识在机器学习和深度学习领域的科研中非常有用。总结以上是我读博前和读博前半年的转专业和适应专业的分享。关于论文写作和方向选择，我会在下一次总结中详细分享。希望这些经验能帮到你们！

【机器学习模型发现，大多数与疾病相关的肠道细菌实际上与疾病无关】许多与细菌相关的疾病，如炎症性肠病或结直肠癌，与肠道微生物组的改变有关。不过，11月14日发表在Cell上的一项研究表明，这些疾病可能是由细菌负荷（微生物密度）的变化而不是某个细菌的相对丰度引起的。研究人员使用机器学习模型发现，至少有一半通常被认为是细菌相关状况的肠道细菌种类的变化，可能是由细菌负荷的总变化而非疾病本身所触发的。论文通讯作者、德国海德堡欧洲分子生物学实验室（EMBL）的Peer Bork说：“我们惊讶地发现，许多以前被认为与疾病相关的细菌，实际上更多地是由细菌负荷的变化来解释的。这些细菌主要与腹泻和便秘等症状相关，而不是直接与疾病状况本身联系在一起。” 细菌密度与体内粪便运输时间、稠度、水分含量和肠道pH值密切相关。腹泻或便秘等会影响肠道细菌密度，进而影响菌群多样性。因此，当我们看到某种细菌种类发生变化时，它可能不是由某种特定疾病引起的，而是由许多疾病共有的一般症状引起的，比如腹泻。细菌负荷一直被认为是微生物组研究中的一个重要部分，但由于实验方法的高成本和劳动密集型特征，大规模分析在很大程度上受到限制。研究人员使用机器学习方法来克服这一限制。他们开发了一种粪便细菌负荷预测模型，并将其应用于大规模宏基因组数据集，以探索相关微生物在健康和疾病中的变化。 “测量粪便样本中的细菌负荷需要付出很多努力，我们很高兴能够访问两个大型宏基因组数据集，其中的细菌负荷已经通过实验测量。”论文共同通讯作者、EMBL的Michael Kuhn说，“通过我们的方法，我们希望将这些数据推广到更大的领域，并利用我们提供的工具，所有成人肠道微生物组研究都可以预测细菌负荷。” 团队为研究生成的新数据集包括数千个宏基因组以及欧盟资助的GALAXY项目和诺和诺德基金会资助的MicrobLiver项目中实验测量的细菌负荷。他们还使用了先前公开的MetaCardis研究的宏基因组和细菌负荷数据。对于探索性数据集，他们使用了来自先前研究的数万个宏基因组，包括来自日本和爱沙尼亚的深度表型人群。不过，该研究存在局限性。因为分析仅仅基于关联性，研究人员无法建立因果关系的明确方向，也无法提供机制上的洞察。此外，所开发的方法仅适用于人类肠道微生物组：需要不同的训练数据集来预测其他物种的细菌负荷。未来的研究将集中在与疾病更直接相关的菌群上，不仅限于细菌负荷，以更好地了解它们在疾病病因学中的作用及其作为生物标志物的潜在用途。此外，研究人员计划改进预测模型，以应用于其他环境，如海洋和土壤微生物组，可以进一步了解全球范围内的微生物生态。来源：Cell Press 论文链接：网页链接「一周科技速览」「生命科学」「肠道菌群」

学术类论文在学术研究和专业发展的道路上，阅读论文是不可或缺的一部分，特别是在人工智能、机器学习和深度学习这些快速发展的领域。𐟓š Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域掀起了一场革命。这个模型在2017年由Vaswani等人在《Attention is All You Need》一文中首次提出，标志着注意力机制在序列到序列（Seq2Seq）任务中的主导地位，尤其是在机器翻译领域。𐟌 这篇文章彻底改变了传统基于循环神经网络（RNN）的模型，为全新的研究方向奠定了基础。为了帮助大家更好地理解这个领域，我们整理了一份包含40篇关于Transformer模型的论文清单，每一篇都充满了新的发现和洞见。𐟓 通过阅读这些论文，你可以深入了解Transformer模型的理论基础、应用场景以及未来发展方向。无论你是学术研究者、工程师还是学生，这些资源都将为你提供宝贵的参考和启发。𐟌Ÿ

这个数据集网站简直是个宝藏！𐟎‰ 你有没有遇到过做项目时找不到合适的数据集、论文或者代码的情况？别担心，我来给你推荐一个超级实用的网站，简直是机器学习领域的万能工具！𐟒这个网站提供了海量的论文、代码、数据集和方法评估表格，简直是科研人员的福音！无论你是初学者还是资深研究者，这里都能找到你需要的资源。𐟌Ÿ 强大的搜索功能𐟔 这个网站有一个非常强大的搜索功能，你可以轻松找到你需要的论文和代码。只要输入关键词，就能快速定位到相关的内容，省时省力。多样的数据集选择𐟓抨🙩‡Œ有10696个数据集结果，包括著名的CIFAR-10、ImageNet、MS COCO等。每个数据集都有详细的介绍和下载链接，方便你直接使用。丰富的论文资源𐟓„ 不仅仅是数据集，这里还有14940篇论文和106项基准测试。你可以浏览这些论文，了解最新的研究进展和学术动态。贴心的过滤功能𐟌 你可以根据语言类型过滤论文，这对于多语言研究者来说简直是太贴心了。再也不用担心找不到自己需要的论文了。实际案例分享𐟓‹ 举个例子，我在做图像分类项目时，这个网站帮我找到了CIFAR-10数据集和相关的论文，简直是我的救星！总之，这个数据集网站真的是太实用了，强烈推荐给大家！如果你也在做机器学习相关的项目，不妨去看看这个网站，说不定会有意想不到的收获哦！𐟚€

#大模型日报# ai前沿动态【自解释学习】链接：论文概述：自解释学习(LSX) 提出了一种创新的机器学习框架，通过内部评价模型对学习模型生成的解释进行评估和反馈，从而提升模型泛化能力、降低混杂因素影响并生成更忠实可靠的解释，但同时也对数据集大小和模型容量提出了更高的要求。

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