机器学习研究论文 机器学习、深度学习及相关领域的研究论文列表。 我整理了一份我遇到和阅读的研究论文清单。 我会在每周阅读论文时不断更新论文列表及其摘要。 如何阅读研究论文 Andrew Ng 教授就给出了一些很棒的技巧。 我在总结了提示。 目录 可以根据区分标准查看论文列表，例如（会议地点、出版年份、主题涵盖、作者等）。 以下过滤格式可用于查看论文列表： 所有论文 论文名称 地位 话题 类别 年 会议 作者 概括 关联 0 读 CNN、简历、图像 可视化 2014年 ECCV 马修·D·泽勒，罗伯·弗格斯 在 CNN 过滤器激活上使用反卷积可视化 CNN 过滤器/内核。 1 读 CNN、简历、图像 建筑学 2015年 CVPR 克里斯蒂安·塞格迪，刘伟 提出使用1x1 conv操作来减少深度和宽CNN中的参数数量 关联 2 ResNet（用于图像识别的深度残差学习） 读 C

自然语言处理顶会ACL 2020在本周公布了接受论文的结果，本文整理了20篇已录用的高水平论文，分别来自世界各地顶级学术单位，涉及BERT、表示学习、对话、偏见等，大家来看下NLP领域最新研究是什么。

基于领域本体的知识整合浅析.doc

环境感知系统在智能汽车中的应用有望提高道路交通的安全性。众所周知的环境感知传感器有雷达，激光或视觉传感器等，它们能够使汽车检测路上的威胁，预计出现危险的驾驶情况并采取主动行为避免碰撞。除了汽车传感器系统中的多传感器融合，复杂的信号处理和传感器数据融合策略对整个系统的可用性和稳定性具有非常重要的意义。在本文中，我们考虑原始传感器的数据融合（低层次）和预处理测量点（高层次）的数据融合方法。我们对传感器配置、道路交通情景、数据融合样式和信号处理算法进行建模研究并且通过离散事件模拟将传感器数据对结合到不同抽象层次上的多传感器系统进行性能研究。

英文| [简体中文]（ ） 表面缺陷检测：数据集和论文 :horse: :chart_increasing:在表面缺陷研究领域不断总结开源数据集非常重要。收集并汇编了2017年以来的重要重要论文，可以在 文件夹。 :whale: 数据集下载： | 介绍 目前，基于机器视觉的表面缺陷设备已在3C，汽车，家用电器，机械制造，半导体和电子，化学，制药，航空航天，轻工等多个行业的各个领域中广泛取代了人工视觉检查。基于机器视觉的传统表面缺陷检测方法通常使用常规图像处理算法或人为设计的特征以及分类器。一般而言，成像方案通常是通过使用被检查表面或缺陷的不同属性来设计的。合理的成像方案有助于获得照明均匀的图像，并清晰地反映物体的表面缺陷。近年来，许多基于深度学习的缺陷检测方法也已广泛用于各种工业场景中。 与计算机视觉中清晰的分类，检测和分割任务相比，缺陷检测的要求非常普遍。实际上，它的要求可以分为三个不同的级别：“缺陷是什么”（分类），“缺陷在哪里”（

基于深度学习的领域情感词典自动构建_——以金融领域为例。 摘要：【目的】为特定领域情感分析任务构建一个适用的情感词典。 【方法】以金融领域为例, 结合语料库和知 识库的特点, 提出一种全新的构建情感词典的方法: 利用词向量方法将文本信息映射到向量空间, 借助已有的 通用情感词典, 自动标引训练语料, 按照9:1的比例构建训练集和预测集。使用Python构建深度神经网络分类器, 判断特定领域候选情感词的情感极性, 构成情感词典。【结果】本文构建的神经网络分类器的训练集准确度为 95.02%, 预测集准确度为 95.00%, 同时证明了利用本文方法所构建的情感词典在金融领域中的表现优于其他已 有方法。 【局限】抽取种子词的方法需要进一步优化。 【结论】本文方法解决了训练神经网络分类器中训练语料 不足的问题, 同时解决了词向量的语义相关性无法区分情感信息的问题。在构建面向特定领域情感词典上具有 较好的表现, 为该领域其他研究提供参考依据。

2021交通运输领域新型基础设施建设行动方案（2021—2025年）.pdf

Chinese_medical_NLP 医疗NLP领域（主要关注中文） 评测数据集 与 论文等相关资源。 9.CHIP2020各项评测已开放 10.医学数据挖掘与算法评测大赛 11.中文医疗对话数据集 12.阿里发布的中文医疗标准数据集合 中文医学知识图谱 CMeKG 英文数据集 PubMedQA: A Dataset for Biomedical Research Question Answering COMETA: A Corpus for Medical Entity Linking in the Social Media MedMentions 相关论文 1.医疗领域预训练embedding 2.综述类文章 3.电子病历相关文章 4.医学关系抽取 5.医学知识图谱 6.辅助诊断 7.ACL2020医学领域相关论文列表 8.医疗实体Linking（标准化） 9. AAAI2020

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