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SIGIR
无偏学习排序的基础与应用的最新进展
本教程介绍了无偏学习排序（ULTR）领域的核心概念和最新发展，包括其方法的若干应用以及在排序公平性方面的相关连接，旨在为对开发新的 ULTR 解决方案或在实际应用中利用 ULTR 方法感兴趣的研究人员和产业从业者提供帮助。
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a year ago
从自由旋转的三维刚体的图像中学习可解释的动态学
本文提出一种物理知识指导的神经网络模型，能够从图像序列中估算预测旋转刚体的 3D 动力学，多阶段预测管道映射图像到与 SO (3) 同胚的潜在表示，通过学习得到的哈密顿表示，利用哈密顿运动方程预测未来的潜在状态。
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2 years ago
IJCAI
分区函数估计：量化研究
本论文探讨了 18 种基于概率图模型的分区函数的估计方法，并经过广泛的基准实验进行了严格的实证研究。研究发现精确技术与近似技术的效率是相同的，因此我们对设计具有增强可扩展性的近似技术的机会持乐观态度。
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3 years ago
样本选择偏差校正理论
本文基于分布稳定性的新概念，对样本选择偏差校正进行了理论分析，研究了两种估计技术：基于簇的估计技术和核均值匹配，以及使用这些技术对几个数据集进行样本偏差校正实验。
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16 years ago
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