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清華AMiner與同濟iDVX實驗室共同研發(fā)AI視頻神器:帶你秒讀論文

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為方便用戶了解論文的更多詳情,秒讀論文在視頻結(jié)束頁自動生成二維碼,掃碼即可進入 AMiner 頂會專版的 KDD 2020 專題網(wǎng)站論文專欄對應的文章詳情頁,詳細了解文章核心內(nèi)容,迅速獲得您需要的論文作者介紹、摘要、文章簡介、研究結(jié)果、引用文獻等重要內(nèi)容。

AMiner 頂會專版 —— KDD 2020 專題網(wǎng)站

8 月 23 日,國際數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最高級別的會議 ACM SIGKDD(國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會,簡稱 KDD)即將舉辦,今年的 KDD 大會將以線上形式舉行。AMiner 頂會專版上線KDD 2020專題網(wǎng)站,網(wǎng)站開設(shè)論文、華人學者、視頻等專欄。

在論文專欄,用戶可通過主題、作者、論文發(fā)表機構(gòu)來篩選自己感興趣的論文,專欄還設(shè)有論文推薦功能,可一目了然找到閱讀量最高和最受關(guān)注的論文。
在論文專欄的主頁篩選本次 KDD 2020 上京東集團所發(fā)表的論文,進入以下頁面,這里呈現(xiàn)了每篇論文的題目、作者、概要、引用情況、瀏覽量等信息,用戶直接在此免費下載所需論文的全文,也可以在評論區(qū)和點贊區(qū)參與互動。

對于論文作者,用戶可通過點擊作者名字,進一步了解作者畫像,深入了解作者的相關(guān)研究。

以 KDD 2020 上京東集團所發(fā)表的論文為例,體驗一下秒讀論文吧:

1. 論文題目:Faster Secure Data Mining via Distributed Homomorphic Encryption

簡介:作者提出了一種分布式學習框架,以大大提高基于同態(tài)加密的數(shù)據(jù)挖掘算法的訓練速度。

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聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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