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【导读】查找阅读最新论文,是人工智能从业者工作的日常需求。目前,我们一般是从IEEE/ACM网址获取,arXiv,Google学术,或者从关注的Twitter/微博等获取。虽然能解决找论文需求,但还是稍微费时费力,尤其是很多出入者用户。此外,各种精细粒度主题论文的获取,现在基本靠人肉了。。针对这些种种痛点,专知推出主题定制的论文推送和查找,让你快速获取最新的AI论文,不用愁咋去查找最新你感兴趣主题论文等等。

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背后实现技术揭晓


这一套咋弄的呢?


我们来稍微解释下。可以先详细看下 专知是个啥  专知,一个新的认知方式!


 专知的处理基本流程如下,涵盖论文内容的生产、处理、分发三个基本的环节:


● 内容生产: 一方面我们基于WebCollector开源爬虫构建实时定点数据采集系统,针对论文源做了精选采集,包括 ArXiv、DBLP等等。


● 内容处理: 重点解决“专”和“知”的问题,一方面是内容的结构化、体系化、链路化,另一方面是内容的专业可信质量评估,均通过机器学习算法和社会化人工协作机制来完成。经过“专”和“知”处理产生知识性内容与主题知识树构成内容知识库。


内容分发: 现阶段主体以主题定制、主题链路、搜索发现三种交互方式,把专业可信的知识触达到用户,满足用户的需求。




下面再来好好说下如何给文章做AI主题语义解析和PDF图片解析这一步。首先,我们构建涵盖5000多个人工智能完整的主题结构知识体系。具体咋构建的

具体咋构建看这篇就好,构建AI知识体系-专知主题知识树简介


基于AI主题知识树,那么新进来的文章,采用主题深度匹配和分类解析,就可以具体给这些论文解析出相关主题了。

论文PDF解析采用PDFbBox


这一周热点论文

  1. Google大脑的 

   http://www.zhuanzhi.ai/document/dc274d7744c456d8af00dd0b5b35bb98


2. DeepMind的音乐生成

http://www.zhuanzhi.ai/document/814460ad7f1087bb64ff71107520f0a0


3.贝叶斯卷积神经网络

  http://www.zhuanzhi.ai/document/f6bc219d5c4f0a2c5c332fa4b635a188


4. 多模态概念推导


5. 2018年世界杯冠军预测

Prediction of the FIFA World Cup 2018 - A random forest approach with an emphasis on estimated team ability parameters

http://www.zhuanzhi.ai/document/ecc208cb5a474ff9d9454ecae2a6e7d5



好了大概先介绍这么多,更多的使用专知吧,给我们多提意见!

多了解专知!

专知,一个新的认知方式!

构建AI知识体系-专知主题知识树简介

一图了解人工智能知识体系大全-专知主题知识树人工智能可视化

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