会员服务
搜索引擎营销 · Engineering · HTTPS · arXiv ·
8 月 27 日
Widespread misidentification of SEM instruments in the peer-reviewed materials science and engineering literature
翻译：暂无翻译
0
下载
关闭预览

相关内容

SEM 是 Search Engine Marketing 的缩写，中文意思是搜索引擎营销。SEM 是一种新的网络营销形式。SEM 所做的就是全面而有效的利用搜索引擎来进行网络营销和推广。SEM 追求最高的性价比，以最小的投入，获最大的来自搜索引擎的访问量，并产生商业价值。
《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
专知会员服务
64+阅读 · 2023年6月10日
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程，附77页ppt
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程，附77页ppt
专知会员服务
59+阅读 · 2022年5月5日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
生成性对抗网络:理论模型、评估指标和最近发展的概述，Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments
生成性对抗网络:理论模型、评估指标和最近发展的概述，Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments
专知会员服务
40+阅读 · 2020年5月30日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
强化学习族谱
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
半参数空间自回归模型的理论研究及应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
SDN数据平面中大规模流表的高性能查找方法研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
基于UGC的应急响应决策支持系统关键技术研究
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Deep Meta-learning in Recommendation Systems: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2022年6月9日
Recommender systems based on graph embedding techniques: A comprehensive review
Arxiv
22+阅读 · 2021年9月20日
Incorporating prior financial domain knowledge into neural networks for implied volatility surface prediction
Arxiv
17+阅读 · 2021年5月28日
ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training
Arxiv
12+阅读 · 2021年5月7日
A continual learning survey: Defying forgetting in classification tasks
Arxiv
32+阅读 · 2021年4月16日
A survey of embedding models of entities and relationships for knowledge graph completion
Arxiv
23+阅读 · 2020年8月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Deep learning for time series classification: a review
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
Arxiv
15+阅读 · 2018年5月24日
An application of cascaded 3D fully convolutional networks for medical image segmentation
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月20日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
搜索引擎营销
Engineering
HTTPS
arXiv
相关VIP内容
《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
《生成式模型: 变分自编码器与扩散模型》，75页ppt，Google DeepMind科学家Ruiqi Gao
专知会员服务
64+阅读 · 2023年6月10日
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程，附77页ppt
Meta最新WWW2022《联邦计算导论》教程，附77页ppt
专知会员服务
59+阅读 · 2022年5月5日
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26日
生成性对抗网络:理论模型、评估指标和最近发展的概述，Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments
生成性对抗网络:理论模型、评估指标和最近发展的概述，Generative Adversarial Networks (GANs): An Overview of Theoretical Model, Evaluation Metrics, and Recent Developments
专知会员服务
40+阅读 · 2020年5月30日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
53+阅读 · 2020年1月30日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
152+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
RL解决'BipedalWalkerHardcore-v2' (SOTA)
CreateAMind
31+阅读 · 2019年7月17日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年5月29日
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
论文浅尝 | 利用 RNN 和 CNN 构建基于 FreeBase 的问答系统
开放知识图谱
11+阅读 · 2018年4月25日
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
视频超分辨 Detail-revealing Deep Video Super-resolution 论文笔记
统计学习与视觉计算组
17+阅读 · 2018年3月16日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
11+阅读 · 2018年3月15日
强化学习族谱
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Deep Meta-learning in Recommendation Systems: A Survey
Arxiv
13+阅读 · 2022年6月9日
Recommender systems based on graph embedding techniques: A comprehensive review
Arxiv
22+阅读 · 2021年9月20日
Incorporating prior financial domain knowledge into neural networks for implied volatility surface prediction
Arxiv
17+阅读 · 2021年5月28日
ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training
Arxiv
12+阅读 · 2021年5月7日
A continual learning survey: Defying forgetting in classification tasks
Arxiv
32+阅读 · 2021年4月16日
A survey of embedding models of entities and relationships for knowledge graph completion
Arxiv
23+阅读 · 2020年8月10日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
104+阅读 · 2019年12月19日
Deep learning for time series classification: a review
Arxiv
12+阅读 · 2019年3月14日
Billion-scale Commodity Embedding for E-commerce Recommendation in Alibaba
Arxiv
15+阅读 · 2018年5月24日
An application of cascaded 3D fully convolutional networks for medical image segmentation
Arxiv
10+阅读 · 2018年3月20日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
10+阅读 · 2017年12月31日
“Fishes-in-net” 酵母孢子微胶囊式近平滑假丝酵母SCRII酶有机相高效手性合成机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2016年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
DMB信号水汽探测方法若干问题研究
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
半参数空间自回归模型的理论研究及应用
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
SDN数据平面中大规模流表的高性能查找方法研究
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
基于UGC的应急响应决策支持系统关键技术研究
国家自然科学基金
11+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top