一家美国的跨国科技企业,致力于互联网搜索、云计算、广告技术等领域,由当时在斯坦福大学攻读理学博士的拉里·佩奇和谢尔盖·布林共同创建。创始之初,Google 官方的公司使命为「整合全球范围的信息,使人人皆可访问并从中受益」。 Google 开发并提供了大量基于互联网的产品与服务,其主要利润来自于 AdWords 等广告服务。

2004 年 8 月 19 日, 公司以「GOOG」为代码正式登陆纳斯达克交易所。

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https://gm-neurips-2020.github.io/

在这次演讲中,Graph Mining team的创始人Vahab对本图挖掘和学习进行了高层次的介绍。这个演讲涉及到什么是图,为什么它们是重要的,以及它们在大数据世界中的位置。然后讨论了组成图挖掘和学习工具箱的核心工具,并列出了几个规范的用例。它还讨论了如何结合算法、系统和机器学习来在不同的分布式环境中构建一个可扩展的图学习系统。最后,它提供了关于Google一个简短的历史图挖掘和学习项目。本次演讲将介绍接下来的演讲中常见的术语和主题。

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The advent of ML music models such as Google Magenta's MusicVAE now allow us to extract and replicate compositional features from otherwise complex datasets. These models allow computational composers to parameterize abstract variables such as style and mood. By leveraging these models and combining them with procedural algorithms from the last few decades, it is possible to create a dynamic song that composes music in real-time to accompany interactive experiences. Malakai is a tool that helps users of varying skill levels create, listen to, remix and share such dynamic songs. Using Malakai, a Composer can create a dynamic song that can be interacted with by a Listener

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