这次是KDD2024专场。目录：DeepBag-of-WordsModel:AnEfficientandInterpretableRelevanceArchitectureforChineseE-Commerce【词袋模型和语言模型结合，构建可解释的相关性计算方法】UnderstandingtheRankingLossforRecommendationwithSparseUserFeedba

1你需要知道的-战略设计DDD是一种软件设计和构建方法，其重点在于独立于数据持久化等技术问题，准确表达业务规则。不幸，DDD对新手来说极具挑战性，部分原因是它有许多独特的概念需要学习。本文我简要介绍这些重要的思想，以便你能自信继续你的DDD旅程。第一部分将侧重于与所有参

Conference：InternationalConferenceonParallelandDistributedSystems(ICPADS)CCFlevel：CCFCCategories：ComputerArchitecture/ParallelandDistributedComputing/StorageSystemsYear：2023Num：28第1~7篇区块链文章请点击此处查看第8~14篇区块链文章请点击

简单浏览一下Sigir2024中与ranking相关的论文。不得不说，自从LLM大热后，传统的LTR方向的论文是越来越少了，目前不少都是RAG或类似场景下的工作了，比如查询改写、rerank等。目录TheSurprisingEffectivenessofRankersTrainedonExpandedQueriesCanQueryExpansionImproveGene

Conference：ACMConferenceonComputerandCommunicationsSecurity(CCS)CCFlevel：CCFACategories：networkandinformationsecurityYear：2023Num：25第1~7篇区块链文章请点击此处查看第8~13篇区块链文章请点击此处查看14Title: FuzzontheBeach:FuzzingSo

题目：GinAR:AnEnd-To-EndMultivariateTimeSeriesForecastingModelSuitableforVariableMissing作者：ChengqingYu（余澄庆）,FeiWang（王飞）,ZezhiShao（邵泽志）,TangwenQian,ZhaoZhang,WeiWei（魏巍）,YongjunXu（徐勇军）机构：中科院计算所，华中科技大学arXiv网址：https

Conference：33rdUSENIXSecuritySymposiumCCFlevel：CCFACategories：网络与信息安全Year：2024Num：71Title: PracticalSecurityAnalysisofZero-KnowledgeProofCircuits零知识证明电路的实用安全分析Authors: HongboWen, UniversityofCalifornia,Santa

论文链接：https://arxiv.org/html/2404.05825v1文章标题：LLM-AugmentedRetrieval:EnhancingRetrievalModelsThroughLanguageModelsandDoc-LevelEmbedding这篇文章提出了一种与检索模型无关的框架框架，通过大型语言模型来丰富文档的嵌入，显著提高了现有检索模型的性

本次分享论文为：AnEmpiricalEvaluationofLLMsforSolvingOffensiveSecurityChallenges基本信息原文作者：MinghaoShao,BoyuanChen,SofijaJancheska,BrendanDolan-Gavitt,SiddharthGarg,RameshKarri,MuhammadShafique作者单位：纽约大学、纽约大学阿布扎比

在当今信息爆炸的时代，我们在手动搜集和处理信息时面临着几个挑战：浩如烟海的信息量远远超出了我们的阅读能力。信息的复杂性要求我们重复筛选和过滤。专业或难以理解的内容需要被翻译成易懂的语言。需要从线性的文本中提取出层次分明的结构和关联性强的概念。信息的获取

n-gram模型参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32829048简介：一个句子或者一个联想词语，可以使用链式规则建模，利用马尔科夫链的假设（当前词语的产生只与前n个词语产生的概率相关）。n-gram中的n指的就是马尔科夫链假设中的长度。定义：一元模型unigrammodel，二元模型bigrammodel，三元

1.AModel-AgnosticCausalLearningFrameworkforRecommendationusingSearchData.WWW2022从因果分析的角度看，用于表示特征的embedding向量与用户的点击反馈有着复杂的关系。作者认为，这种复杂的关系可以分为两部分，描述用户偏好某个item原因的causalpart，以及反映用户与it

前言 本文提出了一个分层的数据关联策略来寻找低分检测框中的真实目标，这缓解了目标丢失和轨迹不连续的问题。这个简单通用的数据关联策略在2D和3D设置下都表现良好。另外，由于在3D场景中预测对象在世界坐标系中的速度比较容易，本文提出了一种辅助的运动预测策略，将检测到的速度与卡

手把手教你注册和使用ChatGPT我把ChatPaper开源了！用来速读PDF和刷ArXiv论文

写在前面速读是不现实的啦，但是本文作者去年（10个月前左右）看过算法图解、我的第一本算法书，当时只是看看，努力理解，没有应付应试的那种强记也没有做题，之后的学习又好像没怎么用

pretitle:StrokeGAN:ReducingModeCollapseinChineseFontGenerationviaStrokeEncodingaccepted:AAAI2021paper:https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/arti

《无垠的太空》小说速读第1部：利维坦觉醒(Leviathan Wakes)速读链接：https://www.cnblogs.com/rockyching2009/p/16483273.html 第2部：卡利班之战(Caliban’s War)速

  扩展阅读第1部：利维坦觉醒(Leviathan Wakes)速读链接：https://www.cnblogs.com/rockyching2009/p/16483273.html 第2部：卡利班之战(Caliban’s War)速读链接：htt

 扩展阅读第1部：利维坦觉醒(Leviathan Wakes)速读链接：https://www.cnblogs.com/rockyching2009/p/16483273.html 第2部：卡利班之战(Caliban’s War)速读链接：https:

《无垠的太空(6).巴比伦废墟》速读巴比伦废墟(Babylon’s Ashes)作者：詹姆斯·S.A.科里出版日期：2016-12-06封面：   扩展阅读第1部：利维坦觉醒(Leviathan Wakes)

文章核心思想速读：提出了一个LIME解释技术能够对任何分类器做出的预测进行解释。L指LOCAL，意思是模型是针对局部某个样本的解释，而不是所有样本I指：INTERPRETABLE，可

文章核心思想速读：提出了一个LIME解释技术能够对任何分类器做出的预测进行解释。L指LOCAL，意思是模型是针对局部某个样本的解释，而不是所有样本I指：INTERPRETABLE，可解释性，能