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会议：ACL，时间：2023，学校：北京航空航天大学，多伦多大学关键词：基于张量分解；频率注意力；正则化摘要：之前基于张量分解的TKGC模型存在仅独立考虑一种关系与一个时间戳的组合，忽略了嵌入的全局性质的问题。本文的方法：一种频率注意力（FA）模型来捕获一个关系与整个时间戳之间的全局时间依赖性。

会议：SIGIR，时间：2023，学校：国防科技大学摘要：之前模型存在的问题：未能利用快照内结构信息的关系之间的语义相关性与快照间时间交互沿时间轴的周期性时间模式。本文的工作：提出了一种新的推理模型（RPC）；它通过两个新的通信单元，即关系通信单元(RCU)和周期通信单元(PCU)，充分挖掘关系关联和周

会议：SIGIR，时间：2023，学校：苏州大学计算机科学与技术学院，澳大利亚昆士兰布里斯班大学信息技术与电气工程学院，Griffith大学金海岸信息通信技术学院摘要：原因：现在的时序知识图谱推理方法无法生成显式推理路径，缺乏可解释性。方法迁移：由于强化学习(RL)用于传统知识图谱上的多跳推理开

会议：IJCAI，时间：2023，学校：1中国科学院计算机网络信息中心，北京2中国科学院大学，北京3澳门大学智慧城市物联网国家重点实验室，澳门4香港科技大学(广州)，广州5佛罗里达大学计算机科学系，奥兰多摘要：提出一种新的具有TKG关联特征的体系结构建模方法，即自适应路径-记忆网络(DaeMon)。

会议：AAAI，时间：2023，学校：上海交通大学摘要：大多数时序知识图谱的推理方法高度依赖于事件的递归或周期性，这给推断与缺乏历史交互的实体相关的未来事件带来了挑战。本文提出一种新的基于历史对比学习训练框架的对比事件网络（CENET）的新事件预测模型。1.CENET学习历史和非历史依赖来区

目录概MotivationMarkedTemporalPointProcess代码DuN.,DaiH.,TrivediR.,UpadhyayU.,Gomez-RodriguzeM.andSongL.Recurrentmarkedtemporalpointprocesses:Embeddingeventhistorytovector.KDD,2016.概利用RNN学习强度函数\(\lambda^*\).在往下

目录TPPEvolutionarypointprocessesConditionalintensityfunction[\(t\)]Conditionalintensityfunction[\(t,\kappa\)]InferenceSimulationInverseMethodOgata’smodifiedthinningalgorithm例子RasmussenJ.G.Lecturenotes:Temporalpointprocessesandt

2023年11月1日，还有两个月，2023年就要结束了，希望在结束之前我能有所收获和进步，冲呀，老咸鱼。 摘要解决了访问和利用不同来源、不同格式存储的不同城市时空数据集，以及确定有效的模型结构和组件。1.为城市时空大数据设计的统一存储格式“原子文件”，并在40个不同的数据集上验证了其

因为后面还是打算继续做时序知识图谱的方向，所以借着这次看论文的机会，把时序KG的论文也都看一下，以对这块有个了解。中间过了个国庆，又夹杂上别的乱七八糟的事情，之前看的都断片了，又翻了一遍才勉强回忆起来，最近看论文也基本是粗读，因为总想着尽快着手做自己的东西。目录时序知识图谱数

目录概符号说明TASERAbsoluteTemporalModuleRelativeTemporalModuleDecoderYeW.,WangS.,ChenX.,WangX.,QinZ.andYinD.TimeMatters:Sequentialrecommendationwithcomplextemporalinformation.SIGIR,2020.概Absolute+Relative信息,相对来说,在

介绍java.time.temporal.TemporalFieldpublicinterfaceTemporalField时间域Afieldofdate-time,suchasmonth-of-yearorminute-of-hour日期和时间使用域来表示，这些域将时间线划分为对人类有意义的内容。此接口的实现代表这些域。最常用的单位在ChronoField中定义

介绍java.time.temporal.TemporalpublicinterfaceTemporalextendsTemporalAccessor时间定义对时间对象的读写访问的框架级接口日期、时间和偏移量对象的基本接口类型，可以使用进行修改操作APIisSupportedbooleanisSupported(TemporalUnitunit);minusplusunt

TDlearningofstatevaluesThedata/experiencerequiredbythealgorithm:\(\left(s_0,r_1,s_1,\ldots,s_t,r_{t+1},s_{t+1},\ldots\right)\)or\(\left\{\left(s_t,r_{t+1},s_{t+1}\right)\right\}_t\)generatedfollowingthegivenpolicy

0.前言相关资料：papergithub论文解读论文基本信息：领域：弱监督时序动作定位发表时间：Arxiv2023(2023.3.22)1.针对的问题伪标签生成是解决具有挑战性问题的一种很有前途的策略，但现有的大多数方法都局限于使用片段级分类结果来指导生成，而忽略了视频的

一、接口1.TemporalAccessor定义了时间类型的基本操作，包括获取数值范围(如月是1-12)，获取指定(比如，年，月，日)的值。2.Temporal定义了时间的加减3.TemporalAmount

BuildingResilientMicroserviceWorkflowswithTemporal:ANext-GenWorkflowEnginehttps://medium.com/safetycultureengineering/building-resilient-microservice-

前言TemporalAPI是JS的新东西,用来取代Date.虽然现在(15-01-2023)没有任何游览器支持.但它已经是stage3了.而且有完整的polyfill,所以还是非常推荐大家积

paperDOI:10.21437/Interspeech.2012-493

IntroductionPyTorchGeometricTemporalisatemporalgraphneuralnetworkextensionlibraryforPyTorchGeometric.PyTorchGeometricTemporal是基于PyTorchGe

ECMAScript2023&TemporalAllInOneES14/ES2023ES2015=>ES6...ES2022=>ES13ES2023=>ES14https://caniuse.com/sr_es13https://caniuse.com/sr_

先说说这篇​​论文​​主要研究什么？简而言之，就是对视频中出现的行为进行检测，目标是预测行为的类别和行为所在的时序区间。本文提出了一种结构化的分段网络，这样更容易提

ASpatio-temporalTransformerfor3DHumanMotionPrediction#paper1.paper-info1.1MetadataAuthor::[[EmreAksan]],[[ManuelKaufmann]],[[PengCao]],[[

题目描述AccordingtoWikipedia:Insertionsortiterates,consumingoneinputelementeachrepetition,andgrowingasortedoutputlist.Eachiteration,inserti