论文标题：AIMeetsDatabase:AI4DBandDB4AI作者：李国良（清华），XuanheZhou，LeiCao关键词：综述，AI4DB，DB4AI论文发布时间：2021摘要数据库和人工智能是可以相互促进的。一方面，AI可以可以让数据库更智能(AI4DB)。传统的数据库优化技术（例如代价估计、连接顺序选择、旋钮调优、索引和

Buckleup,folks!Today,we'retakingajoyrideintotheworldofVolvotruckengine.Holdontoyourseats,asweexplorethefascinatingreasonsbehindtheseunexpectedbreakdowns.Andhey,don'tworry,we'vegottheultimatediagnosticto

一、会议安排问题1.1问题（1）对于每个会议i，起始时间bi和结束时间ei，且bi＜ei（2）[bi,ei]与[bj,ej]不相交，则会议i和会议j相容，bi≥ej或bj≥ei（3）目标：在有限的时间内，尽可能多地安排会议1.2分析选择最早结束的会议1.3实现（1）初始化：按结束时间递增排序（2）选中第一

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！PublishedasaconferencepaperatICLR2023（同大组工作） ABSTRACT我们考虑了两种生物学合理的结构，脉冲神经网络（SNN）和自注意机制。前者为深度学习提供了一种节能且事件驱动的范式，而后者则能够捕获特征依赖性，使Trans

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简单来说，就是分为两个流，用CNN来获取局部信息，用tranformer获取全局上下文信息，Transformer模块生成一个图像级上下文表示(ICR)来构建图像级的空间依赖图，并生成区域重要性系数(RIC)来模拟每个区域的重要性。模型结构如下： 在第一个流当中，我们应用CNN来获取图像（但好像是个二维的图

目录概符号说明pAUC近似策略代码ZhuD.,LiG.,WangB.,WuX.andYangT.WhenAUCmeetsDRO:Optimizingpartialaucfordeeplearningwithnon-convexconverge

Thapa,C.,M.Chamikara,andS.Camtepe."SplitFed:WhenFederatedLearningMeetsSplitLearning."(2020).  本文提出了一种联邦学习（FL）和分割学习（SL）的混合

郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！CVPR2018 Abstract事件相机是仿生视觉传感器，可以自然地捕捉场景的动态，过滤掉多余的信息。本文提出了一种