IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Volume 28, Issue 3, June 2024
1) 特邀编辑进化神经架构搜索作者：Yanan Sun、Bing Xue、Mengjie Zhang、Gary G. Yen页数：566 - 5692) 多目标进化神经架构搜索的帕累托排序分类器作者：Lianbo Ma、Nan Li、Guo Yu、Xiaoyu Geng、Shi Cheng、Xingwei Wang、Min Huang、Yaochu Jin页数：570 - 5813) EGANS：用于零样本学习的进化生成对抗网络搜索作者：Shiming Chen、Shuhuang Chen、Wenjin Hou、Weiping Ding、Xinge You页数：582 - 5964) 用于医学
Stanford AI Lab Papers and Talks at ACL 2022
2022 年计算语言学协会 (ACL) 第 60 届年会将于 5 月 22 日至 5 月 27 日举行。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有工作成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表LinkBERT：带有文档链接的预训练语言模型作者：Michihiro Yasunaga、Jure Leskovec*、Percy Liang*联系人：myasu@cs.stanford.edu链接：论文 |网站关键词：语言模型、预训练、知识、超链接、bionlp在对语法角色进行分类时，BERT 并不关心词序......除非它很重要作者：Isa
Stanford AI Lab Papers and Talks at ACL 2022
2022 年计算语言学协会 (ACL) 第 60 届年会将于 5 月 22 日至 5 月 27 日举行。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有工作成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表LinkBERT：带有文档链接的预训练语言模型作者：Michihiro Yasunaga、Jure Leskovec*、Percy Liang*联系人：myasu@cs.stanford.edu链接：论文 |网站关键词：语言模型、预训练、知识、超链接、bionlp在对语法角色进行分类时，BERT 并不关心词序......除非它很重要作者：Isa
Stanford AI Lab Papers at ICCV 2021
国际计算机视觉会议 (ICCV 2021) 将于下周以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表GLoRIA：用于标签高效医学图像识别的多模态全局-局部表示学习框架作者：Mars Huang联系方式：mschuang@stanford.edu关键词：医学图像、自监督学习、多模态融合通过点-体素扩散生成和完成 3D 形状作者：Linqi Zhou、Yilun Du、Jiajun Wu联系方式：linqizhou@stanford.edu链接：论文 | 视频 |网站关键词：扩散、形
Stanford AI Lab Papers at ICCV 2021
国际计算机视觉会议 (ICCV 2021) 将于下周以线上方式举办。我们很高兴与大家分享 SAIL 的所有成果，您可以在下面找到论文、视频和博客的链接。欢迎直接联系作者，了解更多有关斯坦福大学的工作！已接受论文列表GLoRIA：用于标签高效医学图像识别的多模态全局-局部表示学习框架作者：Mars Huang联系方式：mschuang@stanford.edu关键词：医学图像、自监督学习、多模态融合通过点-体素扩散生成和完成 3D 形状作者：Linqi Zhou、Yilun Du、Jiajun Wu联系方式：linqizhou@stanford.edu链接：论文 | 视频 |网站关键词：扩散、形
继续上一篇文章，如果我似乎对最近的 Kelly 等人的计划大加赞赏（确实如此），我很抱歉，但它确实让我震惊。著名的“简约”和“KISS（保持复杂简单）”原则被彻底颠覆了！George Box 和 Arnold Zellner 一定在坟墓里翻滚了…… 无处不在的复杂性美德Bryan T. Kelly（耶鲁管理学院；AQR Capital Management, LLC；美国国家经济研究局 (NBER)）；Semyon Malamud（洛桑联邦理工学院；经济政策研究中心 (CEPR)；瑞士金融研究所）；Kangying Zhou（耶鲁管理学院）我们研究了高复杂性机制下非线性回报预测模型的表现，即当
很高兴看到 Kelly 等人坚持不懈，顺利进入“双底”区域并添加了正则化。回报预测中复杂性的优点 (2022)Bryan T. Kelly；Semyon Malamud；Kangying Zhou现有文献使用仅使用少量参数的“简单”模型来预测市场回报。与传统观点相反，我们从理论上证明，与参数数量超过观察数量的“复杂”模型相比，简单模型严重低估了回报的可预测性。我们通过实证证明了美国股市回报预测中复杂性的优点。我们的研究结果确立了通过机器学习对预期收益进行建模的基本原理。http://d.repec.org/n?u=RePEc:nbr:nberwo:30217&r=
以下是我和我的同事的最新出版物，来自波士顿大学卫生法，政策和管理部。您可以在此处找到本系列中的所有帖子。 2021年1月，Abelson S，Lipson SK，Zhou S，Eisenberg D.穆斯林年轻成人心理健康和2016年美国总统大选。贾马幼儿园。 2020年10月5日。PMID：33016990。[…]波士顿大学卫生法，政策与管理部的最新出版物：2021年1月版本首次出现在附带经济学家。
COVID-Economics Links (May 12)
充分利用后疫情时代 - Dani Rodrik欧元区的银行监管：德国有所不同Nicolas Véron (PIIE)新冠经济学：经过审查的实时论文 - 第 16 期，CEPR新冠疫情也是一种重新分配冲击 - Jose Maria Barrero、Nicholas Bloom 和 Steven J. Davis (SSRN)新冠疫情危机中债务增长与财政紧缩的风险 - William G. Gale 和 Zachary Obstfeld (EconoFact)美联储国际设施 - Bruce Mizrach 和 Christopher J. Neely (圣路易斯联储)系统性危机中的银行解决框架 -
