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      全球領先的數據與決策智能引擎
      
          
      D2IE=Data & Decision Intelligence Engine
          
      
        
      
      
      
      
      
        
      
          
      
            
      核心技術
      
            
            
      
              
      
               持續聚焦AI+DI+OR智能計算前沿技術創新，構建數據與決策智能引擎，開拓人工智能應用場景，引領數據智能時代行業發展。
      
              
      
            
      
            
            
      
              
      
                
      
                  
                
      
                
      
                  
      
                    
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      Artificial Intelligence
      
                      
      人工智能
      
                    
      
                  
      
                
      
                
      
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      Decision Intelligence
      
                      
      決策智能
      
                    
      
                  
      
                
      
                
      
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      Operations Research
      
                      
      運籌學
      
                    
      
                  
      
                
      
                
      
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      學術前沿
      
            
      
              
      
                
      
                
                  
      
                    
      
                    
      Exploring Trends and Patterns of Popularity Stage Evolution in Social Media
      
                      
      
                      以往針對互聯網事件傳播分析和預測工作中往往只對其發展趨勢進行刻畫，而缺少在更細粒度上對其發展演化階段的建模和預測。本研究工作綜合考慮了參與用戶和事件自身在內容、結構和關聯關系等多方面的動態影響因素，并同時挖掘其演化模式信息，提出一種融合動態因素和演化模式的事件發展階段預測方法。
                      
      
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      Associated Activation-Driven Enrichment: Understanding Implicit Information from a Cognitive Perspective
      
                      
      
                      本文借鑒認知心理學領域中的ACT記憶激活理論來實現文本隱含語義的分析與語義增強表示。文章首先從信息論的角度論證該理論在文本表示中的應用原理與可行性，并提出基于關聯激活的文本語義增強表示方法。
                      
      
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      SRGCN: Graph-based multi-hop reasoning on knowledge graphs
      
                      
      
                      本文提出了序列關系圖卷積網絡，通過建模語義信息在知識圖譜上的傳遞，來推理圖譜中缺失的鏈接。不同于現有方法通過路徑序列傳遞信息的方式，本文將圖結構作為信息傳遞的基本單位，令信息通過子圖傳遞，從而更好地編碼圖結構信息與不同路徑間的交互作用。
                      
      
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      Quantum Probability-inspired Graph Attention Network for Modeling Complex Text Interaction
      
                      
      
                      本文受人類語言理解中類量子現象的啟發，通過結合量子概率和圖注意力機制，提出一種量子概率啟發圖注意力網絡，將量子框架從建模單詞序列泛化到建模復雜文本交互。該網絡將每個文本節點建模為處于疊加態的粒子，并將圖中每個節點的鄰域建模為混合態，以學習交互增強的文本節點表示。
                      
      
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      專利技術
      
            
      
              
      
                
              
      
              
      
              
      
            
      
            
      
            
      
            
      
              
        
                
               
              
      
              
      
          
 
      
        
        
      
            
      
          
      
        
      
        
      
          
      
            
      校企合作
      
            
      
              
            
      
          
      
        
      
      
      
    
      

      
    
      
        
      
            
      
                
      
                    
        
                        
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春宵福利,粗了大了 整进去好爽,打飞机导航,大波大乳video

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