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Titlebook: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining; 26th Pacific-Asia Co Jo?o Gama,Tianrui Li,Fei Teng Conference proceedings 2022 The Editor(

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樓主: NERVE
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發(fā)表于 2025-3-28 14:48:30 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 20:38:28 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 00:42:50 | 只看該作者
: Knowledge-Aware News Video Question Answeringiert werden. Fer- ner bietet der Versicherungsschutz "nur" eine Geldleistung und keine Naturalrestitution des Schadens. Darüber hinaus ist die H?he der Geldleistung in der Schadenversicherung unge- wiss, weil auch das Ausma? des Schadens vom Zufall abh?ngig ist. Es ist leicht nachzuvollziehen, dass
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發(fā)表于 2025-3-29 06:02:51 | 只看該作者
Multicommunity Graph Convolution Networks with?Decision Fusion for?Personalized Recommendationnken allen Beitr?gern, vielen Kritikern, die uns zu Verbesserungen an- geregt haben, und vor allem der Deutschen Forschungsgemeinschaft für die mehr- j?hrige finanzielle F?rderung unserer Projektarbeit. Ein besonderer Dank gilt der Werbeagentur Michael Conrad & Leo Burnett, Frankfurt, sowie dem Vors
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發(fā)表于 2025-3-29 08:50:27 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 12:54:10 | 只看該作者
Estimating Skill Proficiency from?Resumesla caratteristica zona d’ingresso e la facciata sud della scuola Pascoli. Con questo pare si siano oggi create le premesse per realizzare un luogo d’incontro della cultura di tutti i gruppi linguistici. Tra I’architettura degli anni ’30 e il nuovo edificio è previsto un elemento di collegamento inve
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發(fā)表于 2025-3-29 17:23:03 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-29 21:19:37 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-30 02:52:39 | 只看該作者
H. Jochemsen,J. Hoogland,J. Polderms and surveillance video analysis. Although there exists a large body of work on visual question answering, work on video question answering (1) is limited to domains like movies, TV shows, gameplay, or human activity, and (2) is mostly based on common sense reasoning. In this paper, we explore a n
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發(fā)表于 2025-3-30 04:56:17 | 只看該作者
https://doi.org/10.1007/1-4020-3593-4ned in a single latent space. However, this assumption may be too strong to well describe a single use’s multifaceted preferences each probably dominated by some latent type of motivations. This paper challenges this assumption and proposes a MultiGCN model (Multicommunity Graph Convolution Networks
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