顶级会议NeurIPS组织了一个关于Datasets and BenchmarksTrack,旨在通过大规模数据和评测来促进领域发展。 本次Track基本涵盖了所有领域的算法,包括图算法,计算机视觉CV,自然语言处理NLP,强化学习RL,语音处理,可解释性,架构搜索NAS,时间序列,因果推断等等。 https://openreview.net/group?id=NeurIPS.cc/2021/Track/Datase...
多年来，浙江大学周晟老师团队与阿里安全交互内容安全团队持续开展产学研合作。近日，双⽅针对标签噪声下图神经⽹络的联合研究成果《NoisyGL：标签噪声下图神经网络的综合基准》被 NeurIPS Datasets and Benchmarks Track 2024 收录。本次 NeurIPS D&B Track 共收到 1820 篇投稿，录⽤率为 25.3%。论文标题：Noisy...
论文题目：VERIFIED: A Video Corpus Moment Retrieval Benchmark for Fine-Grained Video Understanding (NeurIPS 2024 Track on Datasets and Benchmarks)论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.08593主页链接：https://verified-neurips.github.io/ 一、介绍 视频语料库时刻检索（VCMR）旨在根据文本查询从大量视频...
一个开放的,公开的5.8B图像-文本对数据集,通过重现训练不同规模的最先进的CLIP模型的结果来验证它。 2、 DC-BENCH: Dataset Condensation Benchmark Dataset condensed旨在学习一个微小的数据集,该数据集捕获原始数据集中编码的丰富信息。 3、 NeoRL: A Near Real-World Benchmark for Offline Reinforcement Learning ...
目前，论文已被NeurIPS Datasets and Benchmark Track 2024接收。其主要有三个特点：1. TEG-DB datasets提供了涵盖4个领域9个统一格式的TEG数据集，规模从小到大不等，均包含丰富的节点和边的原始文本数据，这些数据集填补了TEGs领域的空白，旨在为相关研究提供重要数据集资源。2. 研究人员开发了TEGs研究的标准化...
届时提交的论文和数据集将通过OpenReview进行审查,以促进更多的公众讨论,而最受欢迎的提交也将在2021年的首届研讨会上公布。 参考链接: https://twitter.com/joavanschoren/status/1379909326748454926 https://neuripsconf.medium.com/announcing-the-neurips-2021-datasets-and-benchmarks-track-644e27c1e66c...
提交规则: https://neurips.cc/Conferences/2021/CallForDatasetsBenchmarks 参考链接: https://neuripsconf.medium.com/announcing-the-neurips-2021-datasets-and-benchmarks-track-644e27c1e66c —完— 本文系网易新闻•网易号特色内容激励计划签约账号【量子位】原创内容,未经账号授权,禁止随意转载。
NeurIPS2022杰出论文奖：3项研究出自华人团队，AlexNet获时间检验奖 Pine 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 就在今天，NeurIPS 2022杰出论文奖公布了！与它一同公布的还有数据集和测试基准（Datasets & Benchmarks）最佳论文奖以及时间测试奖。NeurIPS 2022将于下周一在新奥尔良会议中心举行，为期两周，第一周线下...
来自浙江大学、北京大学、哈佛医学院、剑桥大学及西湖大学的交叉研究团队在NeurIPS 2022 Datasets and Benchmarks 发布数据集METS-CoV,是首个从医学角度标注新冠社交媒体文本的命名实体(NER)和目标实体情感分析(TSA)的数据,可帮助研究人员使用自然语言处理模型从社交媒体文本中挖掘更有价值的医学信息。
来自浙江大学、北京大学、哈佛医学院、剑桥大学及西湖大学的交叉研究团队在 NeurIPS 2022 Datasets and Benchmarks 发布数据集 METS-CoV,是首个从医学角度标注新冠社交媒体文本的命名实体(NER)和目标实体情感分析(TSA)的数据,可帮助研究人员使用自然语言处理模型从社交媒体文本中挖掘更有价值的医学信息。