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地址：

//www.manning.com/books/algorithms-and-data-structures-in-action

對這項技術

數據結構和算法是程序存儲和處理信息的基礎。選擇最佳算法可以確保您的程序是快速、高效和可靠的。

關于這本書

算法和數據結構的作用向您介紹了您將在web應用程序、系統編程和數據操作中使用的各種算法。一章一章地，這本書擴展了你已經知道的基本算法，給你一個更好的選擇不同的編程問題的解決方案。在本文中，您將發現用于改進優先級隊列、高效緩存、集群數據等的技術。每個示例都用各種語言的圖形、語言無關偽代碼和代碼示例進行了完整的說明。完成之后，您將能夠實現高級的和不太知名的算法來提高代碼的性能。當需要自定義解決方案時，您甚至可以設計自己的數據結構來解決這些情況。

里面有什么：

• 改進基本數據結構
• 高效的緩存
• 最近鄰搜索，包括k-d樹和s -樹
• 完整的“偽代碼”和多種語言的示例

對讀者

適合具有基本或中級技能的程序員。以語言無關的方式編寫，不需要特定的語言知識。

關于作者

Marcello La Rocca是一名研究科學家和全堆棧工程師，專注于優化算法、遺傳算法、機器學習和量子計算。他為Twitter和微軟(Microsoft)等公司的大型web應用程序做出了貢獻，在學術界和工業界進行了應用研究，并撰寫了《Neatsort自適應排序算法》(the Neatsort adaptive sort algorithm)一書。

主題： Ceres: Harvesting Knowledge from Semi-Structured web pages

摘要： 在本次主題演講中，Xin Luna Dong講述了知識圖譜的類型，講述了為什么需要半結構網頁，以及如何從半結構化網頁獲取知識。

嘉賓介紹： Xin Luna Dong，自2016年7月起擔任亞馬遜首席科學家，領導亞馬遜產品知識圖的構建工作，管理科學家團隊開展知識管理、數據清洗與集成、信息提取、圖形挖掘與嵌入、基于知識的搜索與推薦等方面的研究。

教程題目：Deep Bayesian Natural Language Processing

教程簡介：

這個教學講座將會介紹用于自然語言處理的深度貝葉斯學習的發展，以及它在語音識別、文本總結、文本分類、文本分割、信息提取、圖像描述生成、句子生成、對話控制、情感分類、推薦系統、問答、機器翻譯等等許多任務中的廣泛應用。傳統上，“深度學習”被認為是一個基于實值確定性模型進行推理或優化的學習過程。從大量詞匯中提取的詞匯、句子、實體、動作和文檔的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能不能很好地表達或正確地優化。自然語言的離散或連續潛在變量模型中的“分布函數”可能沒有被正確分解或估計。

本教程介紹了統計模型和神經網絡的基礎知識，并將重點講解一系列高級的貝葉斯模型以及深度模型。這些模型之間的聯系、能在自然語言的許多符號化表示和復雜模式中發揮作用的原因也會得到介紹。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及它們為什么適用于自然語言中符號和復雜模式的各種應用程序。

為解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞和句子的嵌入、聚類和共聚被語言和語義約束合并。提出了一系列的案例研究來解決深度貝葉斯學習和理解中的不同問題。最后，指出了一些未來研究的方向和展望。

組織者：

Jen-Tzung Chien在臺灣新竹國立清華大學取得電機工程博士學位。現任職于臺灣新竹國立交通大學電子及電腦工程學系及電腦科學系講座教授。2010年，他擔任IBM沃森研究中心的客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。在2011年獲得了IEEE自動語音識別和理解研討會的最佳論文獎，并在2018年獲得了AAPM Farrington Daniels獎。2015年，劍橋大學出版社出版《貝葉斯語音與語言處理》;2018年，學術出版社出版《源分離與機器學習》。他目前是IEEE信號處理技術委員會機器學習的當選成員。

報告主題：Generating Music with GANs: An Overview and Case Studies

報告摘要：本教程旨在概述生成對抗網絡（GAN）及其在生成音樂中的使用。教程的格式將包括講座，示例系統的演示和帶有說明性音樂示例的技術成果。

• 我們將從討論音樂生成的范圍開始，并介紹可以廣泛地視為音樂生成的各種任務。對于每個任務，我們將討論其挑戰，常用方法以及文獻中提出的一些著名系統。
• 在第二部分中，我們將解釋GAN的機器學習基礎。我們還將介紹GAN在其他領域的一些有趣應用，以展示其潛力。
• 下一節將包含四個不同任務的案例研究-符號旋律生成，符號排列生成，符號音樂風格轉換和音樂音頻生成。在每一部分中，我們將首先概述該任務，然后介紹一些文獻中提出的模型作為示例。
• 我們將通過討論基于GAN的模型的當前局限性并提出一些可能的未來研究方向來結束本教程。除了講座之外，我們還將使用Google Colab進行一些演示項目。這些演示項目旨在為參與者提供動手經驗和對GAN培訓的更深刻理解。我們還將涵蓋諸如數據表示，處理，I/O，可視化和評估之類的主題。

本教程面向對音樂生成研究感興趣或正在從事音樂生成研究的學生和新手，以及希望了解如何將GANs應用于音樂生成的機器學習專家。

邀請嘉賓： Hao-Wen Dong，目前是雅馬哈公司研發部的研究實習生。 他將開始攻讀加州大學圣地亞哥分校的電氣和計算機工程專業。 在此之前，他是中國科學院音樂與AI實驗室 Yang博士的研究助理。 他的研究興趣在于機器學習和音樂的交集。

Yi-Hsuan Yang，中國科學院的副研究員，領導著一個名為音樂與AI的研究實驗室。國立成功大學的聯席副教授。研究興趣包括音樂信息檢索，情感計算和機器學習。 Yang博士曾獲得2011年IEEE信號處理協會青年作者最佳論文獎，2012年ACM多媒體挑戰賽一等獎和IEEE多媒體通信技術委員會2015年最佳會議論文獎。 2014年，擔任國際音樂信息檢索學會（ISMIR）的技術計劃主席。在ISMIR 2012中提供了有關“音樂情感識別：最新技術和經驗教訓”的教程。并在2016/2019年擔任IEEE情感計算交易和IEEE多媒體交易的副編輯。

主題：Deep Learning for Graphs: Models and Applications

摘要：圖提供了多種類型的數據的通用表示，而深度學習在表示學習方面顯示了巨大的能力。因此，用圖連接深度學習提供了機會，使各種現實世界問題的通用解決方案成為可能。然而，傳統的深度學習技術對常規網格數據(如圖像和序列)具有破壞性，因此不能直接應用于圖結構數據。因此，將這兩個領域結合起來面臨著巨大的挑戰。在本教程中，我將全面概述圖深度學習的最新進展，包括模型和應用。特別地，我將介紹一些基本概念，回顧最先進算法，并舉例說明各種重要的應用。最后，我將通過討論開放問題和挑戰來總結本教程。

嘉賓簡介：唐繼良（Jiang Tang）自2016年秋季@起擔任密歇根州立大學計算機科學與工程系的助理教授。在此之前，他是Yahoo Research的研究科學家，并于2015年從亞利桑那州立大學獲得博士學位。他的研究興趣包括社交計算，數據挖掘和機器學習及其在教育中的應用。他曾獲得2019年NSF職業獎，2015年KDD最佳論文亞軍和6項最佳論文獎，包括WSDM2018和KDD2016。他是會議組織者（例如KDD，WSDM和SDM）和期刊編輯（例如TKDD）。他的研究成果發表在高排名的期刊和頂級會議論文集上，獲得了數千篇引文（Google學術搜索）和廣泛的媒體報道。

PPT鏈接：//pan.baidu.com/s/1TMv5YsQbwPcRzGy-BkY-bg

主題：From Data to Model Programming: Injecting Structured Priors for Knowledge Extraction

摘要：從序列標記到關系抽取，再到知識推理，深度神經網絡模型在知識抽取任務中取得了最先進的性能。然而，這些渴求數據的模型嚴重依賴于人工標記的訓練數據，并且經常作為黑箱組件運行，減慢了下游應用程序的開發。在這次演講中，我將介紹我們最近在將結構化先驗知識應用到深度神經網絡模型中進行知識抽取方面的進展，這兩個模型都是在輸入數據級別(即，以及在模型架構級別(即，對模型進行編程)。特別地，我將討論如何在命名實體識別中合并域字典，以及如何在關系提取中建立語義規則，作為輸入級結構化先驗知識的示例。對于模型編程，我將提出一個基于圖神經網絡的框架，用于在涉及常識推理的自然語言推理中捕獲多關系結構化先驗知識作為模型架構的一部分。這些解決方案共同構成了從數據到使用結構化先驗知識進行模型編程的路線圖。

嘉賓簡介：任翔，美國南加州大學計算機科學系助理教授，獲美國南加州大學ISI聘任。他也是智能和知識發現(INK)研究實驗室的主任，ACM SIGKDD和數據挖掘(SIGKDD)的信息主任，以及USC機器學習中心的成員。之前，他是斯坦福大學的研究學者，并在伊利諾伊大學香檳分校獲得了計算機科學博士學位。Ren博士的研究重點是開發標簽高效的計算方法，從自然語言數據中提取機器可操作的知識(例如，組合、圖形結構表示)，并對知識結構進行神經推理。他的研究導致一本書和50多個出版物,覆蓋著超過會議教程(KDD、WWW NAACL),并獲得了獎項包括谷歌AI教師獎,摩根大通AI研究獎,亞馬遜研究獎,ACM SIGKDD論文獎(2018),WWW最佳海報亞軍(2018),大衛·j·Kuck優秀論文獎(2017),谷歌博士獎學金(2016),和Yelp數據集挑戰獎(2015)。他是福布斯亞洲30位30歲以下富豪之一。

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題目： Combating Fake News: A Data Management and Mining Perspective

簡介： 假新聞是對全球人民的主要威脅，導致人民對政府，新聞和公民社會的信任度下降。社交媒體和社交網絡在公眾中的流行引起了假新聞的蔓延，其中陰謀論，虛假信息和極端觀點盛行。發現假新聞并進行緩解是當今時代的基本問題之一，已引起廣泛關注。盡管事實調查網站（政府網站和大型公司，例如Google，Facebook和Twitter）已經采取了初步措施來解決假新聞，但仍有許多工作要做。本教程的目標是雙重的。首先，我們希望使數據庫社區熟悉其他社區在打擊假新聞方面的工作。我們提供相關領域的最新研究成果，包括檢測，傳播，緩解和干預假新聞。接下來，我們提供數據庫社區研究內容的摘要，并討論如何將其用于抵制假新聞。

嘉賓介紹：

Laks V.S. Lakshmanan是不列顛哥倫比亞大學計算機科學系的教授。 他是BC Advanced Systems Institute的研究員，并于2016年11月被任命為ACM杰出科學家。他的研究興趣涵蓋數據庫系統及相關領域的廣泛主題，包括：關系數據庫和面向對象的數據庫，OLAP和數據倉庫，數據庫挖掘，數據集成，半結構化數據和XML，信息和社交網絡及社交媒體，推薦系統和個性化。

Michael Simpson是不列顛哥倫比亞大學計算機科學系的博士后研究員。 他從維多利亞大學獲得博士學位。 他的研究興趣包括數據挖掘，社交網絡分析以及圖形問題的可伸縮算法設計。

Saravanan（Sara）Thirumuruganathan是HBKU QCRI數據分析小組的科學家。 他在德克薩斯大學阿靈頓分校獲得博士學位。 他對數據集成/清理和用于數據管理的機器學習廣泛感興趣。 Saravanan的工作已入選VLDB 2018/2012最佳論文，并獲得SIGMOD 2018研究重點獎。