清華AMiner與同濟iDVX實驗室共同研發(fā)AI視頻神器：帶你秒讀論文
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為方便用戶了解論文的更多詳情，秒讀論文在視頻結(jié)束頁自動生成二維碼，掃碼即可進入 AMiner 頂會專版的 KDD 2020 專題網(wǎng)站論文專欄對應(yīng)的文章詳情頁，詳細了解文章核心內(nèi)容，迅速獲得您需要的論文作者介紹、摘要、文章簡介、研究結(jié)果、引用文獻等重要內(nèi)容。
AMiner 頂會專版 —— KDD 2020 專題網(wǎng)站
8 月 23 日，國際數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域最高級別的會議 ACM SIGKDD（國際數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)大會，簡稱 KDD）即將舉辦，今年的 KDD 大會將以線上形式舉行。AMiner 頂會專版上線KDD 2020專題網(wǎng)站，網(wǎng)站開設(shè)論文、華人學(xué)者、視頻等專欄。
在論文專欄，用戶可通過主題、作者、論文發(fā)表機構(gòu)來篩選自己感興趣的論文，專欄還設(shè)有論文推薦功能，可一目了然找到閱讀量最高和最受關(guān)注的論文。
在論文專欄的主頁篩選本次 KDD 2020 上京東集團所發(fā)表的論文，進入以下頁面，這里呈現(xiàn)了每篇論文的題目、作者、概要、引用情況、瀏覽量等信息，用戶直接在此免費下載所需論文的全文，也可以在評論區(qū)和點贊區(qū)參與互動。
對于論文作者，用戶可通過點擊作者名字，進一步了解作者畫像，深入了解作者的相關(guān)研究。
以 KDD 2020 上京東集團所發(fā)表的論文為例，體驗一下秒讀論文吧：
1． 論文題目：Faster Secure Data Mining via Distributed Homomorphic Encryption
簡介：作者提出了一種分布式學(xué)習(xí)框架，以大大提高基于同態(tài)加密的數(shù)據(jù)挖掘算法的訓(xùn)練速度。
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