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A Survey of Deep Active Learning
A Survey of Deep Active Learning
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A Survey of Deep Active Learning

Ren, Pengzhen ; Xiao, Yun ; Chang, Xiaojun ; Huang, Po-Yao ; Li, Zhihui ; Gupta, Brij B. ; Chen, Xiaojiang ; Wang, Xin

ACM computing surveys, 2022-12, Vol.54 (9), p.1-40 [Periódico revisado por pares]

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2
Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
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Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing

Liu, Pengfei ; Yuan, Weizhe ; Fu, Jinlan ; Jiang, Zhengbao ; Hayashi, Hiroaki ; Neubig, Graham

ACM computing surveys, 2023-01, Vol.55 (9), p.1-35, Article 195 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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3
A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning
A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning
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A Survey on Bias and Fairness in Machine Learning

Mehrabi, Ninareh ; Morstatter, Fred ; Saxena, Nripsuta ; Lerman, Kristina ; Galstyan, Aram

ACM computing surveys, 2021-07, Vol.54 (6), p.1-35 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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4
Transformers in Vision: A Survey
Transformers in Vision: A Survey
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Transformers in Vision: A Survey

Khan, Salman ; Naseer, Muzammal ; Hayat, Munawar ; Zamir, Syed Waqas ; Khan, Fahad Shahbaz ; Shah, Mubarak

ACM computing surveys, , Vol.54 (10s), p.1-41 [Periódico revisado por pares]

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5
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time
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Solving Linear Programs in the Current Matrix Multiplication Time

Cohen, Michael B. ; Lee, Yin Tat ; Song, Zhao

Journal of the ACM, 2021-02, Vol.68 (1), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York: Association for Computing Machinery

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6
Most Tensor Problems Are NP-Hard
Most Tensor Problems Are NP-Hard
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Most Tensor Problems Are NP-Hard

Hillar, Christopher J ; Lim, Lek-Heng

Journal of the ACM, 2013-11, Vol.60 (6), p.1-39 [Periódico revisado por pares]

New York, NY: ACM

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7
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)
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On the Approximation of Cooperative Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) using Mean Field Control (MFC)

Washim Uddin Mondal ; Agarwal, Mridul ; Aggarwal, Vaneet ; Ukkusuri, Satish V

arXiv.org, 2022-01 [Periódico revisado por pares]

Ithaca: Cornell University Library, arXiv.org

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8
Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time
Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time
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Low-Rank Approximation and Regression in Input Sparsity Time

Clarkson, Kenneth ; Woodruff, David

Journal of the ACM, 2017-02, Vol.63 (6), p.1-45 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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9
Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares
Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares
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Fair Enough: Guaranteeing Approximate Maximin Shares

Kurokawa, David ; Procaccia, Ariel ; Wang, Junxing

Journal of the ACM, 2018-03, Vol.65 (2), p.1-27 [Periódico revisado por pares]

New York: ACM

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10
A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data
A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data
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A Review on Outlier/Anomaly Detection in Time Series Data

Blázquez-García, Ane ; Conde, Angel ; Mori, Usue ; Lozano, Jose A

ACM computing surveys, 2022-04, Vol.54 (3), p.1-33 [Periódico revisado por pares]

Baltimore: Association for Computing Machinery

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