加利福尼亚大学,简称加州大学或加大 (University of California, 简称 UC) 是美国加州的一个公立大学系统。它是组成加州公立高等教育体系的三个大学系统之一 [...] 属性上属研究型大学。加州大学系统总共有十个校区(包括柏克莱加大、三藩市加大、洛杉矶加大 、圣塔芭芭拉加大、河滨加大…),加州大学也签约管理三个美国能源部的国家实验室。它拥有诺贝尔奖得主 55 位。美国国家科学院院士 357 位,占美国国家科学院总院士 2039 位的近 1/5;拥有全职学生 20 多万人,其中华裔学生占 13%...

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题目: Advances in Collaborative Filtering and Ranking

摘要: 在这篇论文中,我们讨论了协同过滤和排序的一些最新进展。第一章简要介绍了协同过滤与排序的历史与现状;第二章首先讨论了图信息的点态协同过滤问题,以及我们提出的新方法如何对深度图信息进行编码,从而帮助现有的四种图信息协同过滤算法;第三章介绍了协同排序的两两方法,以及如何将算法加速到接近线性的时间复杂度;第4章是关于新的列表方法的协作排序,以及如何更好的选择列表方法的损失显式和隐式反馈超过点和两两损失;第5章是关于我们提出的新的正则化技术——随机共享嵌入(SSE),以及它在6个不同的任务(包括推荐和自然语言处理)中的理论有效性和经验有效性;第6章是我们如何在SSE的帮助下,为最先进的顺序推荐模型引入个性化,这对于防止我们的个性化模型对训练数据的过度拟合起到了重要的作用;第7章,我们总结了目前所取得的成果,并展望了未来的发展方向;第八章是所有章节的附录。

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The Compact Muon Solenoid (CMS) experiment at the Large Hadron Collider (LHC) is one of the largest data producers in the scientific world, with standard data products centrally produced, and then used by often competing teams within the collaboration. This work is focused on how a local institution, University of California San Diego (UCSD), partnered with the Open Science Grid (OSG) to use Azure cloud resources to augment its available computing to accelerate time to results for multiple analyses pursued by a small group of collaborators. The OSG is a federated infrastructure allowing many independent resource providers to serve many independent user communities in a transparent manner. Historically the resources would come from various research institutions, spanning small universities to large HPC centers, based on either community needs or grant allocations, so adding commercial clouds as resource providers is a natural evolution. The OSG technology allows for easy integration of cloud resources, but the data-intensive nature of CMS compute jobs required the deployment of additional data caching infrastructure to ensure high efficiency.

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