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2020年–今天

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2024
[公元10年]
- 看法
  - 电子版@jmlr.org（开放访问）
  - 没有参考文献和引文
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  - 期刊/jmlr/TereninBAFWRG24
- 问别人
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  - https://dblp.org/rec/journals/jmlr/TereninBAFWRG24
亚历山大·特列宁,大卫·R·伯特,阿特姆·阿特梅夫,塞斯·弗拉克斯曼,马克·范德威尔克,卡尔·爱德华·拉斯穆森,Hong Ge公司:
基于覆盖树最小分离的数值稳定稀疏高斯过程。 J.马赫。学习。物件。 25:26:1-26:36(2024)
[第15条]
- 看法
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  - conf/epiuai/SemenovaMBFU24
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Elizaveta塞梅诺娃,斯瓦尼尔·米什拉,萨米尔巴特,塞斯·弗拉克斯曼,H.朱丽叶T.安文:
深度学习和MCMC与aggVAE一起改变行政边界：绘制肯尼亚疟疾流行图。 Epi UAI公司 2024:13-27
【i21】
- 看法
  - 通过DOI的电子版（开放存取）
  - 参考文献和引文
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  - 日记账/corr/abs-2407-05986
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2407-05986
马克昆达·夏尔马,范扬,Duy-Nhat Vo公司,埃斯拉·苏埃尔,斯瓦尼尔·米什拉,萨米尔巴特,奥利弗·菲亚拉,威廉·鲁德加德,塞斯·弗拉克斯曼:
KidSat：卫星图像，用于绘制儿童贫困数据集和基准。 CoRR公司腹肌/2407.05986(2024)
2023
[公元9年]
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  - 期刊/csda/LamprinakouBFFGM23
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斯塔马蒂娜·兰普里纳库,毛里西奥·巴拉奥纳,塞斯·弗拉克斯曼,莎拉·菲利皮,阿克塞尔·甘地,艾玛·J·麦考伊:
基于BART的泊松过程推理。计算。统计数据分析。 180:107658(2023)
[j8]
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  - 电子版@openreview.net（开放访问）
  - 没有参考文献和引文
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  - 期刊/tmlr/MiscouridouBMFM23
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塞尼亚·米斯库里杜,萨米尔巴特,乔治·莫勒,塞斯·弗拉克斯曼,斯瓦尼尔·米什拉:
Cox-Hawkes：双重随机时空泊松过程。事务处理。机器。学习。物件。 2023(2023)
[第14条]
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  - conf/aaai/CharlesWWGBF23
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乔瓦尼·查尔斯,蒂莫西·沃洛克,彼得·温斯基尔,阿兹拉·加尼,萨米尔巴特,塞斯·弗拉克斯曼:
流行病学模型的Seq2Seq替代物促进贝叶斯推断。 AAAI公司 2023:14170-14177
[i20]
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  - 日记账/corr/abs-2304-04307
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2304-04307
伊丽莎维塔·塞门诺娃,马克斯·凯恩·利明,塞斯·弗拉克斯曼:
PriorCVAE：利用贝叶斯深度生成模型进行可扩展MCMC参数推断。 CoRR公司 abs/2304.04307(2023)
[i19]
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  - 期刊/corr/abs-2305-19779
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2305-19779
伊丽莎维塔·塞门诺娃,斯瓦尼尔·米什拉,萨米尔巴特,塞斯·弗拉克斯曼,H.朱丽叶T.安文:
深度学习和MCMC与aggVAE一起改变行政边界：绘制肯尼亚疟疾流行情况。 CoRR公司腹肌/230519779(2023)
2022
[j7]
- 看法
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  - 期刊/jcgs/ZhangWFFS22
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  - https://dblp.org/rec/journals/jcgs/ShangWFFS22
张勤毅,Veit野生,莎拉·菲利皮,塞斯·弗拉克斯曼,迪诺·塞季诺维奇:
贝叶斯核二样本测试。 J.计算。图表。斯达。 31(4):1164-1176(2022)
[j6]
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  - 期刊/sac/MishraFBZPB22
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斯瓦尼尔·米什拉,塞斯·弗拉克斯曼,特蕾丝妮娅·贝拉,哈里森·朱,米科·帕卡宁,萨米尔巴特:
πVAE：使用MCMC进行贝叶斯深度学习的随机过程先验。统计计算。 32(6):96(2022)
[i18]
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  - 日记账/corr/abs-2209-09617
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2209-09617
乔瓦尼·查尔斯,蒂莫西·沃洛克,彼得·温斯基尔,阿兹拉·加尼,萨米尔巴特,塞斯·弗拉克斯曼:
Seq2Seq流行病模型的替代品，以促进贝叶斯推断。 CoRR公司 abs/2209.09617(2022)
[i17]
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  - 日记账/corr/abs-220-07893
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-220-07893
亚历山大·特列宁,大卫·R·伯特,阿特姆·阿特梅夫,塞斯·弗拉克斯曼,马克·范德威尔克,卡尔·爱德华·拉斯穆森,Hong Ge公司:
通过使用覆盖树的最小分离实现数值稳定稀疏高斯过程。 CoRR公司 abs/2210.07893(2022)
[i16]
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  - 期刊/corr/abs-220-11844
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-220-11844
塞尼亚·米斯库里杜,萨米尔巴特,乔治·莫勒,塞斯·弗拉克斯曼,斯瓦尼尔·米什拉:
Cox-Hawkes：双重随机时空泊松过程。 CoRR公司 abs/2210.11844(2022)
【i15】
- 看法
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  - 日记账/corr/abs-2211-12139
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2211-12139
艾米丽·穆勒,艾米丽·杰梅尔,伊什曼·乔杜里,里基·纳什瓦尼,安特耶·巴巴拉·梅茨勒,詹姆斯·贝内特,艾米莉·丹顿,塞斯·弗拉克斯曼,马吉德·伊扎提:
使用街景图像对城市周边质量的感知。 CoRR公司 abs/2211.12139(2022)
2021
[j5]
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  - 期刊/性质/BradleyKISMF21
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  - https://dblp.org/rec/journals/nature/BradleyKISMF21
瓦莱丽·布拉德利,Shiro Kuriwaki先生,迈克尔·伊萨科夫,迪诺·塞季诺维奇,小李萌,塞斯·弗拉克斯曼:
无代表性的大型调查大大高估了美国的疫苗接种率。国家。 600(7890):695-700(2021)
【j4】
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  - 日志/ploscb/UnwinRFRLCWMB21
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  - https://dblp.org/rec/journals/ploscb/UnwinRFRLCWMB21
H.朱丽叶T.安文,Isobel Routledge公司,塞斯·弗拉克斯曼,玛丽安·安德烈·里佐乌,赖胜杰,贾斯廷·科汉,丹尼尔·魏斯,斯瓦尼尔·米什拉,萨米尔巴特:
使用霍克斯过程对近消灭环境中的输入和本地疟疾病例进行建模。公共科学图书馆计算。生物。 17(4)(2021)
[j3]
- 看法
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  - 期刊/sac/HolbrookLFS21
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  - https://dblp.org/rec/journals/sac/HolbrookLFS21
安德鲁·霍尔布鲁克,查尔斯·洛弗勒,塞斯·弗拉克斯曼,马克·苏查德:
自激随机过程的可扩展贝叶斯推断应用于美国大型枪击数据。统计计算。 31(1):4(2021)
[第13条]
- 看法
  - 电子版@mlr.press（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
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  - conf/uai/HawrylukHMMSWVF21
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  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/uai/HawrylukHMMSWVF21
伊沃娜·霍利卢克,亨利克·霍尔特盖巴姆,斯瓦尼尔·米什拉,色妮娅·米斯库里杜,里卡多·施奈肯伯格（Ricardo P.Schnekenberg）,查尔斯·惠塔克,迈克尔·A·C·沃尔默,塞斯·弗拉克斯曼,萨米尔巴特,托马斯·梅隆:
高斯过程预测：应用于新冠肺炎死亡率报告。阿联酋 2021:1258-1268
[第14条]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
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  - 轴颈/cor/abs-2110-10422
- 问别人
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  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-210-10422
伊丽莎维塔·塞门诺娃,徐一丹,亚当·豪斯,西奥·拉希德,萨米尔巴特,斯瓦尼尔·米什拉,塞斯·弗拉克斯曼:
使用VAE对时空先验进行编码，以进行小面积估计。 CoRR公司 abs/2110.10422(2021)
[i13]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2112-15571
- 问别人
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2112-15571
Sílvia Casacuberta公司,埃斯拉·苏埃尔,塞斯·弗拉克斯曼:
PCACE：CNN可解释性神经元排名的统计方法。 CoRR公司 abs/2112.15571(2021)
2020
[第12条]
- 看法
  - 电子版@neurips.cc（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
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  - conf/nips/ZhuLKSFB20
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  - https://dblp.org/rec/conf/nips/ZhuLKSFB20
哈里森·朱,刘兴,吕雅康（Ruya Kang）,沈志超,塞斯·弗拉克斯曼,弗朗索瓦·沙维尔·布里奥:
基于树模型的贝叶斯概率数值积分。 NeurIPS公司 2020
[i12]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2002-06873
- 问别人
- 股份记录
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  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2002-06873
斯瓦尼尔·米什拉,塞斯·弗拉克斯曼,萨米尔巴特:
πVAE：用变分自编码器对随机过程先验进行编码。 CoRR公司 abs/2002.06873(2020)
[i11]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
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  - 期刊/cor/abs-2005-07927
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2005-07927
斯塔马蒂娜·兰普里纳库,艾玛·J·麦考伊,毛里西奥·巴拉奥纳,阿克塞尔·甘地,塞斯·弗拉克斯曼,莎拉·菲利皮:
基于BART的泊松过程推理。 CoRR公司 abs/2005.07927(2020)
[i10]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2006-05371
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2006-05371
哈里森·朱,Xing Liu（刘星）,吕雅康（Ruya Kang）,沈志超,塞斯·弗拉克斯曼,弗朗索瓦·沙维尔·布里奥:
基于树模型的贝叶斯概率数值积分。 CoRR公司 abs/2006.05371(2020)
[第九章]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
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  - 期刊/corr/abs-2007-06566
- 问别人
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  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2007-06566
迈克尔·A·C·沃尔默,本·格拉姆森,托马斯·梅隆,斯瓦尼尔·米什拉,卢卡·梅库里,塞伊尔·科斯特罗,罗伯特·克拉伯,格雷厄姆·库克,塞斯·弗拉克斯曼,萨米尔巴特:
用于紧急部门需求的时间序列预测的统一机器学习方法。 CoRR公司腹肌/2007.06566(2020)
[i8]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-2009-02264
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-2009-02264
米盖尔·波兰德,爱德华·A·K·科恩,塞斯·弗拉克斯曼,马克·A·尼尔:
使用深度学习提高SIM的轴向分辨率。 CoRR公司 abs/2009.02264(2020)

2010 – 2019

请参阅常见问题解答

出版物列表中颜色的含义是什么？

2019
[i7]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-1901-09839
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1901-09839
乔纳森·伊什·霍洛维奇,达娜·乌德温,塞斯·弗拉克斯曼,莎拉·菲利皮,洛林·克劳福德:
通过变量重要性解释深层神经网络。 CoRR公司 abs/1901.09839(2019)
[i6]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-1906-09230
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1906-09230
埃多尔多·利西,穆罕默德·马列克扎德,哈达迪,刘丁洪（F.Din-Houn Lau）,塞斯·弗拉克斯曼:
使用CGAN建模和预测艺术运动。 CoRR公司 abs/1906.09230(2019)
2018
[第11条]
- 看法
  - 电子版@mlr.press（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/aistats/AbbatiTOF18
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/aistats/AbbatiTOF18
加布里埃尔·阿巴蒂,亚历山德拉·托西,迈克尔·奥斯本,塞斯·弗拉克斯曼:
AdaGeo：用于优化和采样的自适应几何学习。 AISTATS公司 2018:226-234
[第10条]
- 看法
  - 电子版@mlr.press（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
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  - conf/aistats/LawSSF18文件
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/aistats/LawSSF18
何重利定律,丹尼尔卡·萨瑟兰,迪诺·塞季诺维奇,塞斯·弗拉克斯曼:
分布回归的贝叶斯方法。 AISTATS公司 2018:1167-1176
【c9】
- 看法
  权限控制：
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  - conf/kdd/HuF18
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/kdd/HuF18
胡老师,塞斯·弗拉克斯曼:
多模式情绪分析，探索情绪结构。 KDD公司 2018:350-358
【c8】
- 看法
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/nips/LawSCLFBF18
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/nips/LawSCLFBF18
何重利定律,迪诺·塞季诺维奇,伊文·卡末隆,蒂姆·C·D·卢卡斯,塞斯·弗拉克斯曼,凯瑟琳·巴特,福美贤治:
高斯过程总输出的变分学习。 NeurIPS公司 2018:6084-6094
[i5]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 日记账/corr/abs-1805-08463
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1805-08463
何重利定律,迪诺·塞季诺维奇,伊文·卡末隆,蒂姆·C·D·卢卡斯,塞斯·弗拉克斯曼,凯瑟琳·巴特,福美贤治:
高斯过程总输出的变分学习。 CoRR公司 abs/1805.08463(2018)
[i4]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/abs-1805-10205
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/abs-1805-10205
胡老师,塞斯·弗拉克斯曼:
多模态情绪分析探索情绪结构。 CoRR公司 abs/1805.10205(2018)
2017
[注2]
- 看法
  权限控制：
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  dblp键：
  - 期刊/目标/古德曼17
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/aim/GoodmanF17
布莱斯·古德曼,塞斯·弗拉克斯曼:
欧盟算法决策和“解释权”条例。人工智能杂志。 38(三):50-57(2017)
【c7】
- 看法
  - 电子版@mlr.press（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/aistats/FlaxmanTS17
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/aistats/FlaxmanTS17
塞斯·弗拉克斯曼,叶惠德,迪诺·塞季诺维奇:
基于再生核的泊松强度估计。 AISTATS公司 2017:270-279
【c6】
- 看法
  - 电子版@auai.org（开放访问）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/uai/张FFS17
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/uai/ZhangFFS17
张勤毅,莎拉·菲利皮,塞斯·弗拉克斯曼,迪诺·塞季诺维奇:
两步条件独立性测试的特征对特征回归。阿联酋 2017
[i3]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/LawSSF17
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/LawSSF17
何重利定律,丹尼尔卡·萨瑟兰,迪诺·塞季诺维奇,塞斯·弗拉克斯曼:
贝叶斯分布回归。 CoRR公司 abs/1705.04293(2017)
2016
[j1]
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/tist/FlaxmanNS16
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/tis/FlaxmanNS16
塞斯·弗拉克斯曼,丹尼尔·尼尔,亚历山大·斯莫拉:
因果推断中非id数据独立性检验的高斯过程。 ACM事务处理。智力。系统。Technol公司。 7(2):22:1-22:23(2016)
【c5】
- 看法
  - 电子版@mlr.press（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/aistats/HerlandsWNFNPX16公司
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/aistats/HerlandsWNFNPX16
威廉·赫兰兹,安德鲁·戈登·威尔逊,汉内斯·尼克斯,塞斯·弗拉克斯曼,丹尼尔·尼尔,威尔伯特·范·潘胡斯,埃里克·P·星:
描述多维变化曲面的可缩放高斯过程。 AISTATS公司 2016:1013-1021
【c4】
- 看法
  - 电子版@auai.org（开放访问）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/uai/FlaxmanSCF16
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- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/uai/FlaxmanSCF16
塞斯·弗拉克斯曼,迪诺·塞季诺维奇,约翰·坎宁安,莎拉·菲利皮:
内核嵌入的贝叶斯学习。阿联酋 2016
[i2]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/KimLFT16
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  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/KimLFT16
Hyunjik Kim先生,陆晓宇,塞斯·弗拉克斯曼,叶惠德:
用于回归和协作滤波的Tucker Gaussian过程。 CoRR公司 abs/1605.07025(2016)
[i1]
- 看法
  - 电子版@arxiv.org（开放访问）
  - 参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - 期刊/corr/GoodmanF16
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/journals/corr/GoodmanF16
布莱斯·古德曼,塞斯·弗拉克斯曼:
欧盟关于算法决策和“解释权”的规定。 CoRR公司 abs/1606.08813(2016)
2015
【c3】
- 看法
  - 电子版@mlr.press（开放存取）
  - 没有参考文献和引文
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/icml/FlaxmanWNNS15
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/icml/FlaxmanWNNS15
塞斯·弗拉克斯曼,安德鲁·戈登·威尔逊,丹尼尔·尼尔,汉内斯·尼克斯,亚历山大·斯莫拉:
非高斯似然高斯过程中的快速Kronecker推断。 ICML公司 2015:607-616
【c2】
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/kdd/FlaxmanWS15
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/kdd/FlaxmanWS15
塞斯·弗拉克斯曼,王玉祥,亚历山大·斯莫拉:
2012年谁支持奥巴马通过分布回归进行生态推断。 KDD公司 2015:289-298

2000 – 2009

请参阅常见问题解答

出版物列表中颜色的含义是什么？

2009
【c1】
- 看法
  权限控制：
- 出口记录
  dblp键：
  - conf/icc/CorcoranFNSWL09
- 问别人
- 股份记录
  持久URL：
  - https://dblp.org/rec/conf/icc/CorcoranFNSWL09
凯文·科克朗,塞斯·弗拉克斯曼,马克·奈尔,彼得·舍普尔茨,克雷格·魏德特,兰·利伯斯金·哈达斯:
WDM环网中流量疏导的近似算法。国际商会 2009:1-6

合著者索引

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