康斯坦蒂娜·帕拉
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2020年–今天
2024 [i4] 西奥多·帕帕马库 , 玛丽亚·斯科拉里杜 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 劳伦斯·艾奇森 , 朱利安·阿贝尔 , 大卫·B·邓森 , 毛里齐奥·菲利波内 , 文森特·福图因 , 菲利普·亨尼 , 何塞·米盖尔·埃尔南德斯·洛巴托 , Aliaksander湖滨 , 亚历山大·伊梅尔 , 西奥法尼斯·卡拉莱索斯 , 穆罕默德·埃米提亚兹·汗 , 阿古斯丁·克里斯蒂亚迪 , 李英珍 , 斯蒂芬·曼特 , 克里斯托弗·奈梅特 , 迈克尔·奥斯本 , 蒂姆·G·J·鲁德纳 , 大卫·吕加默 , 叶惠德 , 马克斯·威林 , 安德鲁·戈登·威尔逊 , 张汝琪 :
立场文件:大规模人工智能时代的贝叶斯深度学习。 CoRR公司 abs/2402.00809 ( 2024 ) 2023 [注2] 普拉蒂克·戈什 , 卡伦·L·波斯纳 , 斯蒂芬妮·海兰德 , 威尔·范·克利夫 , 梅丽莎·布里斯托 , 达斯汀·R·朗 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 巴拉·奈尔 , 克莉丝汀·方 , 罗纳德·鲍尔丁 , 莫妮卡·瓦维拉拉 , 肯顿·奥哈拉 :
构建围手术期低血压预测的机器学习机会:社会技术视角:低血压预测社会技术视角。 ACM事务处理。 计算。 嗯。互动。 30 ( 5 ) : 79:1-79:33 ( 2023 ) [i3] 亚历克斯·J·陈 , 何塞·路易斯·雷东多·加西亚 , 法布里齐奥·西尔维斯特里 , 科尔姆·奥唐纳 , 康斯坦蒂娜·帕拉 :
协调全球声音:增强内容审核的文化软件模型。 CoRR公司 abs/2312.02401 ( 2023 ) 2022 【c9】 Cian Naik公司 , 弗朗索瓦·卡隆 , 朱迪思·卢梭 , 叶惠德 , 康斯坦蒂娜·帕拉 :
稀疏动态网络的贝叶斯非参数。 ECML/PKDD(5) 2022 : 191-206
2010 – 2019
2019 [c8] 小马 , 塞巴斯蒂安·奇亚切克 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 何塞·米盖尔·埃尔南德斯·洛巴托 , 塞巴斯蒂安·诺沃津 , Cheng Zhang(张成) :
EDDI:利用部分VAE高效动态发现高值信息。 ICML公司 2019 : 4234-4243 2018 [i2] 小马 , 塞巴斯蒂安·奇亚切克 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 何塞·米盖尔·埃尔南德斯·洛巴托 , 塞巴斯蒂安·诺沃津 , Cheng Zhang(张成) :
EDDI:利用部分VAE高效动态发现高值信息。 CoRR公司 abs/1809.11142 ( 2018 ) 2017 【c7】 康斯坦蒂娜·帕拉 , 大卫·A·诺尔斯 , 邹宾·加拉马尼 :
特征分配的生死过程。 ICML公司 2017 : 2751-2759 2016 【c6】 尼克·希尔德 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 玛丽亚·斯科拉里杜 :
企业计算机网络中身份验证事件的主题建模。 ISI公司 2016 : 190-192 2015 [j1] 康斯坦蒂娜·帕拉 , 大卫·A·诺尔斯 , 邹宾·加拉马尼 :
使用无限潜在属性模型的关系学习和网络建模。 IEEE传输。 模式分析。 机器。 智力。 37 ( 2 ) : 462-474 ( 2015 ) 2014 【c5】 大卫·A·诺尔斯 , 邹宾·加拉马尼 , 康斯坦蒂娜·帕拉 :
使用归一化随机测度的可逆无限HMM。 ICML公司 2014 : 1998-2006 2013 【c4】 西蒙·拉科斯特-朱利安 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 亚历克斯·戴维斯 , Gjergji Kasneci公司 , 格雷佩尔 , 邹宾·加拉马尼 :
SIGMa:简单的贪婪匹配,用于对齐大型知识库。 KDD公司 2013 : 572-580 2012 【c3】 康斯坦蒂娜·帕拉 , 大卫·A·诺尔斯 , 邹宾·加拉马尼 :
网络数据的无限潜在属性模型。 ICML公司 2012 【c2】 大卫·A·诺尔斯 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 邹宾·加拉马尼 :
非参数变量聚类模型。 NIPS公司 2012 : 2996-3004 [i1] 西蒙·拉科斯特·朱利安 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 亚历克斯·戴维斯 , Gjergji Kasneci公司 , 格雷佩尔 , 邹宾·加拉马尼 :
SiGMa:用于对齐大型知识库的简单贪婪匹配。 CoRR公司 abs/1207.4525 ( 2012 )
2000年至2009年
2008 【c1】 维伦娜·坎特雷 , 康斯坦蒂娜·帕拉 , 科斯塔斯·帕特龙帕斯 , 蒂莫斯·塞利斯 :
移动对等数据库环境的模拟器。 MDM公司 2008 : 第223页至第224页