ittor Geometric 1.0是由中国人民大学与东北大学联合开发的图机器学习库，基于国产Jittor框架，高效灵活，可助力处理复杂图结构数据，性能优于同类型框架，支持多种前沿图神经网络模型，已开源供用户使用。
基于深度神经网络对人脸图像进行编辑和篡改，深度伪造的发展为人们的生活带来了便利，但对其错误的应用也同时危害着人们的隐私和信息安全。
此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。
Orr Zohar的指导老师Serena Yeung-Levy教授于2018年获得斯坦福大学博士学位，师从李飞飞和Arnold Milstein。2017年至2019年期间，Serena Yeung-Levy曾与Justin Johnson和李飞飞共同教授斯坦福大学卷积神经网络课程。
图数据学习在过去几年中取得了显著的进展，图神经网络（GNN）在此过程中起到了核心作用。然而，不同的 GNN 方法在概念和实现上的差异，对理解和应用图学习算法构成了挑战。
ACM SIGKDD（简称 KDD）始于 1989 年，是全球数据挖掘领域历史最悠久、规模最大的国际顶级学术会议。KDD 2025 将于 2025 年 8 月 3 日在加拿大多伦多举办。
2024年12月8日，诺贝尔物理学奖首次授予了人工智能领域的科学家，John Hopfield和Geoffrey Hinton因其在神经网络领域的开创性贡献获此殊荣。在瑞典斯德哥尔摩的颁奖典礼上，被称为"人工智能之父"的Hinton讲述了一个引人深思的话题：人工智能如何逐渐学会理解人类。
研究人员提出了一种方法，能够在领域数据分布持续变化的动态环境中，基于随机时刻观测的数据分布，在任意时刻生成适用的神经网络，实现前所未有的泛化能力。
2022 年，以ChatGPT 大语言模型（LLM）的发布为标志， AI 神经网络的类人学习能力取得了里程碑式的进展，在全球范围内掀起了一股 AI 热潮。
北京大学研究团队开发的FAN模型能有效捕捉数据中的周期性模式，相比传统模型在多项任务中表现出色，同时降低了参数量和计算量，增强了对周期性特征的建模能力，应用潜力广泛。
