我日语过了三级，java,jsp还可以，应届本科，不知道那家对日软件公司好？

coast1 2007-05-26 12:18:06

刚毕业能找到好的工作吗？工资能多少？我在济南，哪个城市比较的好？

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asd_ 2007-05-27

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去大连的ibm吧。

ZW_Ren 2007-05-26

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在济南的话去NEC

老廉颇尚能饭否 2007-05-26

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青岛那边对日外包挺多的！

itkan 2007-05-26

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我就知道北京有家软通动力公司做外包的还不错,公司在软件园

PL276306034 2007-05-26

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应该找不到

作者 | Mr Bear 编辑 | 青暮前不久，帝国理工学院教授、Twitter 首席科学家 Michael Bronstein 发表了一篇长达160页的论文，试图从对称性和不变性的视角从几何上统一CNNs、GNNs、LSTMs、Transformers等典型架构，构建深度学习的“爱尔兰根纲领”。 AI科技评论曾报道过对Michael Bronstein论文的精彩介绍，本文内容是他通过视频演讲的方式对几何深度学习进行的更深度分析。视频链接： https://www.youtube.co...

一、写在前面本次分享的是2025年2月发布于《Nature Methods》的题为"MARBLE:interpretable representations of neural population dynamics using geometric deep learning"的文章。在神经科学和机器学习领域交汇的今天，我们不断探索如何从复杂的神经活动中提取有意义的信息。这篇介绍 MARBLE 方法的文章，巧妙地利用几何深度学习，以无监督的方式分解神经流形上的动力学，并映射到统一的潜在空间中。MARBLE

【Arxiv 2023】综述 + A Systematic Survey in Geometric Deep Learning for Structure-based Drug Design。

那个呃我们现在开始讲课，不好意思啊，我没有啊，我们现在开始讲课，不好意思，好开始呃，那个那个我今后我们还有还有几节课好吧，然后我们只要把这个全部选地图learning，我们讲一讲好吧。然后那个slide应该在我那个主页上面，好吧啊好，这三节课呢我们主要是讲这个跟大家回顾一下，我们讲了一些。这个就在曲面上怎么对这个special dm来进行这种convolution和deconvolution对吧，然后呢有了这个以后呢，我们可以做这种选手自动。

利用大型系统的已知对称性是解决维数灾难的有力而经典的补救措施，并构成大多数物理理论的基础。深度学习系统也不例外，从早期开始，研究人员就已采用神经网络来利用物理测量产生的低维几何，例如图像中的网格、时间序列中的序列、或分子中的位置和动量，以及它们相关的对称性，如平移或旋转。本着“几何统一”的精神，我们将研究最成功的神经网络架构（如 CNN、RNN、GNN 和 Transformer）的通用数学框架。这种观点有助于我们构建未来的架构，使其能够超越所有当前方法，并具有一定程度的可解释性。

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