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In this talk, we will highlight major efforts happening in the Spark ecosystem. In particular, we will dive into the details of adaptive and static query optimizations in Spark 3.0 to make Spark easier to use and faster to run. We will also demonstrate how new features in Koalas, an open source library that provides Pandas-like API on top of Spark, helps data scientists gain insights from their data quicker.

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斯坦福大牛Jure Leskovec：图神经网络研究最新进展, Jure是斯坦福大学计算机学院的副教授，也是图表示学习方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌学术搜索（Google Scholar）上，Jure拥有接近4.5万的论文引用数量，H指数为84。以上意味着他在人工智能研究领域占有举足轻重的地位。

超大规模用户数据挖掘和推荐算法 最新进展 （1）数据规模、挑战； （2）KDD-CUP 2012； （3）KDD-CUP 2012 Solution 剖析； （4）数据挖掘和推荐的新趋势；

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本文章从深度神经网络(DNN)入手，对深度学习(DL)领域的研究进展进行了简要的综述。内容包括：卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、长时记忆(LSTM)和门控递归单元(GRU)、自动编码器(AE)、深度信念网络(DBN)、生成对抗性网络(GAN)和深度强化学习(DRL)。

碘叶立德化学的最新进展，黄辉，杨源， 本论文对碘叶立德的合成方法及反应进行了综述。碘叶立德是活性卡宾中间体前体，它能进行环加成反应、碳氢键插入反应及叶立德交�

数据挖掘技术随着计算机软、硬件的进步，人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大 幅度提高。数以千万计的数据库被用于商业管理、政府办公、科学研究和工程 丌发等方面，收集工具的进步使我们拥有了海量的数据。面对这些数据，急需 一些新的工具和技术，解决由此带来的“数据丰富，信息贫乏”的问题，数据 挖掘技术应用而生。