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  1. 4,363. 1 个回答. 默认排序. Theorist. 13 人赞同了该回答. 不知道你说的负评是什么。 如今的JET、TE 和GEB中有大量的matching paper,matching仍然在蓬勃发展。 matching理论 对现实也产生了极大的影响,比如在美国对school choice,kidney exchange等 公共政策 的变革起到了主要的推进作用。 在我学matching时觉得它非常有趣,而且仍充满着未知,比如在 random assignment 里有很多open question等待问答。 我觉得matching在经济学里更接近数学一些,这个领域有比较客观的评价标准,但同时它又不是完全脱离实际的理论,它和现实是紧密相连的。

  2. 知乎,中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台,于 2011 年 1 月正式上线,以「让人们更好的分享知识、经验和见解,找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容,聚集了中文互联网科技、商业、影视 ...

  3. 关注者. 5. 被浏览. 1,829. 2 个回答. 默认排序. 马睿沙. 1 人赞同了该回答. 是个好的 数学问题 ,但不是很有用。 在这种来配对 two-sided markets 的问题中,当然是要取得对某一方最优的解。 所以 stable matching algorithm 就很有优势。 但对于这个模型本身的喜欢,我推荐你一篇论文去读,有你要的答案。 那个算法没被命名,也不好解释,所以我就懒一下只给你链接好了 :) researchgate.net/public. 编辑于 2014-01-05 14:03. 彭小爱. 要努力. 1 人赞同了该回答.

  4. 阅读论文的一些笔记,从notion分享到知乎来

  5. 雅思matching题的形式会有多种,最常见的是:. 段落信息 (Which paragraph contains the following information ). 人名/某个东西的匹配 (e.g. Match each idea with the correct researcher/What information does Annie give about skiing on each of the following mountain trails). 匹配完整句子 (e.g. Complete each ...

  6. 7. 被浏览. 5,613. 1 个回答. HZ-VUW . 蚂蚁金服 算法工程师. 一句话解释. CIE-H是基于深度学习技术的图匹配算法,其主要思想为通过特殊神经网络模块CIE融合图结构信息到点Embedding向量,使用基于Hungarian Attention的损失函数训练以后,可以使得传统的匈牙利算法充分考虑图结构信息,实现更好的图匹配效果。 整体流程. 首先,我们可以根据下图简单了解一下算法的整体架构。 首先,对于两张待匹配的图片,我们可以根据CNN网络得到目标点的Embedding向量,同时可以根据Gaussian Kernel根据点的Embedding向量得到边的Embedding向量。 随后,我们就可以直接使用图神经网络提取高阶点特征和边特征。

  7. 2021年1月4日 · 量是品和產量 通常是形容生產線大陸人說的量實際上是品這部電腦的品/素質/ 質素不怎樣這部電腦… 首页 知乎知学堂 发现 等你来答 切换模式 登录/注册 為什麼一直要錯說量?关注问题 写回答 登录/注册 语文 质量 為什麼一直要錯 ...

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