AAAI 2021北邮GAMMA Lab 图神经网络专场两位硕博学霸在化妆品最新资讯共享会上精彩发表
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作为一名研究人员，我深知AAAI的重要性，它是人工智能领域的顶级学术会议之一。在2021年，AAAI接收了9034篇论文提交，其中有效审稿有7911篇，最终录取的数量为1692篇，接收率达到了21.4%。这次会议将于2月2日至9日全程线上举办。
为了庆祝这一盛事，我和北邮GAMMA Lab合作特别策划了一系列论文分享课程。在其中的一场专场活动中，我们邀请了两位硕士和博士生学霸——薄德瑜和赵健安，他们分别分享了他们在图神经网络方面的最新研究成果。
首先，薄德瑜教授将会讲述《图神经网络中的低频和高频信息》。在这个主题下，他将介绍一个实验性的研究，该研究评估了低频信号与高频信号在不同网络上的作用，并展示如何通过一种叫做频率自适应图神经网络来解决仅使用低频信号的问题。
紧接着，赵健安教授将进行第二轮分享，他的主题是《图神经网络的异质图结构学习》。他计划解释当前异质图神经网络面临的一个问题：即依赖原始未验证且可能存在缺陷或噪声的异质图结构。他还会介绍一个框架Heterogeneous Graph Structure Learning（HGSL），并讨论其在实际任务中的应用效果。
每位嘉宾完成分享后，都会有问答环节，这是一个探讨相关学术议题、交流思想、以及进一步了解每项工作细节的绝佳机会。我诚挚地邀请所有对人工智能领域感兴趣的人加入直播间，与我们共同体验这一精彩时刻！
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