“2020级--作业讲解与论文报告（第三学期）”的版本间的差异
来自问题求解
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| − | <li> | + | <li>9月22日：论文报告——距离索引 |
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| − | <li>学号末位奇数制作ppt：[https://doi.org/ | + | <li>学号末位奇数制作ppt：[https://doi.org/10.1145/2463676.2465315 Fast Exact Shortest-Path Distance Queries on Large Networks by Pruned Landmark Labeling] |
| − | <li>学号末位偶数制作ppt：[https://doi.org/ | + | <li>学号末位偶数制作ppt：[https://doi.org/10.1137/1.9781611973198.14 Fast Shortest-Path Distance Queries on Road Networks by Pruned Highway Labeling] |
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| − | <li> | + | <li>10月20日：论文报告——最大流 |
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| − | <li>学号末位奇数制作ppt：[https://doi.org/ | + | <li>学号末位奇数制作ppt：[https://doi.org/10.1145/48014.61051 A New Approach to the Maximum-Flow Problem] |
| − | <li>学号末位偶数制作ppt：[https://doi.org/ | + | <li>学号末位偶数制作ppt：[https://doi.org/10.1007/11685654_10 Dinitz’ Algorithm: The Original Version and Even’s Version] |
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| − | <li> | + | <li>11月10日：论文报告——智能边缘 |
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| − | <li>学号末位奇数制作ppt：[https://doi.org/ | + | <li>学号末位奇数制作ppt：[https://doi.org/10.1145/3037697.3037698 Neurosurgeon: Collaborative Intelligence Between the Cloud and Mobile] |
| − | <li>学号末位偶数制作ppt：[https://doi.org/ | + | <li>学号末位偶数制作ppt：[https://doi.org/10.1145/3300061.3300116 Edge Assisted Real-time Object Detection for Mobile Augmented Reality] |
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| − | <li> | + | <li>12月15日：论文报告——跨域大数据处理 |
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| − | <li>学号末位奇数制作ppt：[https://doi.org/ | + | <li>学号末位奇数制作ppt：[https://doi.org/10.1145/3190508.3190528 Wide-Area Analytics with Multiple Resources] |
| − | <li>学号末位偶数制作ppt：[https://doi.org/ | + | <li>学号末位偶数制作ppt：[https://doi.org/10.1145/2934872.2934893 Dynamic Pricing and Traffic Engineering for Timely Inter-Datacenter Transfers] |
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| − | <li> | + | <li>其余课时安排自学或者作业讲解。 |
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2021年11月29日 (一) 17:21的最新版本
论文报告的具体要求
- 教师准备阶段：每学期4次左右，每次邀请相关研究方向的教师精选2篇经典或前沿论文。
- 同学准备阶段：每次每位同学认真阅读2篇论文，并为其中1篇指定论文制作15-20分钟ppt（报告前1天发到教师邮箱，文件名：学号-姓名），鼓励自主延伸阅读其它相关论文。讲稿内容可以包括但不限于：
- 用自己的语言概述论文主要研究内容、技术路线、创新点等。
- 围绕论文中的某个技术点，陈述自己的观点或其它相关论文的内容。
- 课堂讨论阶段：随机选择同学上台报告ppt（每篇论文选3位左右），其余同学参与讨论。
日程安排
- 9月22日：论文报告——距离索引
- 10月20日：论文报告——最大流
- 学号末位奇数制作ppt：A New Approach to the Maximum-Flow Problem
- 学号末位偶数制作ppt：Dinitz’ Algorithm: The Original Version and Even’s Version
- 11月10日：论文报告——智能边缘
- 12月15日：论文报告——跨域大数据处理
- 其余课时安排自学或者作业讲解。
