Structured prediction problems are one of the fundamental tools in machine learning. In order to facilitate algorithm development for their numerical solution, we collect in one place a large number of datasets in easy to read formats for a diverse set of problem classes. We provide archival links to datasets, description of the considered problems and problem formats, and a short summary of problem characteristics including size, number of instances etc. For reference we also give a non-exhaustive selection of algorithms proposed in the literature for their solution. We hope that this central repository will make benchmarking and comparison to established works easier. We welcome submission of interesting new datasets and algorithms for inclusion in our archive.


翻译:结构化预测问题是机器学习中的基础工具之一。为促进其数值求解算法的开发,我们在此集中收集了大量便于读取格式的数据集,涵盖多样化的问题类别。我们提供数据集的存档链接、所考虑问题及其格式的描述,以及包含规模、实例数量等特征的问题简要概览。作为参考,我们还列举了文献中提出的部分求解算法(非穷举)。希望这一中心存储库能简化基准测试与既有成果的对比流程。我们欢迎提交有趣的新数据集和算法以扩充本档案。

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这个新版本的工具会议系列恢复了从1989年到2012年的50个会议的传统。工具最初是“面向对象语言和系统的技术”,后来发展到包括软件技术的所有创新方面。今天许多最重要的软件概念都是在这里首次引入的。2019年TOOLS 50+1在俄罗斯喀山附近举行,以同样的创新精神、对所有与软件相关的事物的热情、科学稳健性和行业适用性的结合以及欢迎该领域所有趋势和社区的开放态度,延续了该系列。 官网链接:http://tools2019.innopolis.ru/
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