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国际多媒体模型会议（MMM）是面向研究人员和行业从业人员的领先国际会议，目的是分享来自MMM所有相关领域的新想法，原始研究结果和实际开发经验。会议要求提供报告原始调查结果的研究论文，以及报告新颖新颖的应用的演示。特别会议，主题演讲和视频浏览器摊牌活动也将有助于提高节目质量。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/conf/mmm/index.html
Integrated Marketing Attribution: A Bayesian Framework for Privacy-Safe Granular Measurement Anchored in MMM
Arxiv
0+阅读 · 6月18日
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Arxiv
0+阅读 · 6月16日
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Arxiv
0+阅读 · 6月15日
Forecasting Is Not Attribution: Localizing Decoder Bypass in Graph-Based Neural Marketing Mix Models
Arxiv
0+阅读 · 6月10日
Towards Transfer-Efficient Multi-modal Sequential Recommendation with State Space Duality
Arxiv
0+阅读 · 3月27日
High-dimensional Many-to-many-to-many Mediation Analysis
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Mmm whatcha say? Uncovering distal and proximal context effects in first and second-language word perception using psychophysical reverse correlation
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0+阅读 · 2025年7月30日
Marketing Mix Modeling in Lemonade
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Your MMM is Broken: Identification of Nonlinear and Time-varying Effects in Marketing Mix Models
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0+阅读 · 2024年8月14日
Multi-Memory Matching for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification
Arxiv
0+阅读 · 2024年7月29日
MMM: Multilingual Mutual Reinforcement Effect Mix Datasets & Test with Open-domain Information Extraction Large Language Models
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Arxiv
0+阅读 · 2024年7月15日
CausalMMM: Learning Causal Structure for Marketing Mix Modeling
Arxiv
0+阅读 · 2024年6月24日
MMM: Multi-Layer Multi-Residual Multi-Stream Discrete Speech Representation from Self-supervised Learning Model
Arxiv
0+阅读 · 2024年6月14日
Mmm whatcha say? Uncovering distal and proximal context effects in first and second-language word perception using psychophysical reverse correlation
Arxiv
0+阅读 · 2024年6月8日
MMM and MMMSynth: Clustering of heterogeneous tabular data, and synthetic data generation
Arxiv
0+阅读 · 2024年4月4日
参考链接
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