阿里巴巴-浙江大学前沿技术联合研究中心

我们的方法探索了针对ViT的增量学习的问题，大量的实验表明我们的方法在公共数据集上表现了优越的性能，超越了同样CNN架构的方法4.0% 到6.0% 的准确率

鉴定委员会认为，浙江大学、达摩院、阿里云突破了超大规模图表示、图存储、图算子以及图加速等技术难点，研发了自主可控、开源开放、分布式高性能云上图神经网络学习平台（Aligraph），显著提升了我国相关企业的核心竞争力

本次AZFT中心年会与阿里云科技创新年会、阿里巴巴诸神之战年度盛典共同举办

本文提出的一些方法可以用在其他不同的任务中，作为模型性能评估的指标或者数据增强的方法。本篇论文获全国知识图谱与语义计算大会CCKS 2021 Best Paper Award

“FedE：Embedding Knowledge Graph In Federated Setting”被 IJCKG 2021 录用，并获最佳论文奖

“Molecular Contrastive Learning with Chemical Element Knowledge Graph”被 AAAI 2022 录用