利用梯度反向传播实现卷积网络的类别模型和显著性图可视化，推动弱监督目标定位。
Karen Simonyan, Andrea Vedaldi, Andrew Zisserman
提出基于FFT的卷积训练加速算法，实现训练和推理速度提升十倍以上。
Michael Mathieu, Mikael Henaff, Yann LeCun
深度专家混合模型在MNIST上表现出色，自动学习位置和类别特定专家。
David Eigen, Marc'Aurelio Ranzato, Ilya Sutskever
提出基于两点函数值的无梯度凸优化算法，达成与梯度法相近的收敛速率。
John C. Duchi, Michael I. Jordan, Martin J. Wainwright 等
提出一种量子算法，模拟稀疏哈密顿量，精度提高指数级。
Dominic W. Berry, Andrew M. Childs, Richard Cleve 等
本文提出基于Hamiltonian Monte Carlo（HMC）优化层次模型采样，克服“漏斗”问题，提高效率。
M. J. Betancourt, Mark Girolami
动态模态分解(DMD)通过线性算子特征分解分析非线性系统，提升计算效率并减轻噪声影响。
Jonathan H. Tu, Clarence W. Rowley, Dirk M. Luchtenburg 等
利用Quincke旋转实现稀疏胶体粒子群的自组织集体运动，验证水动力相互作用促导极性液相形成。
Antoine Bricard, Jean-Baptiste Caussin, Nicolas Desreumaux 等
本论文提出高维向量自回归模型中LASSO的非渐近oracle不等式，确保参数估计和预测误差的高概率界限。
Anders Bredahl Kock, Laurent A. F. Callot
提出差分隐私的组成定理，构建最优隐私界限，利用假设检验解释隐私损失。
Peter Kairouz, Sewoong Oh, Pramod Viswanath
提出去中心化梯度下降的收敛性分析，确保在固定步长下达到O(1/k)速率。
Kun Yuan, Qing Ling, Wotao Yin
通过ADMM优化算法实现光伏逆变器无功功率的分布式控制，显著减少功率损耗。
Petr Šulc, Scott Backhaus, Michael Chertkov
提出基于博弈论的双向拍卖机制，能提升储能单元收益130.2%。
Yunpeng Wang, Walid Saad, Zhu Han 等
提出一种高效训练NADE模型的方法，提升了密度估计性能。
Benigno Uria, Iain Murray, Hugo Larochelle
利用ImageNet训练的深度卷积激活特征DeCAF，显著优于传统方法，提升多个视觉识别任务性能。
Jeff Donahue, Yangqing Jia, Oriol Vinyals 等
双空间模型以领域与功能相似度统一类比和组合任务，但所给文本未提供实验数值。
Peter D. Turney
数据驱动抓取合成方法综述，分为已知、熟悉和未知对象三类。
Jeannette Bohg, Antonio Morales, Tamim Asfour 等
提出四类梯度估计方法用于随机二值神经元，促进条件计算与稀疏表示。
Yoshua Bengio, Nicholas Léonard, Aaron Courville
基于旋量手性形式和BCFW递归，简化多粒子散射振幅计算，提升效率。
Henriette Elvang, Yu-tin Huang
提出线性短语结构模型，提升金融文本语义方向检测准确性。
Pekka Malo, Ankur Sinha, Pyry Takala 等