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2011年，首届国际金瓶梅研讨会在浙江省杭州市召开。
该组织每半年出版一期《国际金瓶梅研究》杂志，每一年出版一本《金瓶梅研究》专著。
* 陈明达《破解四百年悬题，作者为黄岩人氏蔡荣名》
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相关阅读：国际金瓶梅研究会
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* 1987年4月1日 - 国铁分割民营化后成为JR东日本车站。
* 1989年3月11日 - 简易委托化
* 2016年4月1日 - 无人化改造。伴随三春站业务委托化，管理站变更为郡山站。
无码专同类的还有一些新平台，本文后面会给到对比。
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矩阵还原是在只有部分观察值时填充矩阵缺失的条目的任务。自然地，各种数据集都以矩阵形式表示。一个例子是电影评级矩阵，如Netflix问题所示：给定一个评级矩阵，其中如果客户看过电影那么数据点的值代表客户给电影的评分，否则会该处没有值，我们希望预测这种没有值的数据点，以便就接下来要看什么向客户提出好的建议。另一个示例是术语文档矩阵：文档集合中使用的单词频率可以表示为矩阵，其中每个数据点对应于相关术语出现在指定文档中的次数。
对还原后矩阵中的自由度数没有任何限制，这个问题是不确定的，因为可以为隐藏的数据点分配任意值。因此，我们需要对矩阵进行一些假设来创建一个适定问题，比如假设它具有最大行列式，是正定的，或者是低秩的。
例如，可以假设矩阵具有低秩结构，接下来试图找到最低秩的矩阵，或者，如果还原后的矩阵的秩是已知的，那么一个秩-r的矩阵会与已知数据点匹配。该图显示，可以在零错误（右侧）的条件下还原部分显示的秩1矩阵（左侧），因为所有缺少数据点的行都应与第三行相同。在Netflix问题的情况下，由于用户偏好通常可以通过少数因素来描述，例如电影类型和发行时间，因此评分矩阵会是低秩的。其他应用包括计算机成像，需要重建图像中丢失的像素，从局部距离信息中检测传感器在网络中的全局位置，以及多类学习。矩阵完成问题通常是NP-难问题，但是在其他假设下，有一些有效的算法可以以很高的概率实现精确的重构。
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