[机器学习] 人工智能升级金融科技.pdf

说明： 上海技术峰会，人工智能升级金融科技
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[机器学习] 用人工智能驱动的自动化与强化实现 IT 自主管理.pdf

说明： 上海技术峰会 ，用人工智能驱动的自动化与强化实现 IT 自主管理。
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[机器学习] 基于傅里叶算子的手势识别的完整源代码（Python实现，包含样本库）

说明： 关于代码的介绍可以参考https://blog.csdn.net/qq_41562704/article/details/88975569，代码基于Win10 + Python3.7环境，对采集的图片进行了图像平滑，基于OTSU阈值的肤色分割，基于八邻域搜索法进行轮廓检测操作，最终完成了手势图片从采集到轮廓曲线的提取过程，对已得到的轮廓曲线提取其傅里叶描述子和椭圆傅里叶描述子，并分别进行了归一化处理。用KNN和SVM两种算法训练模型，以自己采集数据集为训练集进行了训练，最后基于PyQt5制作了
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[机器学习] Verilog实现16bits有符号型乘法_1.zip

说明： 博文《Verilog实现16bits*16bits有符号型乘法（1）》的源代码
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[机器学习] number_minist.zip

说明： 共有两个文件夹，一个是trainingDigits另外一个是testDigits。文件夹中包含手写数字的训练数据集
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[机器学习] 鸢尾花数据集

说明： 数据集内包含 3 类鸢尾花，分别为山鸢尾（Iris-setosa）、变色鸢尾（Iris-versicolor）和维吉尼亚鸢尾（Iris-virginica）。每类各 50 个数据，每条记录有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。
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[机器学习] sgmediation.zip

说明： UCLA 的sgmediation插件，目前所有官方渠道均已无法下载。使用方法：解压，放到stata的/ado/base/s 目录下就应该可以
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[机器学习] 价值神经网络在计算机围棋的优化研究_王力.caj

说明： 对于人工智能来说,棋类由于其巨大的复杂度一直是最具有挑战的游戏。围棋自从被创造出来,已经有数千年的历史了,在19路围棋中,即棋盘是由19*19个纵横交叉点组成的,每个交叉点都有黑白空三种不同的状态,则博弈树的复杂度在10的300次方左右,其天文数字远远的超过了宇宙中原子的个数。在象棋与国际象棋被计算机用穷举加上搜索的方法战胜了世界上顶级的棋手后,围棋成为了人工智能最想要征服的游戏。但是,传统的计算机围棋程序面对职业围棋棋手时仍然被让3到4子,在2015年国际学术界普遍认为解决围棋问题至少需要1
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[机器学习] 基于卷积神经网络的围棋棋步预测方法研究_张旗.caj

说明： 博弈是人工智能领域的重要研究主题,人工智能技术的发展在很多方面得益于博弈的发展。围棋作为博弈研究的主要内容之一,因其具有搜索空间大和难以建立评价函数的难点,使得传统的搜索方法很难获得令人满意的对弈性能。近年来,基于卷积神经网络的围棋棋步预测方法逐渐成为解决围棋博弈问题的一种有效途径。这是因为,第一,棋步预测方法通过监督学习来预测人类高水平棋手的走棋,该过程并不需要进行深度搜索,因此能够避免围棋分支因子高的问题；第二,棋步预测方法与人类棋手在对弈时的思考方式相一致；第三,由于卷积神经网络能够直接
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[机器学习] 中国象棋人机博弈系统的研究与实现.pdf

说明： 计算机博弈是人工智能领域的一个重要的研究课题。计算机博弈也被称为人工智能的果蝇。各种棋类的人工智能研究，都不断取得新的成果。发展最快的是国际象棋，早在上世纪90年代，国际象棋软件就战胜了世界冠军卡斯巴罗夫。中国象棋做为中华民族传统文化的精华，其博弈研究起源于上世纪80年代。其研究过程中，大量借鉴了国际象棋的理论，并且在近年同样取得了很不错的成果。现今已经有很多最顶尖的象棋软件，如赵明阳的象棋奇兵，王骄的棋天大圣，郑明政的象棋世家，陈超营的象棋旋风等。以上象棋软件都能战胜如今的中国象棋第一人，特
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[机器学习] 六子棋中基于路的双评价参数评估函数的研究与应用_齐祎霏.caj

说明： 机器博弈是人工智能领域的重要研究方向,是机器智能、兵棋推演、智能决策系统等人工智能领域的重要科研基础。机器博弈被认为是人工智能领域最具挑战性的研究方向之一。机器博弈常被看作是人工智能的“果蝇”,其研究成果对其他领域也能产生重要影响,因此对机器博弈的研究具有重要的意义。六子棋是机器博弈中的一个新兴棋种,近几年越来越走进大众的视野,吸引了越来越多的研究者行进研究。评估函数是博弈程序对局面形式进行判断的核心方法,评估函数的准确程度决定了程序对局面形势判断的准确程度,从而程序才能选择正确的应对方案。现
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[深度学习] reuters.pkl

说明： reuters.pkl
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