人工智能下载列表第1910页

[机器学习] UCR时序数据集

说明：本资源为最新UCR时序数据集，包括128个时序数据。时序数据是指时间序列数据。时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。最新的主要更新，2018年秋季：该数据资源的早期工作由NSF职业奖0237918资助，并通过NSF IIS-1161997 II和NSF IIS 1510741资助。
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[机器学习] 三菱机器人进修教程

说明：三菱机器人进修教程，讲解机器人的工作原理及特点，构造。有图片配合讲解，专业性强，有针对性，适合从事机器人及人工智能方面学习的工程技术人员学习。
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[深度学习] Xilinx《Parallel Progeamming for FPGAs ——The HLS Book》中文版

说明：本书英文全名是《Parallel Progeamming for FPGAs ——The HLS Book》，中文全名为《FPGA并行编程——以HLS实现信号处理为例》。本书详细介绍了HLS的学习方法、代码示例、操作步骤，是学习FPGA高层次综合极好的资料。
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[深度学习] 云量检测代码

说明：主要包括采集云图数据，制作云图数据集，大图效果图制作等相关代码
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[深度学习] 2019 上海车展之自动驾驶篇

说明：目录自动驾驶方案解决商 ............................................................................. - 1 - 1.1 地平线 Horizon Robotics ............................................................. - 1 - 1.1.1 关于地平线 ...............................................
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[深度学习] 将SE模块与密集连接网络结合的代码

说明：主要是将SE模块融合到密集连接模块，并使用共享显存的方式减少显存的大小。
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[深度学习] 高光谱云图分类代码

说明：通过一种特殊的方式有效结合空谱信息，并使用卷积神经网络进行训练。
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[机器学习] Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

说明：近日，DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究，该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络（GMN），性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。 DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题，做出了两个重要贡献。首先，研究者展示了如何训练图神经网络（GNN），使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次，研究者提出了新型图匹配网络模型（GMN），该模型以一对图作为输入，通过基于跨图注意力的新型匹配
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