[深度学习] yt_bb_detection_validation.csv

说明： 谷歌宣布开放了的一个基于 Youtube 视频的图像数据集 Youtube-BoundingBoxes Dataset，为所有研究者进行模型训练和研究提供了新资源。谷歌宣称这个数据集的检测数量（detection count）为ImageNet的五倍。
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[深度学习] Deep Neural Networks are Easily Fooled

说明： Deep neural networks (DNNs) have recently been achieving state-of-the-art performance on a variety of pattern-recognition tasks, most notably visual classification problems.
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[机器学习] 基于模板滤波的非侵入负荷辨识系统

说明： 基于模板滤波的非侵入负荷辨识系统。这个文章介绍的很好，建议好好读读，有一定的帮助
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[深度学习] yt_bb_detection_train.csv

说明： 谷歌宣布开放了的一个基于 Youtube 视频的图像数据集 Youtube-BoundingBoxes Dataset，为所有研究者进行模型训练和研究提供了新资源。谷歌宣称这个数据集的检测数量（detection count）为ImageNet的五倍。
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[深度学习] yt_bb_classification_validation.csv

说明： 谷歌宣布开放了的一个基于 Youtube 视频的图像数据集 Youtube-BoundingBoxes Dataset，为所有研究者进行模型训练和研究提供了新资源。谷歌宣称这个数据集的检测数量（detection count）为ImageNet的五倍。
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[深度学习] yt_bb_classification_train.csv

说明： 谷歌宣布开放了的一个基于 Youtube 视频的图像数据集 Youtube-BoundingBoxes Dataset，为所有研究者进行模型训练和研究提供了新资源。谷歌宣称这个数据集的检测数量（detection count）为ImageNet的五倍。
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[机器学习] OpenCV+TensorFlow 案例源码

说明： 基于 OpenCV+TensorFLow 完成的下列 案例源码： 1：几何变换 2：图片特效&绘制线段文字 3：图像美化 4：机器学习 5：手写数字识别 6：刷脸识别
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[深度学习] 行业知识图谱应用

说明： 行业知识图谱应用案例。本文还介绍了相关的共 享评测任务和标注语料库以及医疗领域几个重要的词典和知识库等资源. 最后对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展 方向作了展望.
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[深度学习] 电子病历命名实体识别和实体关系抽取研究综述-杨锦锋

说明： 电子病历 (Electronic medical records, EMR) 产生于临床治疗过程, 其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况, 包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识, 因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展. 本文首 先讨论了电子病历文本的语言特点和结构特点,
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[深度学习] 基于深度学习的中文机构名识别研究-一种汉字级别的循环神经网络方法

说明： 命名主体识别【目的】中文机构名结构复杂、罕见词多, 识别难度大, 对其进行正确识别对于信息抽取、信息检索、知 识挖掘和机构科研评价等情报学中的后续任务意义重大。【方法】基于深度学习的循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)方法, 面向中文汉字和词的特点, 重新定义了机构名标注的输入和输出, 提出汉字级别的循环网 络标注模型。【结果】以词级别的循环神经网络方法为基准, 本文提出的字级别模型在中文机构名识别的准确率、 召回率和F 值均有明显提高, 其中F 值提高了
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[机器学习] 中文反义词词表

说明： 中文反义词词表，包含约7400个反义词组antonym.txt，同时包含词语的注释descr iption.txt，可用于反义词向量的训练，以及词语反义置换。
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[机器学习] 特征工程思维导图

说明： 机器学习的前置工程应用 特征工程思维导图
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