[深度学习] Faster-RCNN pyx转成so文件

说明： py-Faster-RCNN代码中utils nms等文件夹中pyx文件转成的so文件，复制到相应pyx所在文件夹即可，用于linux系统
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[深度学习] TESRA测试DEMO

说明： (深度学习)分布式云计算平台“Tesra超算网络”的测试DEMO,关注公众号“深算科技”免费参与公测。
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[深度学习] Multiple Wavelet Coefficients Fusion in Deep Residual Networks

说明： 基于深度残差网络进行故障诊断的PPT简介。 M. Zhao, M. Kang, B. Tang, M. Pecht, "Multiple Wavelet Coefficients Fusion in Deep Residual Networks for Fault Diagnosis," IEEE Transactions on Industrial Electronics, DOI: 10.1109/TIE.2018.2866050.
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[机器学习] 基于认知科学的计算机围棋博弈问题的研究

说明： 认知科学是20世纪世界科学标志性的新兴研究门类,它作为探究人脑工作机制的前沿性尖端学科,已经引起了全世界科学家的广泛关注。由于在视觉表现形式上具有抽象、复杂的特性,计算机围棋正在成为认知科学研究的重要方向和工具。
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[机器学习] 协同进化FNN在计算机围棋中的研究与应用

说明： 计算机博弈(Machine Game)一直以来都是检验人工智能发展水平的试金石,以研究计算机博弈为切入点,可以充分提高各种人工智能的理论水平。　
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[机器学习] 基于激励学习的中国象棋研究_付强

说明： 人机博弈是人工智能领域中的一个重要主题,激励学习是一种智能体通过不断地试错,从环境反馈中得到延迟奖惩信息,积累经验,最终学习到最优策略的机器学习方法。
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[机器学习] 中国象棋博弈树搜索算法研究与实现

说明： 计算机博弈是人工智能的一个传统研究领域。计算机博弈为人工智能提供一个实验平台,将人工智能的一些理论与方法应用于计算机博弈,可通过博弈水平的高低来检验这些理论与方法的有效性,研究计算机博弈所得到的成果也可推广至人工智能的其他领域。
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[机器学习] 中国象棋博弈系统的研究与实现

说明： 计算机博弈是人工智能的一个重要研究领域,对它的研究方兴未艾。本文对中国象棋计算机博弈系统中的关键技术作了研究,在此基础之上开发了一个完整的中国象棋博弈程序。
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[机器学习] 基于蒙特卡洛树搜索的计算机围棋博弈研究

说明： 近年来,计算机软硬件和互联网迅猛发展,相关学科也在不断进步。人工智能是长期以来的热点话题,而计算机博弈是它的一个受到广泛关注的研究方向。
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[机器学习] 计算机博弈原理与方法学概述

说明： 计算机博弈伴随着计算机的诞生已经开展了大半个世纪,并以一系列战胜人类天才而享誉世界.
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[机器学习] 寻迹车程序——good

说明： 好的寻迹程序，可以很好寻迹，用CCD寻迹，很好，很好，很好。
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[机器学习] scikit-learn0.20.0（英文版）

说明： 最新版scikit_learn官方文档0.20.0，英文版。
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