[机器学习] matlab遗传算法锦标赛选择

说明：matlab遗传算法锦标赛选择
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[机器学习] matlab遗传算法精英保留

说明：matlab遗传算法精英保留
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[机器学习] 聚类算法测试数据集.zip

说明：本人整理的csv格式的点云数据，可以用来测试和验证k-means、dbscan或者是自己开发的聚类算法。
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[机器学习] 垃圾短信数据集（中文）.rar

说明：包含1万多条短信，垃圾短信标记为1，正常短信标记为0。
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[深度学习] CUDNN v8.0.1.13.zip

说明：CUDNN v8.0.1.13.zip，已然是为了怕有的同学登陆不上去，就帮同学们下载下来了CUDNN这一版对应的CUDA是 v11.0可以将子文件目录覆盖过去。
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[机器学习] 国家新一代人工智能标准体系建设指南.pdf

说明：2020年新发布《国家新一代人工智能标准体系建设指南》，包括基础共性、支撑技术与产品、基础软硬件平台、关键领域技术、产品与服务、行业应用及安全与伦理等。
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[深度学习] CUDA v11.0可能会缺失的dll动态链接库们.rar

说明：CUDA v11.0可能会缺失的dll动态链接库们.事实上，还是建议同学们缺什么自己去搜着下载，我也已经把大部分解决方案写在文章里了，实在有下载不下来的，再来我这里面找找吧。
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[深度学习] dicomutil.py

说明：dicom的python图像处理（dicom转灰度图像函数dicom2array、矢状图找轴状图函数get_t2fse、获取T2系列的中间帧函数get_t2middle）
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[机器学习] CNCC2019-陈华钧-可解释的知识图谱推理及应用.pdf

说明：转自：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4663454624843776。 陈华钧，浙江大学*知识引擎联合实验室负责人。 摘要：知识图谱表示的向量化使得我们可以实现更易于泛化的可微分推理。然而， 基于表示学习实现的知识图谱推理和链接预测丢失了传统符号计算方法的可解释性，即：模型无去对基于向量计算或神经网络训练后得出的推理结论进行解释，导致只知结果但不知为什么。在很多真实的应用场景下，黑盒模型的可解释性缺乏导致很多应用不得不放弃采用
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[机器学习] CNCC2019-王斌-小米知识图谱的构建与应用.pdf

说明：转自CCF：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4663476290947072。 摘要：小米具有极其丰富、不断发展的产品和业务形态，一方面给知识图谱提供了广阔的应用场景，另一方面也给知识图谱的构建和应用提出了挑战。针对这些挑战， 小米AI实验室知识图谱团队做了大量的技术研制和落地应用工作。本报告主要分享我们在图谱构建与应用过程中的一些经验体会。
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[机器学习] 2019-TF17-*-华能威-知识图谱与智能搜索.pdf

说明：转自CCF：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4409498440943616。 摘要：全网知识图谱有其独特的优势、价值，不仅帮助机器理解文本，也是智能信息服务的高效手段。知识图谱和搜索的结合越来越紧密，成为重要的数据和技术驱动。同时，知识图谱应用于智能问答，包括在有屏、无屏场景下也都发展迅速。当然知识图谱本身也面临很多的挑战、难题。本次报告分享这方面工作的一些经验和心得，希望对大家有所启发和帮助。
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[机器学习] 2019-TF21-医渡云-闫峻-基于真实世界数据的医疗知识图谱构建 - 挑战与方法.pdf

说明：转自CCF：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4565199623440384。 摘要：知识图谱在医疗健康领域的构建和应用近期吸引了越来越多来自学术界及工业界的目光。医疗知识图谱的构建即可以基于指南，书籍，文献等做知识抽取，也可以基于领域专家对知识的编辑。还有重要的一类知识来源是基于真实世界数据的知识挖掘。我们这次报告的重点是基于以临床电子病历为代表的真实世界数据医疗知识图谱构建中的主要问题，挑战极其解决办法。我们将从临床电子病历的数据
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