[机器学习] 2020年面向人工智能新基建的知识图谱行业白皮书

说明：KG逐渐成为AI的又一热电产业，2019年KG相关的融资金额较2018年增长超过200%，产业链已初具规模，互联网公司、AI公司及大数据AI公司纷纷入局。
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[机器学习] xgboost with python

说明：XGBoost With Python Discover The Algorithm That Is Winning Machine Learning Competitions
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[机器学习] KNN识别字母和数字

说明：基于OpenCV3.2，采用KNN的训练和预测实现26个大写字母和0~9数字正反识别功能，已封装成类。
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[机器学习] Mobicom-2020会议中相关感知论文

说明：2020年Mobicom会议收录中相关感知论文，包括使用WiFi、毫米波、声音等研究工作，个人感觉上述研究工作具有较*价值，推荐认真阅读。无论是从写作、还是从技术层面都非常好。
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[机器学习] 深度学习模型终端环境自适应方法研究

说明：随着人工智能和物联网的快速发展与融合, 智能物联网AIoT 正成长为一个极具前景的新兴前 沿领域, 其中深度学习模型的终端运行是其主要特征之一。
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[机器学习] 机器学习模型安全与隐私研究综述

说明：在大数据时代下，深度学习、强化学习以及分布式学习等理论和技术取得的突破性进展，为机器学习提供了数据和算法层面的强有力支撑，同时促进了机器学习的规模化和产业化发展.然而，尽管机器学习模型在现实应用中有着出色的表现，但其本身仍然面临着诸多的安全威胁。
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[机器学习] PC 版OpenCV4.4移植好的库

说明：适用于Ubuntu16及以上，RedHat..等PC Linux操作系统，Arm的版在我的博客另外一个链接
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[机器学习] Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件

说明：主要是Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件，可以直接调用，主要运用在物体识别、目标识别跟踪、人脸识别、无人机等应用领域。
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[机器学习] 自然语言处理中的预训练模型

说明：目前预训练模型在自然语言处理领域取得了广泛的成功。本报告的内容主要涵盖以下4部分内容：1）预训练模型的原理介绍，包括模型结构、学习准则、发展历程等；2）预训练模型的迁移方法：包括如何通过任务转换、多步迁移、改进精调等方法来进一步提高预训练模型在下游任务上的性能。
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[机器学习] EMNLP 2020上与【知识图谱】相关论文（6篇）

说明：本文为大家奉上EMNLP 2020必读的六篇知识图谱（Knowledge Graph）相关论文——知识图谱表示、常识、任务型对话、多语种知识库补全、开放式KG表示、社会常识推理。
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[机器学习] 粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM）

说明：粒子群（PSO）优化的极限学学习机（ELM），用粒子群优化算法优化的极限学习机，可用于数据的回归和分类，实测比单纯的极限学习机精度高的多。
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[机器学习] 《基于差分量化局部二值模式的人脸反欺诈算法研究》

说明：随着人脸识别技术已经融入到人们日常生活中，人脸欺诈检测作为人脸识别前的一个关键步骤越来越受到重视．针对打印攻击和视频攻击，提出了一种通过量化局部像素之间的差值来细化传统局部二值模式（ｌｏｃａｌｂｉｎａｒｙｐａｔｔｅｒｎ，ＬＢＰ）特 征的差分量化局部二值模式 （ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎｌｏｃａｌ ｂｉｎａｒｙｐａｔｔｅｒｎ，ＤＱ＿ＬＢＰ）算法．ＤＱ＿ＬＢＰ 能够在不增加 ＬＢＰ 维度的基础上提取像素之间的差值信息， 以便更精确地描述图像的局部纹理特征．此外，使用空间金字塔算法统
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