[机器学习] 历届小车资料（汇总）.zip

说明：智能小车作为现代的新发明，是以后的发展方向，他可以按照预先设定的模式在一个环境里自动的运作，不需要人为的管理，可应用于科学勘探等等的用途。智能小车能够实时显示时间、速度、里程，具有自动寻迹、寻光、避障功能，可程控行驶速度、准确定位停车，远程传输图像等功能。 智能小车可以分为三部分——传感器部分、控制器部分、执行器部分。 控制器部分：接收传感器部分传递过来的信号，并根据事前写入的决策系统（软件程序），来决定机器人对外部信号的反应，将控制信号发给执行器部分。好比人的大脑。 执行器部分：驱动机器人做出
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[机器学习] A Position-bias Aware Learning Framework

说明：讲述pal的相关知识，很值得观看的一篇论文，讲述的很好； 讲述pal的相关知识，很值得观看的一篇论文，讲述的很好； 讲述pal的相关知识，很值得观看的一篇论文，讲述的很好；
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[机器学习] 模仿学习（Imitation Learning）

说明：Imitation Learning（模仿学习）是强化学习的一个分支，因其能很好的解决强化学习中的多步决策（sequential decision）问题，近段时间得到了广泛关注。那么模仿学习近期的前沿进展如何呢，来自加州理工大学的Yisong Yue，昨天在芝加哥大学，做了名为《New Frontiers in Imitation Learning》讲座。
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[机器学习] 图神经网络基准（来自NTU Chaitanya Joshi）

说明：近期的大量研究已经让我们看到了图神经网络模型（GNN）的强大潜力，很多研究团队都在不断改进和构建基础模块。但大多数研究使用的数据集都很小，如 Cora 和 TU。在这种情况下，即使是非图神经网络的性能也是可观的。
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[机器学习] 图节点嵌入概述（Node Embeddings）

说明：这部分是关于学习节点嵌入的方法。这些方法的目标是将节点编码为低维向量，这些低维向量总结了它们的图位置和它们的局部图邻域的结构。
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[机器学习] 面向AI的数据管理技术综述

说明：人工智能技术因其强大的学习和泛化能力已经被广泛应用到各种真实场景中.然而,现有人工智能技术还面临着三大挑战.第一,现有AI技术使用门槛高,依赖于AI从业者选择合适模型、设计合理参数、编写程序,因此很难被广泛应用到非计算机领域。
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[机器学习] 《生成式对抗网络GAN时空数据应用》

说明：在计算机视觉领域，对抗网络(GANs)在生成逼真图像方面取得了巨大的成功。最近，基于GAN的技术在基于时空的应用如轨迹预测、事件生成和时间序列数据估算中显示出了良好的前景。
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[机器学习] CIKM 2020上与【信息检索 +推荐】相关的论文（五篇）.zip

说明：CIKM是CCF推荐的B类国际学术会议，是信息检索和数据挖掘领域顶级学术会议之一。本文附上5篇最新的研究成果。
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[机器学习] Lean图片.zip

说明：lena color_128.
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[机器学习] myCBR-3.0.1-win-64-bit.zip

说明：案例推理是通过寻找与之相似的历史案例，利用已有经验或结果中的特定知识即具体案例来解决新问题。mycbr处理本体文件，通过设置规则参数，实现案例推理，案例推理是实现人工智能的重要部分。
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[机器学习] 图像处理常用图片.zip

说明：图片都是512分辨率的,可以很 airplane. png arctichare.png baboon. png barbara.png boat.png boy.bmp cameraman.tif cat.png Prints.pgm fruits.png rymire.png girl.png goldhill.png lena.png monarch.png mountain.png peppers.png pool.png salls.png serrano.png tulips.png
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[机器学习] myCBR教程.zip

说明：案例推理是通过寻找与之相似的历史案例，利用已有经验或结果中的特定知识即具体案例来解决新问题。mycbr是支持本体的案例推理软件，可以实现知识分析及知识挖掘。
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