[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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[机器学习] 2019-TF21-北京大学-赵东岩-知识图谱的关键技术及其智能应用.pdf

说明：转自CCF：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4565193977235456。 摘要：随着自然语言处理等相关技术的发展，知识图谱已经成为工业界开展下一代人工智能应用的重要基础。本报告将从知识图谱构建、补全及其人机交互问答等方面系统阐述知识图谱的关键技术方案；并将结合北大计算机研究所在这个研究方向上的具体进展，以实际应用为背景、探讨如何基于知识图谱实现智能问答等智能应用的技术路线。
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[机器学习] CNCC2019-张勇-基于知识图谱的健康医疗大数据融合技术及应用.pdf

说明：转自CCF：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4663480272078848。 张勇，剑桥大学博士后。 摘要：健康医疗大数据是健康医疗活动的产物，同时也是进行健康医疗业务优化和辅助决策的基础。健康医疗大数据分散在多个主体管理的多个系统中，所以在应用健康医疗大数据的时候往往需要先进行数据釉合。然而由于生成数据的系统所采用的标准或规范不同，不同来源的数据之间经常存在数据不一致的情况，同时由于应用水平等问题，数据的质量也存在较大问题。数据不
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[机器学习] AI accelerator design.pdf

说明：韩国首尔大学教授 讲解的关于设计人工智能（AI）芯片的资料，关于人工智能加速器设计的资料。韩国汉阳大学IDEC课程课件。
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[机器学习] AI加速器设计资料合集.zip

说明：各大公司关于AI加速器设计的进展信息，包括：Google TPU, Microsoft Brainwave, 寒武纪 DIANNAO, Baidu XPU, Amazon echo, Apple A11,
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[机器学习] in-memory computing 内存内计算的一些论文.zip

说明：内存内计算，可能是解决AI算力的一个比较重要的方向；该文件中搜罗了一些关于内存内计算的论文，欢迎补充
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[机器学习] evalution_pcb.hdev

说明：能通过方差法，拉普拉斯能量函数 ，能量梯度函数，*Brenner函数法，*Tenegrad函数法 ，等，方法的原理，计算和评估出图像的清晰度
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[机器学习] zxing-cpp.tar.gz

说明：zxing c++版 进行解析条形码。 1. mkdir build` 2. `cd` to `build` 3. Unix: run `cmake -G "Unix Makefiles" ..` 4. Windows: run `cmake -G "Visual Studio 10" ..` 5. make 6. ./zxing --test-mode 1.png
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[机器学习] 解决信号标签重复问题.m

说明：在采集信号的时候打标签有可能遇到一次打多个重复标签，在处理的时候会遇到问题，为此此程序可将重复的多个标签只取第一个其他归零。
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[机器学习] 核自适应滤波器_核递推最小二乘.zip

说明：核自适应滤波算法，在时间序列预测上有很多引用，核递推最小二乘，KLMS,KRLS,KAPA，EXKRLS，可用于混沌时间序列预测 算法齐全
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[机器学习] Hnd手写英文字母数据集

说明：这是EnglishHnd手写数据集，图片结构，使用方便，可以用来做手写识别，数据集有0-9的数字a-Z的字母功能62个族
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[机器学习] 2020腾讯人工智能白皮书.pdf

说明：我们认为人工智能正在进入技术与产业的融合发展阶段，其特征是“泛在智能”： 一是“泛”于基础设施建设。在新基建的春风下，人工智能技术将逐渐转变为像网络、电力一样的基础服务设 施，向全行业全领域提供通用的AI能力，为产业转型打下智慧基座。在产业互联网时代，促进产业数字化升级和变 革。 二是“泛”于更加多元的应用场景和更大规模的受众。随着技术、算法、场景和人才的不断充实，人工智能正 在渗透到各个领域，在工业、医疗、城市等领域验证了AI的价值，未来会有更多产业将与智能技术进行创新融合， 催生出更多新业态
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