[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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[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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[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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[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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