[机器学习] AAAI2021最新「可解释人工智能XAI」报告

说明：人工智能的未来在于使人类能够与机器合作解决复杂的问题。就像任何有效的合作一样，这需要良好的沟通、信任、清晰和理解。可解释人工智能(XAI)旨在通过结合符号人工智能和传统机器学习的优点来应对此类挑战。多年来，各种不同的AI社区都在研究这一主题，他们有着不同的定义、评估指标、动机和结果。
<syp_net> 上传 | 大小：201mb

[机器学习] 东芝机器人保养篇.pdf

说明：东芝机器人保养篇.pdf
<cxaldy> 上传 | 大小：8mb

[机器学习] Arduino的Dht11库文件

说明：Arduino的Dht11库文件
<qq_43556844> 上传 | 大小：1kb

[机器学习] 固高控制卡资料.zip

说明：固高运动控制卡开发资料整理
<qq_44020228> 上传 | 大小：13mb

[机器学习] 乐创控控制卡资料.zip

说明：乐创控控制卡资料.zip
<qq_44020228> 上传 | 大小：1mb

[机器学习] 算法分析与设计教程习题答案(修订版)-秦明.doc

说明：算法分析与设计教程习题答案(修订版)-秦明.doc
<z136435458> 上传 | 大小：244kb

[机器学习] 多元时间序列因果关系分析研究综述

说明：多元时间序列的因果关系分析是数据挖掘领域的研究热点. 时间序列数据包含着与时间动态有关的、未知的、有价值的信息, 因此若能挖掘出这些知识进而对时间序列未来趋势进行预测或干预, 具有重要的现实意义.
<syp_net> 上传 | 大小：821kb

[机器学习] 联邦学习中的隐私和鲁棒性：攻击和防御

说明：随着数据越来越多地存储在不同的筒仓中，社会越来越关注数据隐私问题，传统的人工智能(AI)模型集中训练正面临效率和隐私方面的挑战。最近，联邦学习(FL)作为一种替代解决方案出现，并在这种新的现实中继续蓬勃发展。现有的FL协议设计已经被证明对系统内外的对抗是脆弱的，危及数据隐私和系统的鲁棒性。
<syp_net> 上传 | 大小：2mb

[机器学习] K-means.zip

说明：K-means.zip
<wzl19850927> 上传 | 大小：5kb

[机器学习] aco_tsp.py

说明：最大最小蚁群算法求解TST问题
<weixin_49245285> 上传 | 大小：7kb

[机器学习] 直线圆的各种插补算法.pdf

说明：直线圆的各种插补算法
<kind820827> 上传 | 大小：5mb

[机器学习] CK_part.CK数据集，人脸，眉毛，眼睛，鼻子，嘴

说明：CK_part.CK数据集，人脸，眉毛，眼睛，鼻子，嘴
<qq_44465615> 上传 | 大小：236mb