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人工智能下载,机器学习下载列表 第510页

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[机器学习] tesseract-ocr-w64-setup-v5.0.0.20190623.zip

说明:Tesseract目前已作为开源项目发布在Google Project,它与Leptonica图片处理库结合,可以读取各种格式的图像并将它们转化成超过60种语言的文本。同时,与Microsoft Office Document Imaging(MODI)相比,其还可以不断训练其他库,使图像转换文本的能力不断增强。
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[机器学习] ort_proj_3pt.zip

说明:onnx runtime project thirdparty denpendencies, source code: https://github.com/tenglike1997/onnxruntime-projects
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[机器学习] 北航发布首篇「深度学习编译器」综述论文,36页pdf阐述DL编译器的全景.zip

说明:最近北航的学者撰写了第一篇关于当下深度学习编译器的综述论文《The Deep Learning Compiler: A Comprehensive Survey》36页pdf107篇参考文献,从各个方面对现有的DL编译器进行了全面的比较。此外,还详细分析了多级红外设计和编译优化技术。最后,指出了DL编译器的研究方向,很好的论文。
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[机器学习] 范力文-知乎搜索中的深度学习实践-脱敏.pdf

说明:知乎搜索中的深度学习实践
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[机器学习] 虚假新闻检测的自然语言处理研究综述【东大-UCSB】.zip

说明:本文对虚假新闻的检测进行了综述。我们的调查介绍了自动识别假新闻的挑战。我们系统地回顾了为这项任务所开发的数据集和NLP解决方案。我们还讨论了这些数据集和问题公式的限制、我们的见解和建议的解决方案。
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[机器学习] 一种基于有限状态机的中文地址标准化方法1.pdf

说明:一种基于有限状态机的中文地址标准化方法 一 种基 于有 限状态机 的中文地址标 准化 方法 水 罗 明 ,黄海量 (上海财经大学 a.信息管理与工程学院;b.上海市金融信息技术研 究重点实验 室,上海 200433) 摘 要:由于中文的内涵多义性和形式多样性的特点,使 中文地址长期 以来存在着难以标准化的 问题 ,对进 一 步开展地址定位、区域 网格分析和社情、舆情定位等工作都造成 了较大的障碍。针对这个问题提 出了基于地址 分级模型和有限状态机驱动的新方法,并通过软件开发对这种方法的地址识
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[机器学习] 一种大规模车辆路径问题的启发式算法1.pdf

说明::针对 大规模物 流 配送 ,提 出 了一 种 集成模拟 退 火 机 制 和 Voronoi 长 边 引导优 化 的 启 发 式算 法 。 模 拟 退 火 机制控 制局 部搜 索过程 , Voronoi 长边 发现解 中不 舍理 的 空 间 结 构 , 引导局 部搜 索过程 , 从 而 优 化路径 质 量 。 实验结 果表明 , 本 文 算法 的搜 索性 能 良好 , 能 够在较短 时 间 内给 出 高质 量 的 车辆路径安排 方 案 。 关键词 :物 流 ;车辆路径 问 题 ;模拟退 火 ;局
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[机器学习] 基于Lyapunov指数与神经网络融合的预测模型研究

说明:提出一种基于最大Lyapunov指数法和神经网络融合的预测模型,该模型(Lya—BP)吸取了最大Lyapunov指数预测的优点,同 时能够改善对于数据样本不够大时 ,最大 Lyapunov指数 预测 精度不 高的缺点 。实例研究 表明 ,Lya—BP模型 大大提 高了小数据 量 下 Lyapunov指数法预测的精度 ,与单一的 Lyapunov指数预测相 比,更具可靠性 ,应用更为广泛 ,具有较大 的实用价值 。 关键词 :相空间重构;Lyapunov指数;神经网络;变形预测
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[机器学习] 手势识别代码(上,下,左,右)

说明:手势识别,使用OpenCV,scikit-learn等库对手势进行机器学习,识别食指所指方向;上、下、左、右四个方向(包含数据集)
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[机器学习] 蚁群算法解决旅行商(TSP)问题matlab实现

说明:本代码实现了蚁群算法并且很好的解决了旅行商(TSP)问题,对比了多个城市的结果,最后给出了最优路径图。
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[机器学习] AAAI 2020最新「因果推理表示学习」【附122页ppt和最新综述论文】.zip

说明:近年来,将传统的处理效果估计方法(如匹配估计器)和先进的表示学习方法(如深度神经网络)相结合的一个新兴的研究方向在广阔的人工智能领域引起了越来越多的关注。来自Georgia、Buffalo、*与Virginia的学者做了因果推理表示学习报告,在本教程中,介绍用于治疗效果估计的传统和最先进的表示学习算法。关于因果推论,反事实和匹配估计的背景也将被包括。我们还将展示这些方法在不同应用领域的应用前景。
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[机器学习] 基于PCA算法实现人脸识别(完整代码,附操作说明、演示视频)

说明:1、利用MATLAB的GUI完成系统的编程及系统界面2、基于PCA算法实现人脸识别;读取人脸数据库;主成分分析法降维并去除数据之间的相关性;数据规格化;SVM训练(选取径向基和函数);读取测试数据、降维、规格化;用步骤4产生的分类函数进行分类(多分类问题,采用一对一投票策略,归位得票最多的一类);输出匹配度最高的一个
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