[机器学习] 知识图谱前沿动态综述.pdf

说明：最新知识图谱前沿动态综述，主要涉及知识图谱在深度学习中的应用和最新动向，可以快速了解行业进展和新的方向变化
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[机器学习] 自然语言处理国际前沿动态综述

说明：哈工大与科大讯飞撰写，自然语言处理国际前沿动态综述，提供最新的自然语言处理研究动向和学术成果，可以窥见新的行业变化
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[机器学习] LaTeX写作新手须知.docx

说明：提供撰写论文的LaTeX写作新手须知，对于初次写作学术论文的同学有很大帮助，可以学习到关键要点和容易疏忽的地方
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[机器学习] 做研究与写论文经验(周志华).pdf

说明：周志华老师的做研究与写论文经验分享，可以帮助初学者对研究工作有一个初步概念，是不可多得的宝贵材料，尤其适合进入人工智能行业的同学参考
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[机器学习] 基于OpenCV人脸识别的分析与实现.doc

说明：本文首先介绍了人脸识别技术的研究背景、国内外研究现状和应用场景；研究了Viola&Jones人脸检测算法的基本原理，并对其中涉及的Haar-like特征、积分图方法、AdaBoost分类器和级联的思想进行了阐述；研究了基于PCA实现的特征脸算法、基于LDA实现的Fisherfaces算法和局部二值模式直方图（LBPH）算法三种人脸识别算法的基本原理及思想；最后，通过上述理论学习，基于OpenCV，在Visual Studio 2012开发环境下，利用ORL人脸数据库，分别对上述算法进行了算法实现
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[机器学习] 谱聚类算法实现.ipynb

说明：谱聚类算法即python实现，包括python sklearn库中关于谱聚类参数的描述，较详细地说明谱聚类算法中各个参数的含义并且给出一些调参方法。
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[机器学习] 模拟退火算法.ipynb

说明：里面有较详细的对退火算法的分析，并且利用python对退火算法进行描述，最后利用模拟退火算法解决了经典的tsp问题
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[机器学习] GP Bullhound：2020年技术预测

说明：GP Bullhound发布了新报告“2020年技术预测”。在十多年的时间里，GP Bullhound预测了对塑造全球技术行业的趋势和创新。 1.流媒体电影和视频的竞争升级为狂热。 2020年，观众收看传统电影和电视内容的方式将发生根本性转变，从传统的电视网络转变为新的数字优先点播内容，人们可以在任何地方可以在任何设备上按需观看。 2.关系型数据库为数据湖让路。 数据湖日益盛行，这一点不容忽视。在大数据和物联网的时代，数据湖提供了多种极其重要的功能，这些功能注定其将在未来
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[机器学习] MIT科技评论：2020年全球突破性技术Top10

说明：《麻省理工科技评论》一年一度的“十大突破性技术”（TR10）榜单正式发布。自2001年起，《麻省理工科技评论》每年都会评选出当年的“十大突破性技术”，这份在全球科技领域举足轻重的榜单曾精准预测了脑机接口、量子密码、灵巧机器人、智慧传感城市、深度学习等诸多热门技术的崛起。 　　《麻省理工科技评论》每年遴选并公布10项即将对人们工作生活产生深远影响的重大技术，这十大技术有一个基本的标准，那就是“该项技术已经达到一个里程碑式的阶段或即将到达这一阶段”，所以我们在看到这十大技术的相关报告里，都会给
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[机器学习] 中国科学院：2019年人工智能发展白皮书

说明：中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室发布了《2019年人工智能发展白皮书》，白皮书重点分析了人工智能各个细分领域的关键技术和产业应用，白皮书指出计算机视觉技术、自然语言处理技术、跨媒体分析推理技术、智适应学习技术等八大技术是目前人工智能领域的关键技术，安防、金融、零售、交通、教育等产业中蕴含着人工智能的典型应用场景，肯定了人工智能开放创新平台对于全行业的重要推动价值，并推出全球人工智能企业TOP20榜单。 人工智能正在全球范围内引领新一轮科技革命和产业变革升级。自2006年深度学习算法
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[机器学习] LeGO-LOAM_ Lightweight and Ground-Optimized Lidar Odometry and Mapping

说明：这篇文章提出了一个名为LeGO-LOAM的轻量级6自由度的激光SLAM方法. LeGO-LOAM主要分为点云分隔, 特征提取, 里程计和建图四个方面, 在特征提取方面它借鉴了LOAM算法, 并且和其他的激光SLAM方法相比, LeGO-LOAM的亮点是支持闭环检测, 而且作者表示它能够在嵌入式系统上实时地进行位姿估计.
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[机器学习] 人工神经网络线性预测代码

说明：BP神经网络线性预测，亲测有效。做大创期间编写，其中包括了预测代码，以及代码注释，非常好用，有需要者可以下载作为参考。
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