[机器学习] 2020智能货柜市场的现状与趋势.doc

说明：智能货柜阶段：市场一直在驱动企业创新，2017的无人货架风口过后，以RFID和视觉识别为核心技术的智能货柜时代正式走上历史舞台，与无人货架相比，智能货柜形成了消费闭环，用户扫码开门拿取商品，关门即扣费，货损率可控95%以上，同时点位达到一定规模后，智能技术赋能运营及补货过程，销售和品牌的规模效益便能逐步产生。
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[机器学习] 知识图谱如何让“人工智能”更智能.doc

说明：为什么人人都谈论的人工智能是不智能的?自动驾驶这个行业所存在的问题。我们一起先来聊聊自动驾驶这个话题，先说下结论，无论是自动驾驶、机器人还是人工智能的任何领域都高度依赖于历史的数据，并且只能完成单项或者部分多项的协同任务，全部处于弱人工智能的阶段。
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[机器学习] 简单的BP神经网络(3层)

说明：本项目手打了一个简单的BP神经网络。网络有三层——输入层、隐含层、输出层，使用sigmoid函数作为激活函数，通过反向梯度更新网络权值。同时手打一个PCA降维函数，完成数据的预处理。项目中包含两个数据集——abalone和wine。分享出来与各位大大交流，接受批评建议、相互学习。
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[机器学习] python-3.5.2安装软件.zip

说明：python-3.5.2的安装环境，里面有两个安装软件，提供给做python开发的朋友们，有需要的可以下载，软件绿色无广告，纯软件，有需要的朋友或者从事python开发的朋友
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[机器学习] 基于GNN的语义分割.docx

说明：基于GNN图神经网络的语义分割，是２０２０年收录的一篇将图神经网络与语义分割结合起来的论文　　　　　　　　　　　　
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[机器学习] 面向自然语言处理的预训练技术研究综述

说明：文中首先概述预训练技术及其发展历史,并详细介绍自然语言处理领域的经典预训练技术,包括早期的静态预训练技术和经典的动态预训练技术;然后简要梳理一系列新式的有启发意义的预训练技术,包括基于BERT的改进模型和XLNet;在此基础上,分析目前预训练技术研究所面临的问题;最后对预训练技术的未来发展趋势进行展望。
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[机器学习] 复杂异构数据的表征学习综述

说明：文中首先介绍了数据表征的多种类型,并提出了现有数据表征方法面临的挑战;其次,根据数据类型将数据划分成单一类型数据和复合类型数据,针对单一类型数据,分别介绍了4种典型数据的表征学习发展现状和代表算法,包含离散数据、网络数据、文本数据和图像数据.
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[机器学习] 交通流量预测（综述论文）

说明：这篇论文对于近些年的交通预测发展提供了一个全面的综述。具体来说，我们对目前的交通预测方法进行了总结，并且对它们进行了分类。然后，我们列举了应用交通预测的常见领域，以及这些应用任务的最新进展。
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[机器学习] 可解释人工智能(XAI)：工业界挑战与经验教训（附180页ppt）

说明：模型可解释性是在需要可靠性和安全性的高风险领域(如医疗和自动化交通)以及具有重大经济意义的关键工业应用(如预测维护、自然资源勘探和气候变化建模)中建立信任和采用人工智能系统的先决条件。
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[机器学习] Protege-5.5.0-windows.zip

说明：protege软件下载需要外网，且下载很慢，博主下载了一个小时才下载好，把他上传到了CSDN 有需要的自行下载。 这个是windows版本，另外有mac版本
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[机器学习] Protege-os-x.zip

说明：protege软件下载需要外网，且下载很慢，博主下载了一个小时才下载好，把他上传到了CSDN 有需要的自行下载。这个是mac版本，另外有windows版本。戒指2020 年4月 目前最新
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[机器学习] 负荷预测（小时）.rar

说明：基于BP算法进行负荷预测。过程包括数据预处理、基于BP进行训练和测试，并将预测值与实际值进行了比较。
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