人工智能下载,深度学习下载列表第445页

[深度学习] 机器翻译.md pytorch

说明：机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。
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说明：Transformer blocks：将seq2seq模型重的循环网络替换为了Transformer Blocks，该模块包含一个多头注意力层（Multi-head Attention Layers）以及两个position-wise feed-forward networks（FFN）。对于解码器来说，另一个多头注意力层被用于接受编码器的隐藏状态。 Add and norm：多头注意力层和前馈网络的输出被送到两个“add and norm”层进行处理，该层包含残差结构以及层归一化。 Pos
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[深度学习] laikago.zip

说明：laikago urdf仿真文件，含各部件stl、obj文件，可用于gazebo，bullet仿真，可自行构建物理环境，结合强化学习算法进行学习
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[深度学习] install.zip

说明：编译最新opencv4.2及contrib模块，vs2017, release x64版本，有需要的可自行下载。
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[深度学习] CCF-顾明剑-高性能计算的遥感应用服务关键技术探讨-2019-10-17.pdf

说明：转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4663454628481024 摘要：地理信息和遥感大数据发展至今，各类应用广泛普及，传统的数据中心应用服务模式在气象、海洋、测绘、资丹、环保监测中发挥了巨大的作用，面对精细化和面向大众的应用服务则受到数据库带宽、遥感算法和海量数据存储的综合影响，遇到了前所未有的挑战。而随着云计算的快速发展，遥感应用服务面临一个绝佳的机遇。遥感大数据与目前主流云计算大数据有极大的区别，包
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[深度学习] 电力人工智能图像识别技术研究及在架空输电线路巡检业务中的应用.caj

说明：在全球能源互联网的大力推动下,我国交直流电网建设得到快速发展。随着人工智能技术领域的不断革新,采用图像识别等新技术推动电力输电巡检业务发展成为近年来电网行业的重大课题。输电线路运行状态识别智能化工作,主要内容包括输电线路运行状态识别智能化、输电线路缺陷识别智能化、输电线路隐患识别智能化三个方面。传统的模式识别技术,已经无法满足新形势下的输电立体化巡检发展需求。无法高精准的对小部件、复杂背景缺陷、隐患进行识别。亟需自学习能力的人工智能技术,对架空输电线路设备本体缺陷及通道环境内的异常及风险情况进行
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