Deep_painterly_harmonization 目的 我们为什么要进行这个项目？ 因为我们经常看到很多有趣的模因，所以突然想到制作相关主题。 最近，我们学习了与深度学习相关的课程，因此我想通过该项目实施神经网络。 我们认为该技术可以用作公司营销，媒体和社交媒体的一种方式。 最后，我们希望比较本文和我们的实现之间的区别。 相关工作 编程语言： Python 环境 ： Google Colab 包裹： 公开简历 脾气暴躁的 火炬 枕头 Matplotlib API： 删除背景 移除

人工智能的社会距离 使用python，深度学习和计算机视觉来监控社交距离。 远离社会重要吗？ 根据世界卫生组织， 谷歌图片（ ） 预防– 与他人之间保持至少6英尺的距离。 为什么？ 当某人咳嗽，打喷嚏或说话时，他们会从其鼻子或嘴中喷出可能含有病毒的小液滴。 如果距离太近，您可以吸入飞沫，包括如果患有此病的人，包括COVID-19病毒。 避免去人多的地方。 为什么？ 当人们聚集在一起时，您更有可能与拥有COIVD-19的人保持密切联系，并且保持身体距离也更加困难。 什么是社会疏离？

您的优先版本8.9 主要特点 公民参与社交网络，促进数字*与社会创新 用于简单组织任何类型参与项目的社区和团体 关于任何主题的众包想法 有效的辩论系统，高度抗拒拖钓和个人辩论 用户可以以文本，音频或视频的形式提交想法和辩论要点 用户可以通过上下投票对想法进行优先排序和辩论 自定义表情符号评分，管理员可以配置组，以允许每个组最多4个不同的自定义表情符号评分，而无需上下投票 AI驱动的推荐引擎，向用户推荐相关帖子 高度可扩展的音频和视频处理引擎（使用Amazon Elastic Transcode

Twitter巨魔检测 该项目目前不是商业产品，主要用于研究工作。 该项目还在进行中，因此版本之间可能会有差异。 （因此研究论文和算法中可能存在差异） 抽象的 在当今的社交媒体网站时代，巨魔是不可避免的。 巨魔是在社交媒体上传播错误信息以推动其政治议程的人或机器人。 这些巨魔使用虚假帐户来保持匿名并影响公众*。 手动检测巨魔存在一个问题-人类也很难检测到巨魔，人类不可能检查每天上传的数百万条消息。 因此，使用AI来检测此类巨魔更加容易和高效。 可以使用不同的模型，例如SVM，神经网络，逻辑回

介绍 该项目和数据探索了NBA中社交媒体，薪资，影响力，绩效和团队价值之间的关系。 对此进行了介绍 实用AI实验室 该项目由制作。 您可以通过以下方式继续了解这些主题： 购买的副本 在查看更多内容 在查看更多内容 涵盖的一些主题的更多信息 Strata 2018演讲 关于项目的IBM Developerworks文章 使用数据科学和机器学习探索估值和出勤率： ： 探索各个NBA球员： : Kaggle项目版本 您还可以在此处查看Kaggle笔记本： 数据图例 该笔记本具有以下数据图