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  1. CS-3600-人工智能简介:人工智能简介2019秋季-源码

  2. CS-3600-人工智慧导论 #链接到描述: 专案1: : 在这个专案中,Pacman特工必须寻找穿越迷宫世界的路径,以到达特定地点并收集食物有效。 我们建立了通用的搜索算法并将其应用于Pacman方案。 Project2: ://bhrolenok.github.io/teaching/cs-3600-spr2019/project2/index.html该项目涵盖MDP和强化学习方法,以解决行动随机性环境中的问题。 Project3: : 此项目涵盖贝叶斯网络中的推理和过滤。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-16
    • 文件大小:6291456
    • 提供者:weixin_42099906
  1. 调查报告-源码

  2. 调查报告 论文清单是- IJIRT147862_PAPER(1).pdf-鸢尾花种监督学习的性能评估 摘要-机器学习是计算机科学的一个领域,它提供了无需编程即可进行学习的能力,并且程序可以明确地提供程序。 监督机器学习(SML)是一种对算法的搜索,这些算法从外部提供的实例中推理出一般的假设,然后对未来的情况进行预测。 分类和回归是一种监督学习,其中的响应是分类的,即其值是有限的离散和连续集。 为了简化分类问题,使用了scikit学习工具。 本文着重于使用scikit工具通过机器学习进行IRIS
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-15
    • 文件大小:488448
    • 提供者:weixin_42153691
  1. qdtrack:用于多对象跟踪的准密集相似性学习-源码

  2. 准密集跟踪 这是的纸质的正式实现。 我们介绍了一个,其中包含方法说明和跟踪可视化。 看一看! 如有任何疑问,请转到“ 。 抽象的 相似性学习已被认为是对象跟踪的关键步骤。 但是,现有的多目标跟踪方法仅使用稀疏地面真实匹配作为训练目标,而忽略了图像上的大多数信息区域。 在本文中,我们提出了“准密集相似性学习”,它在一对图像上密集采样了数百个区域提议以进行对比学习。 我们自然可以将这种相似性学习与现有的检测方法结合起来,以构建拟密跟踪(QDTrack),而无需进行位移回归或运动先验。 我们还发现
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_42103128
  1. 人工智慧机器人-源码

  2. 机器人人工智能 塞巴斯蒂安·特伦(Sebastian Thrun)授课[ ] 时间轴:约2个月 向Google和斯坦福大学自动驾驶团队的负责人学习如何对机器人汽车的所有主要系统进行编程。 本课程将教您人工智能的基本方法,包括:概率推理,计划和搜索,本地化,跟踪和控制,所有这些都以机器人技术为重点。 广泛的编程示例和作业将在制造自动驾驶汽车的背景下应用这些方法。 本课程是佐治亚州计算机科学硕士课程的一部分。 更新的课程包括一个最终项目,您必须在其中追逐试图逃脱的失控机器人! 编程作业:
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-14
    • 文件大小:42991616
    • 提供者:weixin_42126399
  1. 基于时间贝叶斯Petri网的溯因故障诊断

  2. 针对复杂系统发生故障时告警信号间的时序约束关系,提出一种时间贝叶斯Petri网模型(TBPN),并基于该模型提出一种复杂系统的溯因故障诊断方法。该方法首先对观测到的告警信息建立时间Petri网,随后将其求逆并转换为TBPN。通过时间区间计算和溯因推理,分析告警信号的时序一致性并验证故障假说,最后对时序正确的故障事件链计算其故障概率并进一步分析干扰信息。仿真实验表明,该方法可对复杂故障进行快速诊断,并在告警信息存在丢失、虚警、时标差错时表现出较好的鲁棒性。与不考虑时间约束的同类方法相比,该方法具有
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:491520
    • 提供者:weixin_38687904
  1. 思维与计算机:思维与计算机-源码

  2. AP022:思想和计算机 这本书很好地介绍了人工智能哲学中的一些最重要问题。卡特的书实际上是高度跨学科的,但他显然已经成功地将一些关于人工智能的非常关键的主题整合到了一个聪明而有思想的领域,令人发指的方式...这本书是一本用于大学课程的教科书,是一本很好的选择,它介绍了人工智能哲学内的重要和有趣的问题。 本书内容多个简单,适用于研究生同学入门。 关注公众微信号“三艺四术”,获取更多读书会信息。 1.课程大纲 介绍 二元论 行为主义 神经解剖学 澳大利亚唯物主义 功能主义 正式系统 可计算性 通用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-08
    • 文件大小:21504
    • 提供者:weixin_42128393
  1. MMdnn:MMdnn是一组工具,可帮助用户在不同的深度学习框架之间进行互操作。 例如模型转换和可视化。 在Caffe,Keras,MXNet,Tensorflow,CNTK,PyTorch Onnx和CoreML之间转换模型-源码

  2. MMdnn MMdnn是一个综合的跨框架工具,用于转换,可视化和诊断深度学习(DL)模型。 “ MM”代表模型管理,“ dnn”代表深度神经网络。 主要功能包括: 我们实现了一个通用转换器,可以在框架之间转换DL模型,这意味着您可以使用一个框架训练模型,然后使用另一个框架进行部署。 模型再训练 在模型转换期间,我们生成一些代码片段以简化以后的重新训练或推断。 模型搜索和可视化 我们提供了一个以帮助您找到一些流行的模型。 我们提供了一个以更直观地显示网络体系结构。 模型部署 我们提供一
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42151729
  1. KeYmaeraX版本:KeYmaera X:混合系统的无公害战术定理证明(发行)-源码

  2. 混合系统的KeYmaera X定理证明 自动驾驶汽车,自动驾驶机器人,现代飞机或机器人手术:我们越来越多地将生命委托给计算机,因此,除了最高的安全标准-数学正确性证明之外,我们应该一劳永逸。 可以使用KeYmaera X证明程序来构造此类网络物理系统的证明。 作为混合系统定理的证明者,KeYmaera X用微分动态逻辑分析了控制程序和受控系统的物理行为。 KeYmaera X具有仅约2000行代码的最小内核,该内核隔离了所有对可靠性要求严格的推理。 如此小的和简单的证明者核心使信任验证结果变得
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:57671680
    • 提供者:weixin_42139429
  1. boundary_loc:深度图像检索,可实现高效的6自由度本地化-源码

  2. 分层本地化 :warning: :warning: 有关干净且便于研究的分层本地化实现,请参阅CVPR 2019文件。 :warning: :warning: 该存储库包含在发表的论文《使用的培训和部署代码。 这项工作介绍了MobileNetVLAD ,这是一种移动友好的图像检索深度神经网络,可通过分层搜索显着提高经典6自由度视觉定位的性能。 我们在这里介绍两个主要功能: MobileNetVLAD的部署代码: global-loc ,这是一个C ++ ROS / Catkin软件
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-04
    • 文件大小:229638144
    • 提供者:weixin_42131276
  1. MNN:MNN是一个快速,轻量级的深度学习框架,已通过阿里巴巴的关键业务用例进行了实战测试-源码

  2. 介绍 MNN是高效且轻量级的深度学习框架。 它支持深度学习模型的推理和训练,并且在设备上进行推理和训练具有行业领先的性能。 目前,MNN已集成到淘宝,天猫,优酷,叮当,仙游等阿里巴巴20多个应用中,涵盖了直播,短视频捕捉,搜索推荐,产品等70多个使用场景。通过图像搜索,交互式营销,股权分配,安全风险控制。 此外,MNN还用于嵌入式设备(例如IoT)上。 MNN的设计原理和性能数据已在发布MLSys 2020中发表。 如果它有助于您的研究,请在您的出版物中引用MNN: inproceeding
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_42126274
  1. TheAlgorithms:算法存储库-源码

  2. 算法。 有关存储库的一些信息。 所有算法均在Python上实现。 为了执行算法,需要标准Python库版本3.6。 这些算法是实践Python,更好地了解算法和教育编程所必需的。 什么是算法? 算法。 在数学和计算机科学中,算法是如何解决一类问题的明确规范。 算法可以执行计算,数据处理和自动推理任务。 资料来源: 计算机算法。 在计算机系统中,算法基本上是由软件开发人员用软件编写的逻辑实例,可有效地使预期的“目标”计算机从给定(也许为空)的输入产生输出。 出于相同目的,即使在旧硬件上运行,最
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-01
    • 文件大小:20480
    • 提供者:weixin_42134554
  1. covid-papers-browser:使用变压器浏览Covid-19和SARS-CoV-2科学论文:microbe::open_book:-源码

  2. Covid-19语义浏览器:使用变压器浏览Covid-19和SARS-CoV-2科学论文 :microbe: :open_book: Covid-19语义浏览器是一种交互式实验工具,利用最先进的语言模型在白宫及其研究合作伙伴最近发布的搜索相关内容。 数据集包含有关COVID-19,SARS-CoV-2和相关冠状病毒的44,000多篇学术文章。 已经在自然语言推理上进行了微调的各种模型可用于执行搜索: ,AllenAI的 [1]的微调版本。 , 等人的的微调版本。 [2] ,一个
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:11534336
    • 提供者:weixin_42097668
  1. 基于元数据标准的语义化教育资源本体库构建与实现

  2. 为解决当前教育资源库在通用性和共享性的不足,结合CELTS元数据标准,利用本体技术设计了一个语义化的教育资源本体库。参照元数据标准构建教育资源本体,对学科领域知识进行语义分析和关联构建学科知识本体,对教育资源实例做语义标注,并通过推理机Jena实现了本体推理和查询。为教育资源库的语义搜索及智能服务奠定基础。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-29
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38685694
  1. SSMCI:以攻击者为中心的安全协议验证机制

  2. 提出一种能对安全协议进行分析的自动化验证机制。提出需求的概念,认为需求是攻击者未知但又对攻击者合成目标项至关重要的知识集合,并建立了以需求为中心的攻击者模型;设计一种以攻击者为中心的状态搜索方式,按需添加协议会话实例,为避免新增协议会话实例引起攻击者推理出现时序矛盾,引入回溯机制以确保状态转移过程中攻击者知识能正确增长。实验表明,该系统能正确验证协议的安全性,状态空间数目略优于Scyther工具。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-14
    • 文件大小:737280
    • 提供者:weixin_38696877
  1. 基于时空渐进特征模型的抗遮挡多目标跟踪

  2. 针对多目标跟踪过程中存在目标相互遮挡的问题,提出一种基于时空渐进特征模型的抗遮挡多目标跟踪方法.该方法根据目标的关联状态、重叠情况、深度顺序构建遮挡推理模型,在线识别被遮挡目标, 并对其进行基于时空渐进特征模型的目标再检测.首先,利用目标特征模型中的空间位置参数确定搜索区域;然后,计算目标模型与检测响应之间的表观特征相似度,引入一种自适应阈值,并选择相近程度较高的检测响应为候选量测;最后,采用时间特征匹配的方式获得目标真实检测响应,完成多目标跟踪的任务.通过MOT15和MOT17数据集中的实验结
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38700409
  1. 利用nginx + fastcgi实现图片识别服务器

  2. 背景 使用的特定的设备进行深度学习模型的推理,该机器仅仅提供了C++封装好的API进行模型的加载启动与推理,模型的训练依然是使用caffe,模型需要转化成该设备支持的格式,模型的转化这里就不在介绍。为了把模型的推理做成一种服务,只能上手C++,搭建HTTP服务,使得用户通过http服务post一张图片,服务器启动模型推理,实现模型的预测,并把结果返回给客户端。 整体框架 服务短的服务内容就是对接收的图片进行预处理,然后进行模型的推理,目前需要做的一点就是引入HTTP服务 前期调研 对于一
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-10
    • 文件大小:592896
    • 提供者:weixin_38607864
  1. VossII:Voss II硬件验证套件的源代码-Verification code source code

  2. 沃斯二世 Voss II是用于描述和推理电路的软件套件。 电路和有关它们的属性以一种称为fl的功能语言进行描述。 Fl是一种静态类型的语言,具有按需调用的语义(也称为惰性评估)和直接内置于该语言本身的二进制决策图。 Voss II已经过测试,发现可以在Debian,Ubuntu,Fedora,Red Hat和OpenSUSE上运行。 如果您要在其他发行版上使用它,我们将很高兴收到您的来信! VossII简介 doc / fl_tutorial目录中有一个教程(您可以执行firefox doc
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-24
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:weixin_42097819
  1. backprop:Backprop是一个Python库,可使用最新的机器学习模型轻松解决AI任务-源码

  2. 反向传播 Backprop是一个Python库,可使用最新的机器学习模型轻松解决AI任务。 Backprop建立在通过转移学习解决任务的基础上。它实现了高级模型,这些模型足够通用,可以用最少的用户数据来解决现实世界中的任务。 您可以使用Backprop解决的现成任务: 英文会话式问答(用于FAQ聊天机器人,文本分析等) 超过100种语言的文本分类(用于电子邮件分类,意图检测等) 图像分类(用于物体识别,OCR等) 50多种语言的文本向量化(语义搜索电子商务,文档等) 英文摘要(长文档的TL
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42129113
  1. EfficientLoc-源码

  2. 抽象的 使用修改后的EfficientNet和对象点提示进行单对象本地化。 介绍 许多现代计算机视觉对象检测算法的复杂性在于搜索空间的动态性质:对象的数量,它们的类,大小,位置和方向在推理图像之间可能有很大差异。跨多个对象和上下文泛化的功能必要性导致了复杂,数据和计算量大的算法。尽管始终需要先进的多目标检测算法并有一个市场,但进入EfficientLoc的一类较简单,轻量级的单目标定位算法仍然存在机会。 EfficientLoc是一种提示的对象定位算法,与大多数对象检测算法相比,有两个主要区别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-20
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42131261
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