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搜索资源列表

  1. 贝叶斯网络结构在线学习算法研究及应用

  2. 现代大型机电设备的日趋复杂化和自动化导致设备故障现象和机理之间具有很大的不确定性，因此对故障诊断技术提出了 更高的要求。针对汽车发动机的工作原理及其故障知识结构特征，基于贝叶斯网络理论，以机器学习中的增量学习为基础提出和研 究了在线式贝叶斯网络结构学习方法，并利用该方法对汽车发动机故障结构网络进行在线学习。最后通过实验分析验证了在线式 贝叶斯网络故障诊断方法比起传统的贝叶斯网络方法以及专家系统方法，该方法在汽车发动机故障诊断结果中具有更高的准确性 和可靠性。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-05-12
    • 文件大小：350208
    • 提供者：dujianlin86

  1. 基于实例与规则的斗提机设计专家系统研究

  2. 利用基于实例推理(CBR)与基于规则推理技术(RBR)的基本原理，把斗提机已有成功的设计案例作为实例，根据用户实际要求，自动推理、检索、修改，最终形成新的设计方案。本文介绍了论述了基于实例与规则的斗提机设计专家系统的结构和原理，实例的层次模型的建立方法，规则库的建立方法，和程序接口等。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-05-18
    • 文件大小：247808
    • 提供者：lidaojing

  1. 人工智能的原理和方法

  2. 谓词逻辑,专家系统机器学习,自然语言理解,智能决策系统

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-09-08
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：ve2009

  1. 一种机器学习系统的设计与实现

  2. 在试图完成一种分类专家系统的实践中,采用系统与有专门知识用户之间的交互作用,完成了系统获取知识的设计,但还不能说很完善。 关键词:专家系统;机器学习;机器学习系统

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-01-04
    • 文件大小：18432
    • 提供者：zys800228

  1. JAVA程序员职场全攻略－从小工到专家

  2. JAVA程序员职场全攻略－从小工到专家.pdf 上篇 我与江湖 第1章 初窥门径——行业揭秘 2 1.1 IT精英在中国的生存现状 2 1.1.1 外行人眼中的IT人 2 1.1.2 IT行情分布 5 1.1.3 IT语言平台 7 1.1.4 你说我容易吗 10 1.1.5 我挨踢我骄傲 12 1.2 当今主流公司的企业文化 12 1.2.1 欧美企业的特色文化 12 1.2.2 日韩企业的工作模式 14 1.2.3 中资企业的传统特色 15 1.2.4 两种不同的软件外包方式 16 1.2.

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-03-10
    • 文件大小：41943040
    • 提供者：lwb516

  1. 机器学习系统的设计与实现

  2. 在试图完成一种分类专家系统的实践中, 采用系统与有专门知识用户之间的交互作用,完成了系统获取知识的设计, 但还不能说很完善。

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-03-23
    • 文件大小：116736
    • 提供者：tongsuijun

  1. 谷歌第二代深度学习系统TensorFlow_Jeff Dean

  2. Google资深系统专家Jeff Dean在最近的湾区机器学习大会上解密了谷歌未曾在论文上发表过的第二代深度学习系统TensorFlow。Jeff的幻灯片还包含部分代码。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2015-11-06
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：happytofly

  1. Python-tfencrypted是一个层叠在TensorFlow之上用于对加密数据进行机器学习

  2. tf-encrypted是一个建立在TensorFlow之上的Python库，专注于让研究人员和从业者轻松地尝试保护隐私的机器学习，而无需成为机器学习，加密，分布式系统或高性能计算的专家。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-10
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_39840650

  1. 《人工智能》(蔡自兴著)课后答案完整版.pdf

  2. 主要内容如标题所示，为《人工智能》课后答案问题求解(下棋程序),逻辑推理与定理证明(四色定理证明),自然语言理解,自动程序设 计,专家系统,机器学习,神经网络,机器人学(星际探索机器人),模式识别(手写识别 汽车牌照识别,指纹识别),机器视觉(机器裝配,卫星图像处理),智能控制,智能检索, 智能调度与指挥(汽车运输高度,列车编组指挥),系统与语言工具 新的研究热点: 分布式人工智能与 Agent,计算智能与进化计算,数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据 分析),人工生命 第二章知识表示方法 2-

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-07
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：qq_17337199

  1. RDFframes:python API，用于以方便的格式（例如Pandas数据框）公开和处理来自sparql端点的RDF数据，用于数据挖掘和机器学习模型-源码

  2. 一个Python库，使数据科学家可以使用熟悉的过程Python抽象从以编码的知识图中提取数据，转换成熟悉的表格格式。 RDFframes为熟悉PyData（Python for Data）生态系统但不是专家的用户提供了易于使用，高效且可扩展的API。 API调用在内部转换为优化的SPARQL查询，然后在本地RDF引擎或远程SPARQL端点上执行。 结果以表格格式返回，例如pandas数据框。 通过pip安装 您可以使用以下方法通过pip直接安装该库： $ pip install RDFfram

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：137216
    • 提供者：weixin_42128141

  1. AutoEncoder-Based-Communication-System:研究论文中基于自动编码器的通信系统的Tensorflow实现与结果-源码

  2. 基于自动编码器的通信系统 基于研究论文的基于AutoEncoder的通信系统的实现和结果：“物理层深度学习简介” 此回购协议有效地实现了基于自动编码器的通信系统，摘自Tim O'Shea和Jakob Hoydis撰写的研究论文“物理层深度学习入门”。在我的无线通信实验室课程中，我从事该研究论文并重新本研究论文的结果。 基于深度学习的通信系统的概念是新的，并且具有基于深度学习的通信的许多优点。本文提供了与许多其他论文完全不同的方法，并尝试在物理层引入深度学习。 研究论文摘要 我们提出并讨论了物

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：111616
    • 提供者：weixin_42151599

  1. MEDLedge：用于构建医学知识库的基于问答的系统

  2. 现有的大多数工作都集中于构建使用机器学习技术的知识库。 但是，他们经常遭受获得不正确的实体关系的困扰。 在本文中，我们提出了一个称为MEDLedge的系统，以建立可靠的医学知识库。 目的是提高医学知识库的准确性和综合性。 该系统由三部分组成：数据处理，数据分析和专家问答平台。 在数据处理阶段，我们使用分层细分方法从临床数据中提取实体和关系。 然后，可以在医学词典中直接找到的提取结果存储在知识库中。 对于其他项目，我们设计众包问题并将其提交给专家问答系统。 我们使用多数投票算法从答案中选择正确的关

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：527360
    • 提供者：weixin_38655011

  1. 集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现

  2. 前面博客分享，我们已经讲解了不少分类算法，有knn、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、svm。我们知道，当坐重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不是一个人的意见。机器学习处理问题时同样如此。集成学习（ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时被称为多分类器学习系统、基于委员会的学习等。下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。我们前面已经分享了五种不同的分类算法，我们可以将其用不同的分类器组合起来，这种组合结果则被称

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：352256
    • 提供者：weixin_38699784

  1. learning_turi_create--电影推荐系统：推荐系统推荐系统允许您向用户提供个性化推荐。 使用此工具包，您可以基于过去的交互数据创建模型，并使用该模型提出建议-源码

  2. 学习图里创作 Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。 您无需成为机器学习专家即可向您的应用添加建议，对象检测，图像分类，图像相似度或活动分类。 推荐系统 推荐系统允许您向用户提供个性化的推荐。 使用此工具包，您可以基于过去的交互数据创建模型，并使用该模型提出建议。 演示。 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：53477376
    • 提供者：weixin_42128270

  1. shatteringdR：在rpart和树决策树上与统计学习理论（SLT）一起使用的有用工具-源码

  2. 粉碎 在rpart和树型决策树上使用统计学习理论（SLT）的有用工具。 描述 在机器学习（ML）领域，学习是构建算法的最重要步骤之一，该算法旨在预测特定任务，无论这是对象的分类，对特定产品的需求预测，甚至是诊断。恶性疾病。 在ML中，我们可以研究有监督的（有标签，例如一个类）和无监督的算法，这些算法用于模式检测，分组等任务，其中不直接依赖于标签。 知道这一点后，本工作旨在研究不同的监督学习算法，在这种情况下，分类算法（更具体地讲是决策树）将对构成算法学习过程的步骤进行分析研究，探索SLT的概念，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-09
    • 文件大小：113664
    • 提供者：weixin_42137032

  1. CompreFace：Exadel的免费开源人脸识别系统-源码

  2. CompreFace-Exadel的开源人脸识别系统 CompreFace是一项免费的人脸识别服务，可以轻松集成到没有事先机器学习技能的任何系统。 ··· 面对面 总览 CompreFace是用于人脸识别的基于docker的应用程序，可以集成为独立服务器或部署在云中，并且无需机器学习专家即可进行设置和使用。 我们的方法基于深度神经网络，它是最流行的面部识别方法之一，并提供了便捷的REST API，用于Face Collection训练和面部识别。 我们还提供了一个角色系统，您可以使用它轻松控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：130023424
    • 提供者：weixin_42165490

  1. 精神病理学专家：精神病理学专家助理。 因为心理健康很重要。 我在Devpost上提交的#TFWorld TF 2.0 Challenge的项目提交-源码

  2. 心理病理学助理 因为心理健康很重要。 目录 关于该项目 一个智能助手平台，可以在面对面和远程会议期间跟踪精神病患者的React。 该平台利用了机器学习算法，该算法能够跟踪和检测面部表情，以通过摄像头识别关联的情绪。 这使得相应的医护人员可以通过创建由人工智能系统支持的病历来照顾患者，从而可以跟进相应的治疗。 动机 一些事实： 焦虑症，情绪障碍，精神分裂症和精神病，痴呆... 自杀死亡的人中有超过50％患有严重的抑郁症 这些疾病大多数主要通过药物治疗和心理治疗来治疗 就像您可能遇到的那样

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42156940

  1. Throtale-用于自动API节流的专家系统：Throtale是一个自动化API节流系统（费率限制）开源项目，它将动态预测特定时间段的速率限制-源码

  2. Throtale-自动化API节流的专家系统 软件开发人员在软件行业中广泛使用和创建了抽象API（应用程序编程接口），这将帮助开发人员更快，更有效地开发软件。 随着API的广泛使用，API开发人员使用一种称为API节流的机制，以调节API的请求流量，并保护API免受诸如（Ddos）之类的常见攻击。 在现有的手动节流机制中，通过为请求的速率固定固定的数量来手动完成，这种现有的速率限制方法会给开发人员带来不同的问题，因为他们将不得不不断更改速率，并且计算速率也可能是这些是开发人员在使用时面临的常见问

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：weixin_42102933

  1. 深度学习：适用于《深度学习》的Python，该书为《深度学习》（花书）数学推导，原理剖析与源码等级代码实现-源码

  2. 深度学习 《深度学习》是深度学习领域唯一的综合性图书，全称也叫做深度学习AI圣经（深度学习） ，由三位全球知名专家Ian Goodfellow，YoshuaBengio，AaronCourville编着，全书囊括了数学及相关概念的背景知识，包括线性代数，概率论，信息论，数值优化以及机器学习中的相关内容。同时，它还介绍了工业界中实践者用到的深度学习技术，包括深度前馈网络，正则化，优化算法，卷积网络，序列建模和实践方法等，并研究了某种自然语言处理，语音识别，计算机视觉，在线推荐系统，生物信息学以及视

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42132359

  1. 集成学习之bagging、boosting及AdaBoost的实现

  2. 前面博客分享，我们已经讲解了不少分类算法，有knn、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、svm。我们知道，当坐重要决定时，大家可能都会考虑吸取多个专家而不是一个人的意见。机器学习处理问题时同样如此。集成学习（ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务，有时被称为多分类器学习系统、基于委员会的学习等。下图显示出集成学习的一般结构：先产生一组“个体学习器”，再用某种策略将它们结合起来。我们前面已经分享了五种不同的分类算法，我们可以将其用不同的分类器组合起来，这种组合结果则被称

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：352256
    • 提供者：weixin_38589774
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