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  1. 数据挖掘在各行业的应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-19
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：liaosaien

  1. 数据挖掘各行业应用论文

  2. 数据挖掘在各行业的应用论文 数据仓库与数据挖掘.caj 空间数据挖掘技术.caj 数据仓库与数据挖掘技术及其在科技情报业的应用前景.caj 相关案件的数据挖掘.caj 数据挖掘技术.caj 一种实时过程控制中的数据挖掘算法研究.caj EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj 数据挖掘及其工具的选择.caj 数据挖掘技术与中国商业银行业务发展策略.caj 数据挖掘工具DMTools的设计与实现.caj 数据仓库、数据挖掘在银行中的应用.caj 基于信息熵的地学空间数据挖掘模型.caj 数据挖

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2013-06-20
    • 文件大小：13631488
    • 提供者：caiyewen1992

  1. 数据挖掘论文合集-242篇（part1）

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-13
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：night_furry

  1. 数据挖掘论文合集-242篇（part2）

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-13
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：mathlf2015

  1. 数据挖掘论文合集-242篇（part3）

  2. EIS 环境下的数据挖掘技术的研究.caj FCC油品质量指标智能监测系统的数据挖掘与修正技术.caj IDSS 中数据仓库和数据挖掘的研究与实现.caj InternetWeb数据挖掘研究现状及最新进展.caj Internet数据挖掘原理及实现.caj Min-Max模糊神经网络的应用研究.pdf OLAP与数据挖掘一体化模型的分析与讨论.caj OLAP和数据挖掘技术在Web日志上的应用.caj ON-LINE REDUCING MACHINING ERRORS IN BORING OP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-01-13
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hutingt77

  1. 2018 年成都人工智能前沿论坛总结

  2. 智能化技术旨在将人类智慧物化，在行为活动中组成人机合作系统，使 得行动过程能进行感知、推理、决策和学习等智能活动. 神经网络始于 20 世纪 40 年代，构想来源于对人类大脑的理解，它试 图模仿人类大脑的神经元之间传递来处理信息. 早期的浅层神经网络很难刻画出数据之间的复杂关系， 20 世纪八十年 代兴起的深度神经网络又由于各种原因一直无法对数据进行有效训练. 直到 2006 年以后才有了飞速发展.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-05-14
    • 文件大小：606208
    • 提供者：u010945683

  1. AI 顶级国际会议 IJCAI 斯坦福大学PH.D Aditya Grover报告深度生成模型Deep Generative Model

  2. 生成模型是图模型与概率编程语言中概率推理的核心范例，最近由于神经网络在参数化方面的改进、以及基于梯度随机优化方面的进展，使得可以对高维数据进行跨模态建模。 本教程的前半部分，将全面介绍深度生成模型，包括生成对抗网络、变分自编码器以及自回归模型。对于每一个模型，我们都将深入探讨各自的概率公式、学习算法、以及与其他模型的关系。后半部分将演示一组具有代表性的推理任务，展示深度生成网络在其中的应用。最后，我们将讨论堂前领域面临的挑战，并展望未来的研究方向。 目录 第一部分： 生成模型的动机，以及与判别

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-07-25
    • 文件大小：26214400
    • 提供者：wen_fei

  1. GNN github开源代码

  2. 人工智能（AI）最近经历了复兴，在视觉，语言，控制和决策等关键领域取得了重大进展。 部分原因在于廉价数据和廉价计算资源，这些资源符合深度学习的自然优势。 然而，在不同的压力下发展的人类智能的许多定义特征仍然是当前方法无法实现的。 特别是，超越一个人的经验 - 从婴儿期开始人类智能的标志 - 仍然是现代人工智能的一项艰巨挑战。 以下是部分立场文件，部分审查和部分统一。我们认为组合概括必须是AI实现类似人类能力的首要任务，结构化表示和计算是实现这一目标的关键。就像生物学利用自然和培养合作一样，我们

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-05-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_44941094

  1. Graph Matching Networks for Learning the Similarity of Graph Structured Objects

  2. 近日，DeepMind 和谷歌联合进行了一项研究，该研究提出了一种执行相似性学习的新型强大模型——图匹配网络（GMN），性能优于 GNN 和 GCN 模型。该论文已被 ICML 2019 接收。 DeepMind 和谷歌的这项新研究聚焦检索和匹配图结构对象这一极具挑战性的问题，做出了两个重要贡献。 首先，研究者展示了如何训练图神经网络（GNN），使之生成可在向量空间中执行高效相似性推理的图嵌入。其次，研究者提出了新型图匹配网络模型（GMN），该模型以一对图作为输入，通过基于跨图注意力的新型匹配

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-05-07
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：pierian_d

  1. 基于图神经网络的推理研究

  2. 近年来，图神经网络(GNNs)已经成为解决大规模图数据问题的有效工具。然而，GNN并没有显式地将先前的逻辑规则合并到模型中，并且可能需要为目标任务添加许多标记示例。来自佐治亚理工学院和蚂蚁金服的Le Song给了关于图神经网络推理的精炼讲解。探讨了神经网络与广义网络的结合，并利用图神经网络进行广义网络的变分推理。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-04-25
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：syp_net

  1. 焊接机器人的研究现状与发展方向.pdf

  2. 焊接机器人的研究现状与发展方向pdf,提供“焊接机器人的研究现状与发展方向”免费资料下载，主要包括焊接机器人技术研究现状、焊接机器人技术展望等内容，可供学习使用。Topic Summary专题综述 MCDERN WELDING TECHNOLOGY 是焊接机器人技术发展的主要方向。制提供了一个理想的控制方法。模糊控制系统中使用较多的是前馈式多层 21视觉控制技术 控制是智能控制的较早形式,它吸取神经网络。 焊接机器人视觉控制技术是通过了人的思维具有模性的特点,使用24嵌入式控制技术的应用 对焊接

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38743968

  1. nvdla 入门翻译文档.pdf

  2. 翻译的NVDLA 加速引擎的文档，学习交流，一块进步！PU cPU Microcontroller DRAM AVULA NVD_A DODI SFAMI Small NVDLA system Large"NVDLA system 小NDLA模型 小型 NVDLA模型在以前不可行的领域开辟了深度学习技术。此模型非常适合对成本因素 比较敏感的物联网(IoT)类设备、A丨以及面向自动化的系统领域。这些系统具有明确的应 用方向,其成本、面积和功率是主要注意事项。通过N√DLA可配置实现资源节约(在成本

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2019-08-31
    • 文件大小：510976
    • 提供者：weixin_42119147

  1. 《使用DGL训练大规模图神经网络》马超.pdf

  2. 图神经网络的实战文档，可以给该领域的初学者提供参考。图网络（Graph Network, GN）是在拓扑空间（topological space）内按图（graph）结构组织以进行关系推理（relational reasoning）的函数集合。在深度学习理论中是图神经网络（ graph neural network, GNN）和概率图模型（Probabilistic Graphical Model, PGM）的推广

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-06-18
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：bilibilimaster

  1. KnowledgeGraphCourse.zip

  2. 原资源可在github中搜索到，这里只是用于个人学习方便。 课程内容 第1讲 知识图谱概论 （2019-3-1,2019-3-8） 1.1 知识图谱起源和发展 1.2 知识图谱 VS 深度学习 1.3 知识图谱 VS 关系数据库 VS 传统专家库 1.4 知识图谱本质和核心价值 1.5 知识图谱技术体系 1.6 典型知识图谱 1.7 知识图谱应用场景 第2讲 知识表示 (2019-3-15) 2.1 知识表示概念 2.2 知识表示方法 语义网络 产生式系统 框架系统 概念图 形式化概念分析

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-07-08
    • 文件大小：423624704
    • 提供者：changbozizf

  1. chainer-nri:Chainer中“交互系统的神经关系推理”的复制工作-源码

  2. 神经关系推理（NRI） 用于交互系统的图神经网络 给定节点的时间序列数据，NRI模型会将未来的节点状态和节点之间的基础抵销关系预测为边缘。 这是Chainer中神经关系推理（NRI）的再现作品。 作者的原始实现可在此处找到： 。 请参阅本文的详细信息： 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献） 数据集 粒子物理模拟数据集 cd data pyt

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42160425

  1. RecSys-PaperList:到2021年AAAI，SIGIR，WWW，RecSys，CIKM的推荐系统的论文清单-源码

  2. 推荐系统论文清单 AAAI-20 （27/1590） 数词 标题 （1） PEIA：在社交媒体上推荐音乐的人格与情感综合注意力模型 （2） 下一步：为兴趣点建议建模长期和短期用户首选项 （3） 推荐的KnowledgeAware注意推理网络 （4） 通过引人入胜的路线增强个性化旅行推荐 （5） 有效的异构协作过滤而无需负采样 （6） 个性化下一位置推荐的注意力循环神经网络 （7） 记忆增强图神经网络的顺序推荐 （8） 利用标题摘要注意语义进行论文推荐 （9） 隐式反馈的多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：5120
    • 提供者：weixin_42146230

  1. NRI:交互系统的神经关系推断-pytorch-源码

  2. 交互系统的神经关系推断 该存储库包含PyTorch的官方实现： 交互系统的神经关系推断。 Thomas Kipf *，Ethan Fetaya *，Kuan-Chieh Wang，Max Welling，Richard Zemel。 ：平等贡献） 摘要：从物理学中的动力学系统到复杂的社会动力学，相互作用的系统本质上是普遍存在的。 组件之间的相互作用会引起复杂的行为，通常可以使用系统组成部分的简单模型来解释这些行为。 在这项工作中，我们介绍了神经关系推理（NRI）模型：一种无监督的模型，该模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：53248
    • 提供者：weixin_42119281

  1. 两种新颖的基于自组织图的混合情感学习算法

  2. 情绪在人类决策过程中起着重要作用，因此，在我们对人类React进行建模的过程中，应将其嵌入推理过程中。 阿德南·卡什曼（Adnan Khashman）等。 提出了一种情感反向传播（EmBP）学习算法，并将其成功应用于几种实际的模式识别任务。 但是，EmBP的情感输入值的设计不合理，因此可能导致其整个实现失败。 为了改善这一弱点，我们提出了一种新颖的基于自组织图的情绪神经网络（EmSOM）学习算法。 与EmBP相反，EmSOM的情感输入值是基于其相应关联的SOM块确定的，此外，在其设计中还考虑了网

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：131072
    • 提供者：weixin_38637998

  1. Enterprise_Credit_Analysis：企业信用分析平台（EEAP）-源码

  2. Enterprise_Credit_Analysis（仅作为交流学习使用！） 一个集企业信息查询，数据分析，推理，评估，预测企业信用可视化分析平台下阶段会基于知识图谱，机器学习算法，深度神经网络进行风险评估及关联关系推理 第一阶段研发工作【170901--180601】 平台架构 系统架构主要分为：企业信息查询模块，智能分析模块，系统后台模块，企业关系分析模块 智能推理系统-总体功能图 企业信息查询模块 用户登录，注册 基本信息查询 智能分析模块 基于DEA科研推广推荐模型实现。【后台通过MAT

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：278921216
    • 提供者：weixin_42097914

  1. nnfusion:灵活高效的深度神经网络（DNN）编译器，可从DNN模型描述生成高性能可执行文件-源码

  2. NNFusion是一种灵活高效的DNN编译器，可以从DNN模型描述（例如TensorFlow冻结模型和ONNX格式）生成高性能可执行文件。以高效的编译器为核心，NNFusion的目标是： 促进全栈模型优化 提供无框架的代码生成功能 支持新的加速器设备作为目标推理设备 谁应该考虑使用NNFusion？ 想要加快其预定义或预训练的DNN模型的执行性能的开发人员。 希望将其经过预训练的模型作为无框架源代码且库依赖性最小的开发人员。 想要快速尝试新的编译器优化思想或对某些特定模型进行自定义优化的研究人员

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：90177536
    • 提供者：weixin_42131439