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用于文档图像变形的门控和分叉堆叠式U-Net模块 捕获文档图像是记录它们的最简单，最常用的方法之一。 但是，这些图像是在手持设备的帮助下捕获的，通常会导致难以消除的不良失真。 我们提出了一个监督的门控和分叉堆叠式U-Net模块，以预测变形网格并从输入中创建无失真的图像。 在对网络进行人工合成的文档图像训练时，将根据真实世界的图像来计算结果。 我们方法的新颖性不仅存在于U-Net的分叉中，以帮助消除网格坐标的混合，而且还存在于使用门控网络的情况下，该门控网络为模型增加了边界和其他分钟线级别的细节。 我们提出的端到端流水线仅在先前方法中使用的数据的8％进行训练后，就可以在DocUNet数据集上实现最新的性能。 要求 所需的软件包： 火炬（> 1.4.0） 火炬视觉（> 0.6.0） numpy（> 1.18.4） 要安装所有必需的软件包，请使用pip install -r requir

After 60 years, Artificial Intelligence (AI) has now reached industry and the consciousness of the population. The impressive successes and new AI methods are now so relevant that they should be taught even in a basic course. In about 30 new pages, I report mainly on deep learning, a consistent further development of neural networks, which finally enables image processing systems to recognize almost any object in pixel images. Among other benefits, this lead to the first computer program that could beat one of the world’s best Go players.

Peter Novig的《Paradigms of artificial intelligence programming》

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贝叶斯网络参数学习 课程项目-COL884（Spring'18）：人工智能的不确定性 创作者：Navreet Kaur [2015TT10917] 客观的： 警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习，每行最多有一个缺失值。 使用的算法： 期望最大化 目标： 这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验，并了解它们在现实世界中的价值。 设想： 医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络，该网络对（某些）疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家，我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是，在现实世界中，某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数，以便以后可以将其用于诊断。 问题陈述： 我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络（如BayesNet.png所示），注意此处对八种诊断进行了建模：血容量不足，左心衰竭，过敏React，镇痛不足，肺栓塞，插管，弯管和断线。

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