Matlab R2012b代码这些文件包含训练和测试连续条件神经场（CCNF）和连续条件随机场（CCRF）所需的库。 该项目已在Matlab R2012b和R2013a上进行了测试（不能保证与其他版本兼容）。 一些实验依赖于您机器上mex编译的liblinear（）和libsvm（）的可用性。 ---------------版权信息--------------------------------- ------ 版权可以在Copyright.txt中找到 ---------------代码布局--------------------------------- ---------------- ./CCNF-CCNF的训练和推理库./CCRF-CCRF的训练和推理库 ./music_emotion-音乐预测实验结果中的情绪//-运行实验的结果，比较了CCNF，CCRF，神经网络（无边缘的CCNF）和SVR模型的使用 ./patch_experts-用于补丁专家培训的训练代码（用于面部标志检测），可以在中找到使用这些补丁的标志检测器。 ccnf_training /-培训CCNF补丁专家（

用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集 树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。 很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。 NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。 每个站点覆盖不同的森林类型（例如 ）。 该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。 评估图像包含在此仓库中的/ evaluation文件夹下。 注释文件（.xml）包含在此仓库中的/ annotations /下 制作人：Ben Weinstein-佛罗里达大学。 如何根据基准进行评估？ 我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。 图像是如何注释的？ 每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。 倒下的树木没有注释。

针对美国IASC-ASCE的结构健康监测科研组提出的基准结构进行结构自振频率识别研究.神经网络训练时使用的数据为有限元程序计算所得出,将有损伤结构在环境激励下某点的加速度响应,通过快速傅立叶变换得到的离散频率响应函数作为神经网络的输入;将损伤结构的自振频率作为神经网络的输出.通过对在不同噪声水平下训练的神经网络的识别结果进行分析比较,结果表明:应用人工神经网络进行结构自振频率识别是切实可行的.

如果没有一个合适的框架，学生、工程师或研究人员很难评估参数识别方法对于给定场景的相关性。 在这里，我们提出了一个专用于机器人识别的统一基准。到目前为止实现了以下算法： Inverse Dynamic Identification Model with Ordinary Least Square (IDIM-OLS) Inverse Dynamic Identification Model with Weighted Least Square (IDIM-WLS) Inverse Dynamic Identification Model with Iteratively Reweighted Least Square (IDIM-IRLS) Inverse Dynamic Identification Model with Total Least Square (IDIM-TLS) Inverse Dynamic Identification Model with Maximum Likelihood (IDIM-ML) 。。。。。

2024年上半年，中文大模型取得了显著的进展，国内外大模型之间的差距进一步缩小，国内开源模型表现突出，端侧小模型在部分任务中表现优异。SuperCLUE团队发布的基准测试报告详细评估了各类大模型的性能和发展趋势。 核心结论 国内外大模型差距缩小：OpenAI的GPT-4o模型依然表现最佳，但国内大模型已将差距缩小至5%以内。 国内开源模型崛起：Qwen2-72B-Instruct模型在SuperCLUE中登顶，超过了众多闭源模型。 各任务表现：GPT-4o在文科、理科和Hard任务中综合最佳，Claude-3.5在Hard任务表现突出，Qwen2-72B在文科任务表现优异。 端侧小模型表现惊艳：部分小尺寸模型表现好于上一代大模型，提升了落地可行性。 5. 优秀模型案例介绍 5.1 Qwen2-72B-Instruct 5.2 SenseChat5.0 简介：商汤科技的大模型，参数量高达6000亿。 适合应用：汽车、工业、金融、医疗等垂直专业场景。 5.3 山海大模型4.0 简介：云知声的大语言模型，参数量未公布。 适合应用：医疗、教育等垂直专业场景。 5.4 AndesGPT ### SuperCLUE中文大模型基准测评2024年上半年报告 #### 核心结论概览 2024年上半年，中文大模型领域的研究与发展取得了显著的进步。本报告旨在全面总结和评估这一时期内的关键技术成果与趋势变化。核心结论包括： 1. **国内外大模型之间的差距进一步缩小**：OpenAI的GPT-4o模型虽然仍然是全球表现最佳的大模型之一，但中国研发的大模型已经将差距缩小到5%以内。 2. **国内开源模型崭露头角**：Qwen2-72B-Instruct作为一款开源模型，在SuperCLUE基准测试中表现出色，超越了许多国内外闭源模型。 3. **各任务领域表现各异**：GPT-4o在文科、理科以及Hard任务中表现最优；Claude-3.5则在Hard任务中脱颖而出；而Qwen2-72B在文科任务方面有着卓越的表现。 4. **端侧小模型展现出惊人的能力**：部分小尺寸模型的性能甚至优于上一代大模型，这大大提高了它们在实际应用场景中的可行性。 #### 技术趋势分析 - **国内外大模型差距的缩小**：随着中国企业在人工智能领域投入不断加大，自主研发的技术能力不断提升，国内外大模型之间的性能差距正在逐步缩小。这种趋势表明，中国在人工智能领域的竞争力日益增强。 - **国内开源模型的崛起**：开源模型的兴起为中国乃至全球的人工智能开发者提供了更多的选择，有助于促进技术创新和知识共享。Qwen2-72B-Instruct的成功证明了开源模型不仅能够达到高质量标准，还能够在国际竞争中占据有利位置。 - **任务特异性表现差异**：不同模型在不同任务上的表现各有特点，反映出特定场景下的优势和局限性。例如，GPT-4o在综合性任务中表现出色，而Claude-3.5在Hard任务中更胜一筹，这些差异对于用户根据具体需求选择合适的模型至关重要。 - **端侧小模型的发展**：端侧小模型因其体积小巧、易于部署的特点，在资源受限的设备上展现出巨大的潜力。这类模型的发展不仅推动了人工智能技术的普及，也为边缘计算和物联网技术的应用开辟了新的可能。 #### 优秀模型案例介绍 - **Qwen2-72B-Instruct**：作为国内开源模型的代表，Qwen2-72B-Instruct在SuperCLUE基准测试中取得了优异的成绩。该模型通过深度学习技术训练而成，具备强大的语言理解和生成能力，适用于多种自然语言处理任务。 - **SenseChat5.0**：由商汤科技开发，是一款参数量高达6000亿的大模型。SenseChat5.0专为汽车、工业、金融和医疗等垂直专业场景设计，能够提供精准的专业咨询和服务。 - **山海大模型4.0**：云知声研发的一款大语言模型，虽然参数量未知，但在医疗和教育等垂直领域有着广泛的应用前景。 - **AndesGPT**：OPPO发布的这款模型在特定领域也展现出了不俗的能力。 #### 结论 2024年上半年的中文大模型发展呈现出多元化的趋势，不仅国内外差距缩小，而且国内开源模型展现出强大的竞争力。此外，端侧小模型的进步也预示着人工智能技术在未来更加广泛的实用化前景。随着技术的不断发展和完善，中文大模型将在更多领域发挥重要作用。

该IC多时间可编程模式(MTP)内存来存储芯片上的gamma和VCOM代码，消除外部EEPROM的需求。

PyTorch视频压缩 PyTorch实施和视频压缩基准 更新 2020.08.02：HEVC，UVG，MCL-JCV，VTL数据集的上载基准。 2020.08.01：上载PyTorch实施 基准 HEVC A类数据集 HEVC B类数据集 HEVC C类数据集 HEVC D类数据集 HEVC E类数据集 UVG数据集 MCL-JCV数据集 VTL数据集 接触 如果您想添加论文结果或有任何疑问，请提出问题或联系： Zhihao Hu: huzhihao@buaa.edu.cn

跑胡子java源码光学化学结构识别 - 基准 该存储库包含与公开可用的 OCSR 工具的基准研究相关的信息 材料和方法 为了比较三个可用的开源 OCSR 工具 Imago（2.0 版）、MolVec（0.9.7 版）和 OSRA（2.1.0 版）的结果，根据验证分析了多个在线免费提供的数据集OSRA 开发人员的程序 (4)。 数据集是：： 从 OSRA 在线网站 (4) 获得的一组 5719 张化学结构图像和相应的 molfiles（基于来自 USPTO 的数据）。 由英国伯明翰大学开发并与 MolRec (6) 一起发布的 5740 张图像和化学结构分子文件的数据集 (UOB)。 评估论坛会议和实验室 (CLEF) 测试集，包含 2012 年发布的 961 个图像和 molfiles (7)。 ChemInfty 发布的数据集的子集（450 个图像和 SD 文件）（见上文），基于日本专利局 (JPO) 的数据，从 OSRA 在线展示 (4) 获得。 （请注意，此数据集包含许多标签（有时带有日文字符）和不规则特征，例如线条粗细的变化。此外，有些图像质量较差，包含大量噪声。） TIFF

包含102个类别害虫，75，000多张分类图像，19，000张目标检测图

多目标优化ZDT系列和DTLZ系列Pareto真实前言数据，包含ZDT1,ZDT2,ZDT3,ZDT4,ZDT5,ZDT6,DTLZ1~7