Monodepth2 这是参考PyTorch实施，使用以下方法描述的方法来训练和测试深度估计模型 挖掘自我监督的单眼深度预测 ， ，和 此代码仅供非商业使用； 请参阅中的条款。 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用我们的论文： @article{monodepth2, title = {Digging into Self-Supervised Monocular Depth Prediction}, author = {Cl{\'{e}}ment Godard and Oisin {Mac Aodha} and

使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 这是本文的一种实现： : 该模型在MIT-BIH心律失常数据集上进行了训练。 在NVIDIA Tesla GPU上训练模型花费了60个小时。 这是模型权重的链接： : 该模型可以检测出6种类型的心律失常，即： 房性早搏（APC） 左束支传导阻滞（LBB） 节奏拍（PAB） 室性早搏（PVC） 右束支传导阻滞（RBB） 心室逃逸跳动（VEB） 该模型还可以预测ECG是否正常。 因此，模型可以预测7个类别。 使用模型 您可以从上面提到的链接下载模型。 运行main.py并提供所需的目录。 您可以输入一个CSV心电图文件或分段心电图节拍图像作为输入。 通常，您会得到一个带心电信号的csv文件。

pix2pix：使用生成对抗网络进行图像到图像的翻译

颜世伟 我们的目标是创建一个能够生成现实中不存在的逼真的人类图像的模型。 （将来，我将在GAN及其变体上上传一些用例）。 这些AI背后的技术称为GAN，即“生成对抗网络” 。 与其他类型的神经网络（GAN）相比，GAN采取的学习方法不同。 GAN的算法体系结构使用了两个神经网络，分别称为生成器和鉴别器，它们相互“竞争”以产生所需的结果。 生成器的工作是创建看起来逼真的假图像，而鉴别器的工作是区分真实图像和假图像。 如果两者均能正常工作，则结果是看起来像真实照片的图像。 GAN架构： 数据集可以从以下下载： : 您可以在上关注本文，以逐步了解它，并检查我的以进行实施。 输入图像样本： 输出：

太阳能预报 该项目是我最后一个学期的硕士学位课程工作的一部分。 此处的主要范围和目标是预测来自亚洲地理位置的年度太阳能发电量（取决于数据），然后减少产生的总软成本。 下文提供的文档和项目报告中详细介绍了这项工作。

A convolutional neural network for modelling sentences论文及翻译

Telegram-AI：Aikin 这是AIKIN的Telegram机器人的代码 该机器人是称为AIKIN的长期记忆AI（人工智能）。 AIKIN名称代表AI Artificial Intelligence Knowlege Input Notation 。 机器人的用户名是aikin_bot 您可以立即与其聊天！ 只需发送消息@aikin_bot或单击此链接： Aikin背后的技术是什么？ Aikin是一种深度机器学习人工智能，它基于RNN（递归神经网络），带有LSTM（长短期记忆）的聊天功能和ConvNet（卷积神经网络）的图像处理功能。 也： 该机器人具有内置的图像识别功能

基于BP神经网络的分类器

这是一个基于tensorflow的简单的卷及神经网络，使用MNIST数据集进行手写数字识别。网络为FCN，即全卷积神经网络，总共有四层。前两层same padding，最大池化，后两层进行1x1的卷积。使用softmax输出结果，误差为交叉熵。最终在测试集上准确率在99%左右

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