人工智能模型数据泄露的攻击与防御研究综述.pdf

MPII Human Shape 是一个人体模型数据集，包括一系列人体轮廓和形状的 3D 模型及工具，其中训练模型从平面扫描数据库 CAESAR 学习得到。 【这个只是种子资源，需要自己下载】MPII 人体形态是一组三维人体形态模型和工具，用于人体形态空间的构建、操作和评价，人体形状空间基于统计身体表示学习从凯撒数据集，也是迄今为止最大的商业可用扫描数据库。 该数据集由 Max Planck 信息学研究所于 2017 年发布, 主要发布人为 Leonid Pishchulin, Stefanie Wuhrer, Thomas Helten, Christian Theobalt and Bernt Schiele，相关论文《Building Statistical Shape Spaces for 3D Human Modeling》

使用多种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）进行电力系统负荷预测/电力预测。通过一个简单的例子。各种算法（线性回归，随机森林，支持向量机，BP神经网络，GRU，LSTM）用于电力系统负荷预测/电力预测。 SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中(Hilbert空间)，使得在原来的样本空间中非线性可分的问题转化为在特征空间中的线性可分的问题.简单地说，就是升维和线性化.升维，就是把样本向高维空间做映射，一般情况下这会增加计算的复杂性，甚至会引起"维数灾难"，因而人们很少问津.但是作为分类、回归等问题来说，很可能在低维样本空间无法线性处理的样本集，在高维特征空间中却可以通过一个线性超平面实现线性划分(或回归).一般的升维都会带来计算的复杂化，SVM方法巧妙地解决了这个难题:应用核函数的展开定理，就不需要知道非线性映射的显式表达式;由于是在高维特征空间中建立线性学习机，所以与线性模型相比，不但几乎不增加计算的复杂性，而且在某种程度上避免了"维数灾难".这一切要归功于核函数的展开和计算理论.

该数据集包含895张具有PASCAL VOC格式的边界框注释的图像，用于创建检测模型。 所有注释都属于一个类：番茄。 Tomato Detection_datasets.txt Tomato Detection_datasets.zip

数控工具箱 下载最新版本： 文件也有中文版本（感谢 ）： 简要摘要： nctoolbox是工具箱，它提供对数据集的只读访问。 在后台，nctoolbox使用作为数据访问层。 这使nctoolbox可以使用相同的API访问 ， ， ，GRIB，GRIB2，HDF4以及许多（15+）其他文件格式和服务。 它适用于Matlab 2008a及更高版本。 先决条件 Matlab R2008a +。 您可以通过键入以下内容来验证Matlab的版本： version Java 6+。 您可以通过键入以下内容来验证Matlab使用的Java版本： version('-java'). 返回的版本应以“ Java 1.6”开头。 如果它以“ Java 1.5”开头，则可以尝试更新Matlab JVM： : 或使用此工具箱的较早版本nctoolbox-20091112。 设置 在Matlab

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