纳米技术的快速发展及其融入不同的科学领域,开创了一个新时代。 近几十年来,在美国和其他欧洲国家出现了处理信息科学和纳米技术的纳米信息学。 本研究报告了纳米信息学在美国的科学作用的启动和应用特性。 为了实现纳米信息学所需的里程碑,需要解决一些重大挑战,因为关于纳米信息学的报告很少。 因此,该研究强调了纳米信息学在数据管理和挖掘中的重要性,以及管理机构的作用和数据库的建立。 这些机构组织良好,以发挥纳米信息学的未开发作用,而纳米信息学正在Swift发展。 本小型评论中提供的信息为不断增长的纳米技术和信息科学知识及其未来前景增加了科学投入。
2021-12-10 16:26:26 127KB Nano-informatics Information Science
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罗斯·曼·卡格 使用监督学习模型和时间序列分析,可以预测Rossmann药店的未来6周销售情况。 应用了所有数据科学步骤,包括数据清理,探索性数据分析,数据准备,创建机器学习模型,性能分析(MAE,MAPE,RMSE)以及使用Flask和Heroku部署到云中。
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matlab光照模型代码UMinho计算机科学-课程材料和主要项目 在Minho大学的学习期间,在获得软件工程硕士学位的同时,我收集了许多练习,教程,调查资源和有趣的项目。 我最终决定将所有内容组织在一个映射所有项目的存储库中。 由于多年来某些课程的内容是相似的,因此这些信息收集可能对其他学生或对项目主题感兴趣的人很有用。 因为这里的所有代码都是学生代码,所以不要指望所有内容都被正确注释,尤其是在我大一的时候。 如果您需要任何部分的帮助,或者需要找出我们应该做的工作,那么最好的选择就是与我联系,我会为您提供帮助。 硕士学位年限(MSc) 主要项目 :用于任何社交和文化活动的广告和推荐的移动应用程序平台。 主要侧重于自主推荐系统,该系统能够基于行为和与平台的交互来推断用户的社会偏好。 开发的工作和推荐系统仍然是该小组的专有技术。 联系我们获取更多信息。 :实现针对实时游戏场景的最新\ textit {FrostBite}现实体积云渲染。 智能系统专业化 :课堂练习和教程。 主要项目:TP1是Robocode团队。 TP2是Phidg​​etRFID,AdaFruit和IFTTT的集成。
2021-12-08 16:24:24 2GB 系统开源
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语音情感分析器:神经网络模型能够从音频语音中检测出五种不同的男女情感。 (深度学习,NLP,Python)
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pydap 是Opendap / DODS协议的实现,是从头开始用纯Python编写的。 您可以使用pydap来访问Internet上的科学数据,而不必下载它。 相反,您可以使用特殊的数组和可迭代对象,这些对象可根据需要即时下载数据,从而节省了带宽和时间。 该模块还带有一个功能强大但轻巧的Opendap服务器,该服务器实现为WSGI应用程序。 快速开始 您可以使用安装最新版本。 您可以使用以下命令安装pydap: $ pip install pydap 这将安装pydap以及所有必需的依赖项。 现在,您可以打开任何远程提供的数据集,而pydap将根据需要即时下载访问的数据: >> > from pydap . client import open_url >> > dataset = open_url ( 'http://test.opendap.org/dap
2021-12-07 11:49:58 2.28MB science data dap opendap
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Eric Lehman(Google), F Thomson Leighton(MIT), Albert R Meyer(MIT)编写的离散数学书。
2021-12-04 18:24:01 10.31MB Mathematics for Computer Science
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富国数据科学竞赛 Jeffery John,Josh Messitte和Rachel Ivester
2021-12-03 21:13:22 1.61MB
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:party_popper: TJCS-Assignment :ship: 精神 同济。 :Christmas_tree: 贡献 欢迎所有同学的 ! 仓库内容可包括所有专业课程的作业。 仓库内 md 文件中的链接均获得原作者许可。 :face_savoring_food: 集锦 100579_人工智能课程设计 101016_计算机组成原理 101019_数据结构 101020_信息隐藏 101029_算法分析与设计 102109_数字逻辑 :church: 免责 仓库中的资料怎么想都不应该商用吧,商用是禁止的。 仓库中所有资料均为 同济大学计算机与科学技术专业、信息安全专业 学生课后作业,所有链接均获得原作者许可。 仓库中所有文件,若侵,联系确认后立删;著作权只属于原作者;拒绝未经允许的使用、分发、传播;仅用于项目所有人的存储。
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fake_news_detection 使用Kaggle数据集检测假新闻的简单模型
2021-12-03 01:34:50 35KB nlp data-science machine-learning news
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符号网络是指边具有正或负符号属性的网络,其中,正边和负边分别表示积极的关系和消极的关系.真实世界的许多复杂网络中都存在对立的关系,尤其是在信息、生物和社会领域.利用边的符号属性去分析、理解和预测这些复杂网络的拓扑结构、功能、动力学行为具有十分重要的理论意义,并且对个性化推荐、态度预测、用户特征分析与聚类等都具有重要的应用价值.然而,当前人们对网络的符号属性关注较少.综述了符号网络的研究背景及意义、国内外研究现状和最新进展,并讨论了目前存在的主要问题,试图让人们对符号网络这一研究方向能有清晰而全面的认识,为网络数据挖掘、复杂网络分析、社会学、生物信息学等相关领域的研究者提供有益的参考.
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