机器人行业：机器人技术与智能自动化，人类与机器力量的结合-190225(32页).pdf

HMDB is provided by Brown University.本数据集由布朗大学提供。 hmdb_threesplits_datasets.txt hmdb_videodatabase_datasets.txt

Buffy pose 是一个人类姿势图像数据，包括不同的人类动作姿势，可用于针对姿势的图像检索识别。

人类娱乐活动与动物保护.ppt

多尺度局部对比度红外弱小目标检测

人工智能视域下人类劳动解放研究.pdf

6G网络技术优势及对人类生活的影响.pdf

Dockerman，人类的 Docker 管理 Dockerman 是 Docker 的集成服务管理工具，提供： Docker 服务的创建和管理 事件监控和事件处理 自动服务依赖解析和重启 用于服务管理的 Restful API 安装 pip install twisted git clone https://github.com/bixuehujin/dockerman.git cd /path/to/dockerman sudo ./dockerman.py 贡献 Dockerman 仍在大量开发中，请随时通过提交您的建议。 去做 提供 Web 界面与 Dockerman 守护进程交互 添加多主机或分布式环境支持

本资源仅方便大家辅助博文学习，已得到李老师的许可 深度学习与人类语言处理的课程ppt，在本课程中，文字和语音的内容各占一半，主要关注近3年的相关技术，重点讲述BERT及之后的预处理模型。 李宏毅老师2020新课深度学习与人类语言处理课程主页： http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_DLHLP20.html 视频地址： https://www.bilibili.com/video/BV1RE411g7rQ

和声2 神经网络音乐生成 利用最先进的 NLP 模型来生成人类发声的音乐 该项目是由加州大学伯克利分校的 John Canny 教授主持的 CS282-设计和可视化神经网络课程的一部分。 目标 我们调查了以下研究问题：“我们如何构建一个模型来生成离散标记序列，这些标记不仅可以模拟短期模式，还可以模拟长期模式。” 我们将结合音乐生成进行这项研究——节奏和旋律是短期模式，形式和结构是我们将尝试建模的长期模式。 背景 关于人工音乐生成的挑战已经有广泛的研究。 最近的方法包括 LSTM 和双 STM 架构 [1]，SeqGAN 架构，它训练生成对抗网络以通过策略梯度 [2] 或 GAN [3] 生成结构化序列。 然而，最新的进展来自 OpenAI，并利用了 NLP 深度学习模型的最新突破。 他们使用的是变压器的改进版本，称为音乐变压器。 该模型使用注意力机制：每个输出元素都连接到每个输入元素，并且它们之间的权重是动态计算的。 它没有明确地通过对音乐的理解进行编程，但它可以通过学习预测标记（以结合音高、音量和乐器信息的方式编码的音符）来发现和声、节奏和风格的模式。 MIDI 文件。 有关更多信息