视频理解是计算机视觉和深度学习的一个重要分支。本书对视频理 解的3个重要领域进行介绍，对于每个领域，本书不仅解释了相关算法 的原理，还梳理了算法演进的脉络。全书共分6章，第1章简要介绍视频 行业的发展历程；第2章回顾经典图像分类模型和RNN；第3章和第4章 介绍动作识别的重要算法；第5章介绍时序动作定位的重要算法；第6章 介绍视频Embedding的重要算法。最后总结了常用的一些视频处理工 具。 本书既适合高等院校人工智能相关专业的本科生和研究生阅读，也 可供视频理解、推荐系统、搜索引擎和计算广告等领域的研究人员和从 业者参考

EQSTest：具有行为树和环境查询的Ai系统：Enemy Patrol，如果发现它，则追逐玩家，如果它损坏则寻求掩护

热传递matlab代码折纸模拟器 模拟具有多种行为的活动折纸结构，包括顺应性折痕，面板间接触和电热致动折痕。 请在以下位置查看我们的网站进一步的介绍： 包装的主要特点： （1）提供五种不同的载荷模拟方法：牛顿-拉夫森法，位移控制法，广义位移控制法，自折叠法和电热致动法。 （2）允许用户创建具有任意数量和顺序的五种加载方法的自定义加载方案。 （3）模拟活动折纸中的折痕，并为折痕提供自动网格化代码。 （4）模拟折纸内面板间接触引起的机械行为。 （5）模拟折纸系统中的热传递，并可以捕获活动折纸折痕的电热机械耦合致动。 使用代码： 请在路径中添加“ 00_SourceCode”。 对于折纸的标准机械模拟，请检查“ 01_MechanicalLoadingExample”中从JMR纸和PRSA纸中选择的模拟例。 为了模拟折叠式电热活性折纸，请检查“ 02_ThermalLoadingExample”中的示例代码。 致谢： 我们要感谢Ke Ke Liu和Glaucio H. Paulino先前针对非刚性折纸模拟器所做的工作。 他们的作品为开发该软件包奠定了基础。 参考： [1]朱Y，ET Fili

人工智能：深度学习从入门到精通视频教程2022新课，25周全，提供源码和文档下载

针对用电过程中的盗电窃电问题，基于数据挖掘的思想提出了一种自动检测窃电行为的方法。通过分析用户用电数据的特点，在循环神经网络（RNN）算法的基础上引入长短期记忆单元（LSTM），通过输入门、输出门与遗忘门等函数选择性地保留记忆单元的输入输出信息，改善算法训练时的梯度消失现象。将RNN网路改进为并行化网络，将长时间序列的输入特征向量进行片段化处理，克服RNN网络在处理长序列时的信息丢失缺点。使用国家电网的公开数据集进行仿真实验。结果表明，在相同的时间复杂度下，相较于传统RNN网络，改进算法对窃电行为的识别精度提升到了92.85%，模型的交叉熵损失下降为0.253，AUC增长至0.871，算法的综合性能显著提升。

教室行为状态分析数据集. 对公开的课堂行为状态数据集进行了标签划分，方便使用PaddleClas训练。

文件是TXT格式，里面包含14万条数据，用户行为包括搜索、点击、下单、支付，其他数据包括时间、sessionID、用户ID、页面ID等等。

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