斯坦福年度AI报告：人工智能全面逼近人类能力

本书介绍的是人脑和机器连接的可能性，以及人脑和机器连接的接口。

数据是从MPII人类姿势收集的，并转化为一个".csv"文件。 mpii_human_pose.csv

运用智能手机传感器数据进行人类行为识别研究在医疗服务、智能环境和网络空间安全等领域有许多重要应用。目前，大多数的分类方法识别率都不高，尤其是在医疗服务领域。为了提高行为活动的识别准确率，先利用稀疏局部保持投影降维，将实验的数据集进行特征约简得到最优的实验特征子集，再用随机森林集成分类器完成了人类行为识别。实验结果证明，该方法不仅明显地降低了实验的特征数量，而且提高了整体精确度。

使用智能手机数据集和LSTM RNN的人类活动识别（HAR）。 将运动类型分为以下六类： 步行， WALKING_UPSTAIRS， WALKING_DOWNSTAIRS， 坐下 常设， 铺设。 与传统方法相比，使用具有长短期记忆单元（LSTM）的递归神经网络（RNN）不需要或几乎不需要特征工程。 数据可以直接馈入神经网络，就像黑盒子一样，对问题进行正确建模。 关于活动识别数据集的可以使用大量的特征工程，这是一种结合了经典数据科学技术的信号处理方法。 就数据预处理量而言，此处的方法非常简单。 让我们使用Google简洁的深度学习库TensorFlow演示LSTM的用法，LSTM是一种可以处理顺序数据/时间序列的人工神经网络。 视频数据集概述 点击此链接可观看其中一位参与者在实验中记录的6个活动的视频： 有关输入数据的详细信息 我将在数据上使用LSTM进行学习（作为连接在腰部的手机），以识别用户正在进行的活动类型。 数据集的描述如下： 传感器信号（加速度计和陀螺仪）通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采

这是蛋白质相似性网络-PSIN。 在这里，节点是人类蛋白质，只有在它们具有相当大的序列相似性时它们才被连接。 我们发现该网络对于区分已批准的药物目标和有问题的药物目标特别有用。 在这里，您还可以找到用于此目的的完整程序集和数据集。 免费帮助进一步测试和开发此项目。 非常感谢您的帮助和专业知识！ 如有任何疑问，请随时通过论坛或电子邮件与我们联系。 请参阅原始手稿：Lopes，TJS等。 （2015）-“根据目标药物的特征识别有问题的药物”-药理学前沿doi：10.3389 / fphar.2015.00186

影响人类历史进程的100名人排行榜word版

跳棋-人工智能 Java中的Checkers应用程序。 玩家可以是机器人，也可以是人类 管-AI-1 Minimax算法和Alpha Beta修剪 Tugas Besar I pada kuliah IF3170 bertujuan琼脂peserta kuliah mendapatkan wawasan bagaimana Algoritme Minimax dan Alpha Beta Pruning diimplementasikan pada suatu bentuk permainan yang memanfaatkan对抗搜索。 Pilih sebuah permainan yang akan dikembangkan dengan memanfaatkan algoritme Minimax。 Permainan tersebut harus memiliki karakt

我把repast自带的感染人类模型从源码和每段代码的具体功能和展示效果都用PPT展示出来，以供大家参考

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