霍金斯-国际象棋AI
“霍金斯”是由Minimax搜索算法提供支持的Chess AI。 它利用了各种优化技术，主要是对alpha-beta修剪和其他传统国际象棋引擎方法的扩展。
2023-03-29 10:01:07
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该课程主要介绍了如何利用常见的人工智能算法实现AI算法，同时将其应用到项目开发中，常用的AI算法有：AI行为树，FSM，基于脚本，基于感知的等等，课程讲解了很多AI算法，这些算法都有相关案例展示。也是解决AI算法非常好的方法，相比游戏中实现的AI算法都是比较呆板的，事先通过数值设定好的，这样玩家玩几次后就把套路摸清了，缺乏变化。该课程对使用的AI算法做了一个总结，这样对读者学习AI算法帮助很大，希望读者通过该课程的学习能够对AI有更深的理解。
2023-03-28 16:48:56
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在绘画领域，AI应用发展得越来越常见也越来越成熟，不论你会不会绘画，只要在文本框内输入一句话甚至是几个简单的关键词，AI就会在几十秒内替你画出一幅画。
分享常见ai作画资源
ai作画资源-从Stable DiffusionNovelAI到NovelAI再到Naifu
2023-03-28 12:49:03
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各种卷积计算性能对比(Conv,DwConv,GhostConv,PConv,DSConv,DCNV),包括推理时间，GFlops,FPS
2023-03-27 11:27:27
7.47MB
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为了帮助正在学习深度学习的伙伴们，川大的一名优秀毕业生，在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书已达18个章节，近50万字，全是中文！！
下面，我们来看一看该项目有哪些硬核干货吧！
全书目录
该项目更确切地说是一本深度学习面试手册，500 问，非常详细。全书共分为 18 章，近 50 万字，目录如下：
数学基础
机器学习基础
深度学习基础
经典网络
卷积神经网络（CNN）
循环神经网络（RNN）
生成对抗网络（GAN）
目标检测
图像分割
强化学习
迁移学习
网络搭建及训练
优化算法
超参数调试
GPU 和框架选型
自然语言处理（NLP）
模型压缩、加速及移动端部署
后端
2023-03-25 23:09:27
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随着中小企业售前和售后的需求不断增大，大规模的企业需要解决大量的前期咨询和售后问题。 在这个过程中，既需要满足客户对产品服务的满意程度，也需要考虑企业在产品服务的资金预算。 目前企业都是招聘大量的人工客服24小时在线拨打和接听来电来解决，虽然人工客服能极大的满足产品的服务满意度， 但对于企业来说，大量的人力成本和员工招聘都能成为企业高效率工作的阻力。
人工智能呼叫中心（以下简称智能机器人），真人语音交互，语义精准识别。 使用智能器人可以帮您进行产品电销与客户回访，帮助企业对大量、简单、重复耗时的工作进行自动化处理， 提升电话营销、服务效率，节约人工成本。智能机器人通过规范化的客户管理，从线索客户开始， 直到客户成交，提供一条龙式的客户管理服务。
2023-03-25 18:39:05
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使用BERT的越南语NER（bert-vn-ner）
由Trong-Dat Ngo编写的代码。
引言
BERT模型的Pytorch实现为越南语执行命名实体识别（NER）。 此外，单词中的特征也用于表示单词。 该系统使用预训练模型
安装
要求：
Python 3.6+
火炬1.4+
安装依赖项：
pip3 install -r requirements.txt
数据集格式
bert-vn-ner的输入数据格式遵循CoNLL-2003格式，其中四列由制表符分隔，包括word ， pos ， chunk和named实体。 每个单词都放在单独的行上，每个句子后面都有一个空行。 请注意，分词不用于匹配BERT的预训练（以bert-base-multilingual-cased表示） 。 有关详细信息，请参见“数据”目录中的样本数据。 下表描述了数据集中的越南语例句示例。
单词
销售点
2023-03-23 21:36:36
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用于FashionAI关键点检测的卷积姿态机（CPM）和特征金字塔网词（FPN）的Pytorch实现
该代码引用了github上其他人的一些想法，并且基于的纸上。 最终排名是56，得分为6.38％。 对于大一新生来说，这对我来说还不错：)您可以将代码作为基准解决方案。
有一些切实可行的结果，如下所示：
使用ResNet-50的CPM + FPN输出示例
您可以按照以下步骤重现我的结果。
步骤1
相依性
Python 3.5版
脾气暴躁的
大熊猫
火炬
cv2
tqdm
Keras（TensorFlow后端）
资料准备
下载并将文件放入以下结构中：
步骤1：确保图像数据和注释位于折叠的“数据”中。数据目录结构如下：
DATA_DIR/
|-- test/
| |-- test.csv
| |-- Images/
| | |
2023-03-23 15:40:59
1.19MB
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本报告是在上一版《区块链基础理论与研究概况》报告基础上进行的系统性内容更新。本次报告不仅系统地梳理了区块链技术的发展历程、基础理论，而且挖掘展现了区块链研究的人才现状、技术发展趋势、最新应用场景、最新国内外政策，以及区块链未来发展面临的技术和监管挑战等方面内容。
2023-03-22 14:42:24
7.58MB
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