Leskovec-2007-Cost-effective outbreak detectio.pdf

细粒度的细分网络：自我监督的细分以改善长期的视觉定位 这是在“细粒度细分网络：自我监督的细分以改善长期视觉本地化”（ ）中发布的工作的实现。 资源 本文使用的数据集发布在visuallocalization.net 训练有素的模型 安装 提供了一个Dockerfile，可使用此文件构建Docker映像，或参考文件中列出的要求。 此外，还提供了requirements.txt。 用法 下载城市景观和枫叶远景 使用/utils/convert_vistas_to_cityscapes.py为Vistas图像创建城市景观类注释 下载对应数据集 下载与对应数据集关联的图像（数据集自述文件中的说明） 创建一个global_otps.json并设置路径（请参阅global_opts_example.json） 从上面的训练有素的模型链接中获取基本模型，将“基本网络”文件夹放置在global_o

输出函数分析 应该将net的值尽量控制在收敛比较快的范围内 可以用其它的函数作为激活函数，只要该函数是处处可导的   0.5 f ′(net) 0.25 o 0 1 1 （0,0.5）  net （0,0） o

神经网络后处理 使用卷积神经网络进行Unity的后处理。 使用pix2pix / GAN训练的CNN模型，快速的神经样式传递您可以离线创建样式并使用自己的数据训练网络，从而制作出NNPP！ 带有pix2pix或快速样式转移的培训师 Keras模型和Unity重量说明 受过快速神经风格转换训练： 这是运行时和培训的源代码。 预训练模型在AssetStore上 如何运行： 打开场景场景并运行！ 需求 Unity 2018.2+ 支持计算着色器（DX11 +，Vulkan，Metal） 参考

juniper Networks Network Connect 7.3.0 64位

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图神经网络无疑是现在最火的AI技术之一，在本文中，全面详细地介绍了GNN的背景动机、GCN、循环关系网络、通用网络。

在TensorFlow / TensorLayer中开始 BEGAN的TensorFlow / TensorLayer实现 先决条件 Python 2.7或Python 3.3+ 用法 首先，将图像下载到data/celebA ： $ python download.py celebA [202599 face images] 其次，训练GAN： $ python main.py --point "25 58" 第三，使用训练有素的生成器生成人脸： $ python generate.py --num_imgs 1000 CelebA的结果 从头到60k（每500次迭代捕获帧）。 gamma=0.5

医疗保健分析 存储库内容： Python Notebook文件包含用于数据探索，功能工程和机器学习模型（朴素贝叶斯，XGBoost，神经网络）的项目代码。 PDF报告文件包含项目，谓词和结果的概述。 Datasets.zip包含项目中使用的测试和训练数据。 HTML文件是jupyter笔记本的降价促销，其中所有输出均无需使用python或其IDE即可查看。 介绍： 医疗机构承受着越来越大的压力，以改善患者的护理效果并获得更好的护理。 尽管这种情况是一个挑战，但它也为组织提供了一个机会，可以利用其数据中的更多价值和洞察力来显着提高护理质量。 医疗保健分析是指使用定量和定性技术对数据进行分析，以探索所获取数据中的趋势和模式。 尽管医疗保健管理使用各种指标来衡量绩效，但患者的住院时间很重要。 能够预测住院时间（LOS），使医院能够优化其治疗计划以减少LOS，从而降低患者，工作人员和

Principles and Practices of Interconnection Networks.pdf NoC的入门文档