该软件包具有快速灵活的代码，可用于在各种状态空间模型中进行模拟，学习和执行推理。

Tennessee-Eastman过程的学习型案例推理故障诊断方法

中国中文信息学会发布《2018知识图谱发展报告》报告目录如下（文末附下载链接） 第一章 知识表示与建模 第二章 知识表示学习 第三章 实体识别与链接 第四章 实体关系学习 第五章 事件知识学习 第六章 知识存储与查询 第七章 知识推理 第八章 通用和领域知识图谱 第九章 语义集成 第十章 语义搜索 第十一章 基于知识的问答

几篇关于推理机的论文,构建专家系统时有用

基于用户行为分析和推理的智能照明系统算法设计.pdf

介绍 对象检测算法的LibTorch推理实现。 GPU和CPU均受支持。 依存关系 Ubuntu 16.04 CUDA 10.2 OpenCV 3.4.12 LibTorch 1.6.0 TorchScript模型导出 请在此处参考官方文档： : 强制更新：开发人员需要修改原始以下代码 # line 29 model.model[-1].export = False 添加GPU支持：请注意， 当前的导出脚本默认情况下使用CPU ，需要对“ export.py”进行如下修改以支持GPU： # line 28 img = torch . zeros (( opt . batch_size , 3 , * opt . img_size )). to ( device = 'cuda' ) # line 31 model = attempt_load ( opt . weigh

安菲斯 使用oop范式开发的自适应神经模糊推理系统

darknet_face_with_landmark 更新 torch版本： 借鉴AlexeyAB大神的 做适量修改，用于人脸检测以及关键点检测,支持ncnn推理 实现的功能 添加关键点检测分支，使用wing loss 添加 hswish,hsigmode 激活函数 Installation Clone and install git clone 使用scripts/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用 其他编译训练都和原版darknet相同 测试 ./darknet detector test ./data/face.data ./cfg/mbv2_yolov3_face.cfg ./models/mbv2_yolov3_face_final.weights ./test_imgs/input/se

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