PredictABoat @SerpentAI的Game Agent开发工具包的24/7深度学习流中使用的NodeJS Twitch机器人 方法 在发生预测的AI运行之前，预测系统将激活并允许观众预测即将开始的AI运行的各个方面，直到开始为止。 一旦开始AI运行，系统将等待直到运行完成，并使用连接到游戏的路由器中的事件收集所有数据。 然后它将进行预测并选择奔跑的赢家。 积分将在获奖者之间分配并保存在数据库中。 在深度学习周结束时，获奖者将被宣布并获得奖品。 概念 框架NodeJS 游戏套接字AutobahnJS / Crossbar.io 数据存储MongoDB / mongoose 常问问题 可以做出什么预测？ 观众可以做出无数的预测。 这完全取决于游戏提供给我们的数据。 目前， total score和# of matches类的预测很可能会在“我必须建造一条船”游戏中进行预测。

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把rtsp流或mp4文件转码推送到rtmp服务器的工具，支持多路自定义。 使用说明： 1. config.json用来配置原始地址和推送地址。 2.原始地址可以是rtsp流，也可以是mp4文件。 3.勾选后自动转码推流，取消勾选后停止推送。

本文针对小功率LED 在现有照明系统中驱动方式存在的一些不足， 设计了一种高效的驱动系统， 提出了一种相应的新型驱动系统。

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交通量预测matlab代码具有模式、缺失值和异常值的真实世界张量流的稳健分解 (ICDE'21) 这个存储库包含论文的源代码，由 和 提供，在 。 在这项工作中，我们提出了SOFIA ，这是一种在线算法，用于分解随着时间推移而随着时间推移而丢失条目和异常值的真实世界张量。 通过平稳而紧密地结合张量分解、异常值检测和时间模式检测，SOFIA 与最先进的竞争对手相比具有以下优势： 稳健而准确：与最佳竞争对手相比，SOFIA 产生的插补和预测错误最多可降低 76% 和 71%。 快速：与第二准确的方法相比，使用 SOFIA 使插补速度提高了 935 倍。 可扩展：SOFIA 在时间演化的张量中以增量方式处理新条目，并且它与每个时间步长的新条目数量成线性比例。 数据集 名称 描述 尺寸 时间粒度 处理过的数据集 原始来源 英特尔实验室传感器 位置 x 传感器 x 时间 54 x 4 x 1152 每 10 分钟 网络流量 来源 x 目的地 x 时间 23 x 23 x 2000 每小时 芝加哥出租车 来源 x 目的地 x 时间 77 x 77 x 2016 每小时 纽约出租车 来源 x 目的地

FFmpeg for Unity 2.3.1 Unity跨平台推流插件

1、arcgis api for js 3.x 动态气象风向图、流场效果图 2.esri的效果是缩放地图时候，粒子数是不变的，即是不会随着地图的缩放而变动，导致地图放大的时候，效果很不好，看不出来风向流动的效果；修改为粒子数是根据地图当前范围extent而动态改变的。 3.修改windy.js文件的风向流动颜色带，esri默认分级颜色，我这里统一一种颜色；