每道题包含两套图形和可供选择的4个图形，这两套图形具有某种相似性，也存在某种差异，要求你从四个选项中选择你认为最适合取代问号的一个，正确的答案应不仅使两套图形表现出最大的相似性，而且使第二套图形也表现出自己的特征。

Lua 的模糊推理系统 (FIS) 完全用 Lua 编写的简单模糊推理系统。 它使用离散步长（大小为 0.01）来获得最终的模糊集。 去模糊化使用质心方法获得输出值。 可以使用三个对象： F - 模糊集 L - 成员函数 R - FIS 规则 成员函数可以使用以下预定义的数学函数之一： 模糊高斯 模糊梯形 模糊三角形 可以使用模糊逻辑运算符定义规则：AND *、OR +、NOT - local rule = R ( 1 ) rule. premise = (service[ ' poor ' ] * food[ ' rancid ' ]) + ( - service[ ' excelent ' ]) rule. implication = tip[ ' cheap ' ] 您可以通过使用一组输入值调用模糊系统对象来获取输出值。 依赖关系 Lua 5.1.x 或 LuaJ

Introduction 本项目主要对原tensorflow-yolov3版本做了许多细节上的改进, 增加了TensorFlow-Serving工程部署, 训练了多个数据集，包括Visdrone2019, 安全帽等, 安全帽mAP在98%左右, 推理速度1080上608的尺寸大概25fps. 此项目步骤十分详细，特别适合新手入门serving端部署，有什么问题可以提issues, 如果觉得好用记得star一下哦，谢谢！下面是改进细节: 1. 修改了网络结构，支持了tensorflow-serving部署,自己训练的数据集也可以在线部署, 并给出了 docker+python_client测试脚本, 支持HTTP跟GRPC协议[ 0325 新增 ] 2. 修改了ulits文件，优化了demo展示,可以支持中文展示,添加了支持显示成中文的字体 3. 详细的中文注释,代码更加易读,添加了数据敏感

mtcnn-opencv 使用此实现，您的机器上不需要Caffe即可进行MTCNN推理。 OpenCV使用提供推理支持的DNN模块。 该模块能够从各种流行的框架（例如Caffe，tensorflow，darknet等）中获取模型和权重。 更多信息在这里 神经网络 [ZHANG2016] Zhang，K.，Zhang，Z.，Li，Z.，and Qiao，Y.（2016）。 使用多任务级联卷积网络进行联合人脸检测和对齐。 IEEE信号处理快报，23（10）：1499–1503。 快速开始 要求 OpenCV 4.1以上 CMake 3.2+ 建造 git clone https://github.com/egcode/mtcnn-opencv.git cd mtcnn-opencv mkdir build cd build cmake .. make 跑 cd mtcnn-opencv

ncnn ncnn is a high-performance neural network inference computing framework optimized for mobile platforms. ncnn is deeply considerate about deployment and uses on mobile phones from the beginning of design. ncnn does not have third party dependencies. it is cross-platform, and runs faster than all known open source frameworks on mobile phone cpu. Developers can easily deploy deep learning algori

Openvino 2021版本

Pellet是一种基于Tableau算法的描述逻辑推理机，由美国马里兰大学（College Park分校）的MindSwap实验室开发。Pellet是基于Java的开放源码系统。至此owl2.0 运行mvn可以下载编译代码

该项目使用 SWI Prolog 的推理能力来编写一个代理，该代理将在 Wumpus 世界中安全移动。 运行程序： • 打开 SWI Prolog 并加载目录 • 启动 SWI-Prolog：pl • 加载世界模拟器：?- [wumpus_world]。 • 加载代理：?- [my_agent]。 • 运行代理： ?-evaluate_agent(1, Score, Time) • 更正为：“wumpus:evaluate_agent(1, Score, Time)”？ 是

图形推理规律汇总+典型题汇总。图形推理的两大灵魂是数量关系和图形的转动。牢牢把握住这两大灵魂就基本把握了图形推理题目。在这两大灵魂统帅下的十大基本规律，是每个想要在公考中取得优异成绩的考生必须系统熟练把握的。图形推理的两大灵魂：数量关系和图形的转动。

中文文本相似度/文本推理/文本匹配数据集——XNLI