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机器学习支持的虚假新闻检测器 从初始构想到部署，构建端到端机器学习项目的完整示例。 此回购随附于博客文章系列，描述了如何构建假新闻检测应用程序。 这里包含的帖子： ：描述项目构想，设置存储库和初始项目工具。 ：描述如何使用工具获取数据集并执行探索性数据分析，以便更好地理解问题。 ：描述如何为第一个ML模型（随机森林分类器）获得功能训练/评估管道，包括如何正确测试管道的各个部分。 ：描述如何解释通过特征分析（通过诸如类的技术）和错误分析所学的第一个模型。 也可用于由驱动的第二个模型。 ：描述如何使用和部署模型以及构建随附的Chrome扩展程序。 还说明了用于以可伸缩和可复制的方式在应

l-曲线矩阵代码运行批处理程序，只需导航到demo.py文件所在的目录，并写上“ python demo.py -d 0 config / wireframe.yaml config / 190418-201834-f8934c6-lr4d10-312k.pth.tar图片在终端 L-CNN —端到端线框解析 该存储库包含该论文的官方PyTorch实现： ，，。 ICCV 2019 。 介绍 是一个概念简单却有效的神经网络，用于从给定图像中检测线框。 它在很大程度上优于以前的最新线框和线检测器。 我们希望该存储库可以作为该领域未来研究的易于复制的基准。 主要结果 定性措施 神经网络 地面真相 在本文中可以找到更多随机抽样的结果。 量化措施 下表报告了上的几个线框和线检测器的性能指标。 上海科技（sAP 10 ） 上海科技（AP H ） 上海科技（F H ） 上海科技（mAP J ） / 52.0 61.0 / 24.4 69.5 77.2 23.3 5.1 67.8 72.6 40.9 神经网络 62.9 82.8 81.2 59.3 精确调用曲线 代码结构 下面是每个文件功能的快速概

语音情感分析器：神经网络模型能够从音频语音中检测出五种不同的男女情感。 （深度学习，NLP，Python）

ecco：可视化和探索NLP语言模型。 Ecco直接在Jupyter笔记本中创建交互式可视化文件，解释基于Transformer的语言模型（例如GPT2）的行为

视网膜算法matlab代码糖尿病视网膜病变检测与图像处理 去噪、过滤、形态学操作和BLOB分析都完成了。 该项目是在视网膜（眼底）图像上完成的。 该算法基于发现血管并提取它们。 通过这种方式，我们可以清楚地看到出血等问题区域。 如果他们的数字很大（例如大于5），那么眼睛有相当多的出血，考虑到眼底出血主要是由于葡萄糖水平引起的，那么我们可以说眼睛患有糖尿病视网膜病变。 STARE 数据库用于数据集： 代码是用MATLAB编写的。

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会话中很棒的情感识别 有关与会话中的情感识别（ERC），上下文情感/情感/讽刺分析或语用学的共同分类（如会话中的对话行为）相关的论文的综合阅读清单。 如果列表中缺少任何新的或现有的纸张，请随时发送PR。 什么是ERC？ ERC是一项旨在预测对话中每种话语的情感的任务。 以下是一段对话的摘录，其中每种话语都标有相应的情感和情感标签： 概观 ，IEEE情感计算2020交易 ，IEEE Access 2019 资料资源 ，COLING 2020 ，ACL 2020 ，IEEE Access 2020 ，Arxiv 2020 ，LREC 2020 ，ACL 2019 ，ACL 2019 人类行为计算机2019 ，LREC 2018 DailyDialog：手动标记的多回合对话数据集，AFNLP 2017 semaine数据库：人与有限代理之间带有情感色彩的对话的带注释的多