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贝叶斯网络参数学习 课程项目-COL884（Spring'18）：人工智能的不确定性 创作者：Navreet Kaur [2015TT10917] 客观的： 警报贝叶斯网络给定数据的贝叶斯参数学习，每行最多有一个缺失值。 使用的算法： 期望最大化 目标： 这项任务的目的是获得学习贝叶斯网络的经验，并了解它们在现实世界中的价值。 设想： 医学诊断。 一些医学研究人员创建了贝叶斯网络，该网络对（某些）疾病和观察到的症状之间的相互关系进行建模。 作为计算机科学家，我们的工作是根据健康记录来学习网络的参数。 不幸的是，在现实世界中，某些记录缺少值。 我们需要尽力计算网络参数，以便以后可以将其用于诊断。 问题陈述： 我们得到了由研究人员创建的贝叶斯网络（如BayesNet.png所示），注意此处对八种诊断进行了建模：血容量不足，左心衰竭，过敏React，镇痛不足，肺栓塞，插管，弯管和断线。

本文介绍了一款名为 Network Emulator for Windows Toolkit（NEWT）的软件，它可以模拟出弱网络环境，用于测试移动端应用在弱网络环境下的表现。该软件可以在 pc 端创建 wifi 热点，手机连接后即可开始测试。由于用户在使用应用时网络环境不稳定，因此模拟弱网络环境对于应用的测试非常重要。该软件可以在以下链接中下载：https://blog mrpol nl/2010/01/14/network-emulator-toolkit/。

为在IP网络上共享USB接口的外围设备,提出了基于IP的扩展USB总线iUSB的概念,并且通过在客户端的USB驱动层中加入虚拟主控制器接口(VHCI)和在服务器端的USB驱动层中加入虚拟设备驱动(VDD)来实现iUSB.由于包括了一个与操作系统无关的协议iUSB,使得网络上的USB设备可以跨平台、透明地被访问,这是iUSB的主要优点.另外,这种实现在驱动级的方法,与传统的远程过程调用共享设备的方法相比,提供了更多的设备和控制信息,减轻了服务器端的负担,且具有更好的安全性 提示：可以共享加密狗

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基于AI的地震信号检测器和鉴相器 描述 EQTransformer是基于AI的地震信号检测器和相位（P＆S）拾取器，基于带有注意机制的深度神经网络。 它具有专门为地震信号设计的分层体系结构。 EQTransformer已经接受了全球地震数据的培训，可以同时高效地执行检测和到达时间的选择。 除了预测概率，它还可以提供估计的模型不确定性。 EQTransformer python 3软件包包括用于下载连续地震数据，进行预处理，执行地震信号检测以及使用预先训练的模型进行相位（P＆S）拾取，构建和测试新模型以及执行简单的相位关联的模块。 开发人员：S. Mostafa Mousavi 链接 说明文件： : 论文： https : //rdcu.be/b58li 参考 Mousavi，SM，Ellsworth，WL，Zhu，W.，Chuang，L，Y。和Beroza，G，C。 Nat C

Network coding is an elegant and novel technique introduced at the turn of the millennium to improve network throughput and performance. It is expected to be a critical technology for networks of the future. This tutorial addresses the first most natural questions one would ask about this new technique: how network coding works and what are its bene- fits, how network codes are designed and how much it costs to deploy networks implementing such codes, and finally, whether there are meth- ods to deal with cycles and delay that are present in all real networks. A companion issue deals primarily with applications of network coding.

敏锐模型动物园 Acuity模型动物园包含一组由Acuity工具包创建或转换的流行神经网络模型（来自Caffe，Tensorflow，PyTorch，TFLite，DarkNet或ONNX）。 模型查看器 Acuity使用JSON格式描述神经网络模型，并且我们提供了一个来帮助可视化数据流图。 从4.6.8开始，模型查看器是一部分。 分类 （ ） （ ） （ ） （ ） （ ） （ OriginModel ） Mobilenet-v2 （ OriginModel ） Mobilenet-v3 （ OriginModel ） EfficientNet （ OriginModel ） EfficientNet（EdgeTPU） （ OriginModel ） Nasnet-Large （ OriginModel ） Nasnet-Mobile （ Or

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