因果推理是解释性分析的强大建模工具，它可使当前的机器学习变得可解释。如何将因果推理与机器学习相结合，开发可解释人工智能（XAI）算法，是迈向人工智能2.0的关键步骤之一。为了将因果推理的知识带给机器学习和人工智能领域的学者，我们邀请从事因果推理的研究人员，从因果推理的不同方面撰写了本综述。

tflite2tensorflow 从.tflite生成saved_model，tfjs，t​​f-trt，EdgeTPU，CoreML，量化的tflite，ONNX，OpenVINO，无数推理引擎blob和.pb。 1.支持的图层 不。 TFLite层 TF层 评论 1个 CONV_2D tf.nn.conv2d 2个 DEPTHWISE_CONV_2D tf.nn.depthwise_conv2d 3 MAX_POOL_2D tf.nn.max_pool 4 软垫 tf垫 5 MIRROR_PAD tf.raw_ops.MirrorPad 6 relu tf.nn.relu 7 普鲁鲁 tf.keras.layers.PReLU 8 RELU6 tf.nn.relu6 9 重塑 tf.reshape 10 添加 tf.add 11 潜艇 tf.ma

汽车理论-课后习题答案-余志生

基于深度学习的实时目标检测。包括Windows平台运行演示软件、模型网络和结构、模型推理和封装原始代码。主要采用yolov3进行32种常见的目标检测（模型可根据自己的需要进行定制替换，软件和软件源代码可以重复使用）

基于视觉和语言的跨媒体问答与推理是人工智能领域的研究热点之一,其目的是基于给定的视觉内容和相关问题,模型能够返回正确的答案。

案例推理是通过寻找与之相似的历史案例，利用已有经验或结果中的特定知识即具体案例来解决新问题。mycbr是支持本体的案例推理软件，可以实现知识分析及知识挖掘。

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