一个可用于为矩阵乘法等基本任务发现新颖、高效且可证明正确的算法的人工智能系统

社团发现代码 matlab 小障碍发现 冯雪创作 "" 的官方 Matlab 实现，ICRA 2019 介绍 该存储库包含“用于微小障碍物发现的新型多层框架”的官方 Matlab 实现。 这篇论文已被 IEEE 机器人与自动化国际会议 (ICRA) 2019 接受。 Python/ROS 的官方实现即将推出。 注：此版本在原作的基础上略有改进，主要包括以下几点： 训练代码略有改动，ROC 性能有所提升。 为了提高效率，基本边缘检测算法使用结构化边缘检测[1]。 系统中的模块在很大程度上得到了加速，尽管仍有很大的改进空间。 为了与社区中的其他工作保持一致，在实例级评估中，IoU 被定义为预测提议和真实边界框之间的交集，可以在./evaluation/Func_evaluation_DR.m找到 引文 如果你觉得这篇论文或代码有用，请引用我们的论文： @INPROCEEDINGS{Xue_ICRA_2019, Author = {Feng Xue, Anlong Ming, Menghan Zhou and Yu Zhou}, booktitle={2019 International C

自己搜集的网络拓扑自动发现的资料，包括两篇硕士论文和一些网页上复制的资料，比较有用，没分了，没办法，以前的资料都不要分的。

Win共享打印修复,解决大部分报错、连接不了、发现不了、找不到

使用Python库研究数据集 在这个项目中，我分析了一个数据集，然后传达了关于它的发现。 我使用Python库NumPy，pandas和Matplotlib进行了分析。 我选择进行分析的数据集包含有关从电影数据库（TMDb）收集的10,000部电影的信息，包括用户评分和收入。 我分析了此数据集，以回答2个问题：1）哪些电影通常收入最高？ 2）每年哪种类型最受欢迎？ 在项目的“数据整理”部分，我加载了数据，检查其清洁度，然后修剪并清理数据集以进行分析。 在该项目的“探索性数据分析”部分中，我使用了内置的函数库来描述数据并对其进行可视化，最后总结了我的发现和结论。

基于贝叶斯信息更新方法，提出了一个无人机目标搜索的动态策略模型，并给出了相应算法。该模型是在一般贝叶斯先验假设下给出的，不需要现有相关文献中均匀分布的假设。在无人机搜索行动中，可以实施贝叶斯干预，利用新获取的目标搜索区域的额外信息，实时地改进搜索策略。数值实验中，假设目标处于搜索区域的分布为正态分布，实验结果表明，相比较均匀分布假设，在正态分布假设下发现概率更大，而且贝叶斯干预后的累计发现概率不会降低。

医学成像中的深度学习：如何在MRI检查中自动检测膝盖受伤？ 该存储库包含一个卷积神经网络的实现，该网络对MRI检查中特定的膝盖损伤进行分类。 它还包含我在上撰写的一系列帖子的材料。 数据集：MRNet 数据来自斯坦福大学ML Group研究实验室。 它由斯坦福大学医学中心进行的1,370次膝盖MRI检查，以研究前交叉韧带（ACL）眼泪的存在。 有关ACL撕裂问题和MRNet数据的更多信息，请参阅我的博客文章，您可以在Jupyter Notebook中调查数据并构建以下数据可视化： 要了解有关数据以及如何实现此可视化窗口小部件的更多信息，请阅读 代码结构： 下表总结了该项目的体系结构： 有关该代码的更多详细信息，请参阅我的第二篇。 如何使用代码： 如果您想自己重新训练网络，则必须通过此向斯坦福大学索取数据。 下载数据后，创建一个data文件夹并将其放置在项目的根目录下。 您

安利一个比较好的设备IP发现工具。对于嵌入式网络设备而言，最麻烦的就是忘记了设备IP，尤其是没有上位机，又没有串口的设备，在网上搜到的这个软件，很不错！！！

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