南京大学机器学习导论课程PPT,包括概论、模型评估、线性分类器、决策树、神经网络、贝叶斯学习等
2021-09-28 17:51:22 26.69MB machine learning
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计算机网络:自顶向下设计(第八版) 本月要做的任务 更新PPT,实验资源 完成部署工具的设置 增加思维导图
2021-09-25 20:20:02 284.02MB
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ma_McGill_IEEE-MTL-Slides-Jan5.2017.pdf
2021-09-18 19:03:53 7.22MB 交通 V2X
支持各种浏览器预览。
2021-09-14 16:51:22 15.85MB Aspose
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aspose slides for java 19.3 无水印无文件大小限制,无使用时间限制。适用于jdk6.0以上的环境,警告:请勿用于商业用途
2021-09-11 14:01:08 25.55MB aspose slides java
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Aspose.Cells.dll Aspose.Slides.dll Aspose.Words.dll 三合一无限制版本 亲测可用,2019-4月收集版本
2021-09-09 13:28:15 14.92MB Aspose 无水印 无延迟签名
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Unicode 与 Utf-8 Utf-16等编码, html格式
2021-09-09 13:01:22 310KB unicode
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【导读】国际人工智能会议AAAI 2021论文将在全程线上举办,时间在 2 月 2 日-2 月 9 日,本届大会也将是第 35 届 AAAI 大会。大会涵盖了众多最近研究进展报告,来自MIla唐建博士、FeiWang博士、Feixiong Cheng共同做了关于人工智能药物发现的进展报告,非常值得关注! 药物发现是一个漫长而昂贵的过程,平均需要10年时间和25亿美元来开发一种新药。人工智能有潜力通过分析生物医学领域产生的大量数据,如生物测定、化学实验和生物医学文献,来显著加速药物发现的进程。最近,在许多不同的领域,包括机器学习、数据挖掘和生物医学领域,人们对开发人工智能技术用于药物发现越来越感兴趣。在本教程中,我们将详细介绍药物发现中的关键问题,如分子性质预测、新生分子设计和分子优化、反合成反应和预测、药物再利用和组合,以及针对这些问题的人工智能关键技术进展。本教程可以作为对药物发现感兴趣的计算机科学家和药物发现从业者的入门材料,以便沿着这个方向学习最新的人工智能技术。
2021-08-30 21:05:15 50.95MB 人工智能
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诺斯洛普格鲁门NorthropGrumman-201405_Annual Meeting Slides.pdf
2021-08-27 18:02:06 211KB 资料 商业计划书
三菱日联金融集团MUFJ-201409-Bank of America Merrill Lynch Japan Conference slides.pdf
2021-08-27 18:01:55 619KB 资料 商业计划书