常见机器学习任务的演练-通过使用python和scikit-learn构建Naive Bayes垃圾邮件分类器

Artificial Intelligence: A Modern Approach 课件

尽管仍处于起步阶段，人工智能 (AI) 已经显示出巨大潜力，可以推动人类走向繁荣和增长的新领域。 然而，由于其强大的力量，AI 也可能带来重大风险，应谨慎处理，而不是恐惧。 世界顶级政治领导人已经了解人工智能的颠覆性潜力，并急于在这个关键的新兴领域获得竞争优势，即使以复兴老式产业政策为代价。 与此同时，学术界和民间社会呼吁广泛共享的道德原则，以避免负面影响。在这种瞬息万变的背景下，欧洲正在努力跟上美国和中国等超级大国的步伐。这份报告总结了欧盟的工作。 CEPS 人工智能工作组于 2018 年召开会议。 认为欧盟及其成员国在引领全球社会走向负责任、可持续的人工智能发展方面处于独特地位，其成员呼吁欧洲领导人专注于利用人工智能的潜力来促进可持续发展发展符合 2030 年议程。该报告就如何设计和推广合法、负责任和可持续的人工智能以及如何处理未来的政策和投资决策提出了 44 条建议，旨在让欧洲处于主导地位，以应对最具破坏性的问题。我们时代的技术转型。

Python中RGB-D图像的体积TSDF融合 这是一个轻量级的python脚本，可将多个已注册的颜色和深度图像融合到一个投影的截断的有符号距离函数（TSDF）体积中，然后可用于创建高质量的3D表面网格和点云。 在Ubuntu 16.04上测试。 较旧的CUDA / C ++版本可在找到。 要求 带有 ， ， ， 和 。 通过运行以下命令，可以快速安装/更新它们： pip install --user numpy opencv-python scikit-image numba [可选] GPU加速需要具有和的NVIDA GPU： pip install --user pycuda 演示版 该演示将来自7个场景的数据集的1000张RGB-D图像融合到405 x 264 x 289的投影TSDF体素体积中，在GPU模式下以约30 FPS（在CPU模式下为0.4 FPS）的分辨率为2cm，并输出3D网格mesh.ply可以使用诸如的3D查看器可视化的mesh.ply 。 注意：彩色图像保存为24位PNG RGB，深度图像保存为16位PNG（以毫米为单位）。 python de

MevonAI-语音情感识别 识别音频段中多个发言人的情绪· 在这里尝试演示 目录 说话人二值化 特征提取 CNN模型 训练模型 贡献 执照 致谢 常问问题 关于该项目 该项目的主要目的是识别呼叫音频中多个说话者的情绪，作为呼叫中心客户满意度反馈的应用程序。 建于 的Python 3.6.9 Tensorflow-Keras 解放军 入门 按照以下说明在本地计算机上设置项目。 安装 创建一个python虚拟环境 sudo apt install python3-venv mkdir mevonAI cd mevonAI python3 -m venv mevon-env source mevon-env/bin/activate 克隆仓库 git clone https://github.com/SuyashMore/MevonAI-Speech-Emotion-Recog

Intelligent agents are employed as the central characters in this new introductory text. Beginning with elementary reactive agents, Nilsson gradually increases their cognitive horsepower to illustrate the most important and lasting ideas in AI. Neural networks, genetic programming, computer vision, heuristic search, knowledge representation and reasoning, Bayes networks, planning, and language understanding are each revealed through the growing capabilities of these agents. The book provides a refreshing and motivating new synthesis of the field by one of AI's master expositors and leading researchers. Artificial Intelligence: A New Synthesis takes the reader on a complete tour of this intriguing new world of AI.

在本文中，我们展示了如何将长短期记忆 (LSTM) 类神经网络用于股票选择和投资组合优化。 我们使用 LSTM 网络来预测股票运动的方向和股票价格代理度量，并将这些用于股票选择和 Markowitz 均值方差投资组合优化框架。 使用印度 SENSEX 股票数据构建了四种类型的 LSTM 模型——个体模型和集合模型，每种模型都使用批量和增量学习方法进行训练。 我们在投资组合优化阶段利用入围股票中股票运动方向分类的准确性。 在投资组合优化阶段，除了标准的 Markowitz 公式之外，还构建了多样化和卖空的 Markowitz 公式。 我们还建议使用 LSTM 分类精度的补充作为风险度量，代替 Markowitz 框架内的协方差矩阵。 LSTM 构建和投资组合优化公式类型的上述每种组合的结果都针对 SENSEX 和标准最优 Markowitz 投资组合进行了基准测试，没有股票选择。 我们还推导出具有股票价格预测因子比平均股票价格更准确的 Markowitz 公式优于标准 Markowitz 公式的条件。

使用Deeplearning4j在Scala中检测垃圾邮件。

这项研究提供了BGL Group（一家领先的国际保险和家庭金融服务分销商）的详细案例分析。 通过分析和评估一系列涵盖各种业务领域的AI应用程序来描述AI策略：1.机器学习定价； 2. Chatbot AI技术可改善客户在电子服务方面的体验； 3.在新产品开发中的客户体验设计思想和A / B测试； 4.呼叫中心操作中的语音识别和自然语言处理（NLP）； 5.用于市场细分的AI技术。 详细描述每个应用程序，并使用针对客户旅程不同阶段的客户交互数据流程图说明服务市场中价值创造的概念。 提出了一种利益矩阵模型，该模型捕获了供应商和客户的主要AI利益。 案例讨论使用一种新的模型，即AI系统图，以广泛的AI策略和认知AI /思维机为基础，描述和解释当前AI应用，传统管理信息系统（MIS）以及未来可能的应用领域的总体情况。 一些结论性意见涉及数字化第一文化的重要性，最新的数字基础架构和技术合作伙伴关系对成功实施AI系统的重要性，大数据在AI战略中的关键作用以及AI伦理在商业中的重要性日益提高应用程序。 最后，针对保险市场中人工智能的未来方向提出了一些建议。

这是一本有关人工神经网络及其应用的最新书籍，向对这种不断发展的机器学习技术感兴趣的读者提供了该领域的最新进展。