快乐变形金刚 Happy Transformer是基于构建的软件包，可轻松利用最新的NLP模型。 目录 新闻： 2021年1月12日 即将推出2.0.0版！ 我们从头开始完全重新设计了Happy Transformer。 新的功能： 问答训练 多标签文字分类训练 文本分类的单一预测 不推荐使用的功能： 掩蔽词预测训练 具有多个遮罩的遮罩字预测 重大更改： 一切 Happy Transformer已经过重新设计，以提高可伸缩性。 现在，添加新模型和功能比以往任何时候都容易，并且我们鼓励您创建PR来为该项目做出贡献。 2020年11月23日 上个月，Happy Transformer在名

Artificial Neural Networks人工神经网络.ppt

在本文中，我们将研究一种称为Logistic回归分类器的有监督的机器学习算法，用于多类分类。

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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.