数据库中数据模型的分析，如概念数据模型，逻辑数据模型等

Wav2Lip-HD预训练模型第一个包，包含人脸检测模型，语音驱动面部模型等，用于数字人语音驱动面部及图像超分辨率

最近，英伟达宣布了该公司在人工智能（AI）研究领域的诸多进展。比如本月早些时候，该公司就与 Hackster 合作，在 Edge 挑战赛上介绍了自家的 AI 。 其能够利用 Jetson Nano 开发者套件，打造基于神经网络的新模型。同时，英伟达在 11 月发布了多模式 AI 软件开发套件 Jarvis，能够将多种传感器整合到一个系统中。此外，该公司设计了一种新算法的原型，可帮助机器人拾取任意物体。 不过本文要为大家介绍的，则是英伟达在 NeurIPS 2019 上推出的一种基于深度学习的新模型。它能够根据输入的音乐，自动生成合适的舞蹈动作。 这款由加州大学和默塞德大学合作开发的能够自动编舞的软件，亦被称作 AI Choreographer 。 尽管表面上看起来并不难，但研究团队注意到：测量音乐和舞蹈之间的精确相关性，仍需考虑诸多的变量，比如音乐的节拍和风格。 为此，研究团队收集了三种具有代表性的舞蹈类别，分别是芭蕾舞、尊巴舞、以及嘻哈。在分析了 36.1 万段舞蹈剪辑后，研究人员再通过训练系统来使用对抗网络（GAN）。

500条WAV格式的中文语音数据集，可用于中文语音识别模型的测试集，好的一批

猕猴桃种植知识图谱构建。针对猕猴桃种植领域数据多源异构的特点，采用自顶向下的方式构建猕猴桃种植知识图谱，首先设计猕猴桃种植知识图谱的本体概念模式，然后根据模式层的本体规范将抽取的三元组事实加入到数据层知识库中；针对知识图谱构建过程中知识抽取方法复杂、准确率低以及知识补全困难等问题，采用实 体关系联合抽取方法和基于TransR的知识补全方法，并构建了融合字词语义信息的猕猴桃种植实体识别模型，该模型以SoftLexicon为基础，通过MHA和Attention机制分 别调整词权重和词集重要度进一步提高命名实体识别精确率。实验结果表明，本文构 建的猕猴桃种植实体识别模型与SoftLexicon模型相比，F1值提高了1.58%，达到了91.91%，在ResumeNER公开数据集上F1值达到了96.17%；猕猴桃种植三元组抽取F1值为92.86%；基于TransR的知识补全方法Hit@3和Hit@10分别为90.40%和92.60%。

从别的老哥那里下载的，对书签进行了优化，看起来更舒服。本书对自然语言处理中的各种形式模型进行了系统的梳理，分别讨论了基于短语结构语法的形式模型、基于合一运算的形式模型、基于依存和配价的形式模型、基于格语法的形式模型、基于词汇主义的形式模型、语义自动处理的形式模型、语用自动处理的形式模型、隐马尔可夫模型、统计机器翻译的形式模型。

EIV_IGP 变量综合高斯过程误差 (EIV IGP) 模型用于对海平面变化的历史速率执行贝叶斯推理。 模型的输入数据可以来自潮位计测量和/或沿海沉积物岩心的替代重建。 这些数据因多种不确定性来源而变得复杂，其中一些来源是数据收集工作的一部分。 值得注意的是，代用重建包括使用放射性碳等技术对沉积岩心测年的时间不确定性。 EIV IGP 模型在海平面变化率之前放置了一个高斯过程，然后对其进行积分以提供观测数据的似然平均值。 该模型设置在变量误差框架中，以考虑年龄不确定性。 由此产生的模型在充分考虑所有可用的不确定性来源的情况下捕捉了海平面变化的连续和动态演变。

基于一阶RC模型，电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法（FFRLS+ EKF），参数与SOC的在线联合估计，matlab程序

建模示例四：火箭发射问题 1、怎么用火箭发射人造卫星? (1)卫星能在轨道上运动的最低速度 假设 (i) 卫星轨道为过地球中心的平面圆,卫星在此轨道上作匀速圆周运动. (ii)地球是固定于空间中的均匀球体, 其它星球对卫星的引力忽略不计. 分析: 根据牛顿第三定律，地球对卫星的引力为: 在地面有: 得: k=gR2 R为地球半径，约为6400公里 故引力: 卫星所受到的引力也就是它作匀速圆周运动的向心力, 故又有: 从而: 构造数学模型,以说明为什么不能用一级火箭而必须用多级火箭来发射人造卫星? 为什么一般都采用三级火箭系统?

adhoc网络移动模型相关论文，做毕业设计时收集的，希望对大家有帮助