变邻域搜索算法matlab代码

该数据集包含一个基于康奈尔鸟叫声识别数据集的Mel光谱图训练的ResNet-34模型。它可以用于从音频剪辑中识别鸟类的种类，具有很高的准确性(在未看的剪辑中约55%)，涵盖了264个不同的物种声音

可以训练聊天机器人，所有文件以" +++$+++ "分隔符。数据来源：http://www.cs.cornell.edu/~cristian/memorability.html （大家可以去哪儿下载。）

康奈尔笔记康奈尔笔记

聊天机器人 具有使用康奈尔电影数据集的Transformer Architecture的聊天机器人。 要使用经过训练的模型，请从发布页面下载模型权重。 将权重文件移动到models目录并运行chat.py

算法设计 康奈尔大学经典教材 讲义 本书偏重于算法设计，而非算法分析 刘汝佳 在《算法竞赛入门经典》一书中推荐

多年来，康奈尔模型在描述强子现象学方面已经取得了巨大的成功，特别是在无法应用强相互作用的有效理论（例如NRQCD）的物理情况下。 由于其成就，一个相关的问题是其模型参数是否可以某种方式与QCD的基本常数相关。 通过比较两种方法的预测，我们将在本文中给出第一个答案。 根据先前对重介子谱研究的结果，我们使用NRQCD预测对康宁模型进行校准，以预测位于$$ \ hbox {N} ^ 3 \ hbox {LO} $$ N3LO处的最低的底层bottom态。 底部质量在很大范围内变化。 我们发现，在微扰的不确定性内，康奈尔模型的质量参数可以用尺度为$$ R = 1 \，\ hbox {GeV} $$ R = 1GeV的MSR质量来确定。 此标识适用于$$ \ alpha _s $$αs的任何值或底部质量，以及所有受调查的扰动阶。 此外，我们证明：（a）“弦张力”参数与底部质量无关，并且（b）Cornell模型的库仑强度$$ \ kappa $$κ可以与QCD强耦合常数$相关。 $ \ alpha _s $$αs在一个非相对论的特征尺度上。 我们还展示了如何通过切换到小尺度，短距离MSR来消除静

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视觉推理的自然语言 该存储库包含 （Suhr等人2017）和 （Suhr和Zhou等人2018）的数据。 视觉推理自然语言语料库的任务是确定关于视觉输入（如图像）的句子是否正确。 该任务的重点是关于对象集，比较和空间关系的推理。 这包括两个数据集：具有合成生成图像的NLVR和包括自然照片的NLVR2。 有关示例和页首横幅，请参见网页： ： 如有疑问，请使用“问题”页面，或直接给我们发送电子邮件： 发牌 NLVR（包含合成图像的原始数据集; Suhr等人2017） 继Microsoft COCO（ ）之后，我们根据CC-BY-4.0（ ）许可了NLVR数据集（合成生成的图像，结构化表示和注释） ）。 NLVR2（具有真实图像的数据集，Suhr和Zhou等人，2018年） 我们已在CC-BY-4.0（ ）下许可了NLVR2图像的注释（句子和二进制标签）。 我们不授权NL

康奈尔大学的电影对白语料库Cornell Movie-Dialogs Corpus