ISO 34501 2022 Road vehicles - Test scenarios for automated driving systems(1)

审核对帐 目录 概括 动机 文件描述 许可，作者，致谢 概括 我们提出了一种使用Python编程语言从年度报告（PDF文件）中提取数据的算法，旨在在审计过程中实现财务报表的自动化。 动机 审核员需要使审核证据与他们要审核的对象保持一致，通常采用可移植文档格式（PDF）。 这些对帐是审计对象的每个新版本的重复任务。 对帐可能很耗时，通常不被认为是审计中最令人愉快的任务，容易受到人为错误的影响，对被审计方和财务报表使用者的附加值很小。 审计公司倾向于将简单和标准化的审计任务转移到共享服务中心（Daugherty，Dickins和Fennema，2012年）。 但是，外包的代价是协调成本，流程延迟（Hanes，2013年）以及审计师面临的责任风险方面的挑战（Lyubimov，Arnold和Sutton，2013年）。 这项工作提出了一种开源算法，可以使用Python编程脚本从年度报告（PDF文件

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一个简单的自动柜员机-BASYS2上的自动柜员机

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Automated Machine Learning for Recommendations：Fundamentals and

Torrent_to_Drive 使用深度学习和Flickr-8k数据集进行自动图像字幕。 还对Xception模型和Inception模型进行了比较。 这是使用卷积神经网络和一种递归神经网络（LSTM）为所有类型的图像生成标题和替代文本的最简单方法。 关于 图像特征将从在imagenet数据集上训练的CNN模型中提取（请参见下文），然后将特征输入到LSTM模型中，后者将负责生成图像标题。 此回购围绕Keras提供的2个模型进行。 提取的功能可以在找到 使用的数据集可以在找到 Jupyter笔记本可以在找到 训练过的模型可以在找到 需求和依赖关系可以在找到 字幕生成器可以在找到 想要贡献？ 建议，错误报告，错误解决受到高度赞赏，请打开问题和/或PR 建立 设置虚拟环境（强烈推荐） 激活环境。 安装需求，使用pip3 install -r requirements.txt 注意：

自动化qPCR数据分析 一个python脚本，用于自动化分析来自标准定量聚合酶链React测定的数据的过程。