天蓝色ML的Python代码
使用Microsoft Azure认知服务实现各种AI项目的Python代码。 需要Microsoft Azure订阅，因为您将需要授权密钥和终结点才能使用这些代码部署模型。
服务：
I.Azure机器学习：
部署预测性服务。
二。 自定义愿景：
人脸检测。
图像分类。
对象检测。
光学字符识别。
表格识别。
三， NLP（语音，文本，LUIS）：
语言理解。
语音识别和语音合成。
文字分析。
语言翻译
重要提示：该存储库是学习路径笔记本中的Python代码的集合，用于为Microsoft AI-900考试做准备（不是我的个人工作）。 尽管我通过了考试，但是我仍然希望将这些代码保存在这里，以便在Azure上进行AI项目时可以快速参考它们。
有关如何实现代码的详细信息，请查看以下参考： :
2023-04-13 11:05:50
14KB
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检疫宾果游戏
当我写这篇文章的时候是2020年4月，所以你知道那意味着什么……我被困在我的屋子里。 我的大家庭也被困在他们的房屋内。
因此，为了帮助打发时间并保持牢固的家庭联系，我们决定在FaceTime上每周进行一次家庭游戏之夜，玩宾果游戏！
因此，我决定编写一个快速应用程序，以帮助自动识别宾果游戏号码，然后告诉我是否获胜。
隔离宾果！
这就是我建造的。 这是一个显示宾果卡的简单Xamarin.Forms应用。
我可以在拨打电话时使用这些号码...但是让iPad为我做这件事会更加有趣！
它告诉我是否赢得了比赛。
不喜欢什么？
认知服务语音翻译
为了弄清楚被叫什么号码，我正在使用一种鲜为人知的。
文字语音转换非常简单。 它使用麦克风来收听单词流，然后将这些单词转换为字符串，然后将其返回给您。
（它还有很多其他功能-SDK具有-沿Cortana的思路思考！）
而且有免费套
2022-11-02 10:34:29
429KB
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认知无线电频谱感知方法和程序 希望对大家有用谢谢
2022-10-19 21:58:56
10.58MB
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MATLAB考勤人数统计代码认知和神经科学的数学工具
该存储库是本课程提供给学生的实验室代码/笔记的集合，以及我为整个学期的作业而创建的代码。
描述
研究生讲座课程，涵盖解决数据分析和建模问题所需的数学和计算工具，将原始数据转换为可以利用这些工具的形式以及此类分析的解释。
关于每个主题的讲座将包括一些数学背景，基本结果的推导以及与神经科学有关的示例。
该课程将包括基于MATLAB软件包的每周问题集
格式：
该课程每周包括两个2小时的讲座，以及大约每隔一周的一次计算机实验室课程。
该课程包括一系列5-6项家庭作业，主要以计算机练习的形式进行，以在具体和现实问题的背景下检查讲座主题。
这些对于学习材料至关重要。
成绩主要基于家庭作业，但也考虑出勤和参与。
材料：
没有教科书。
补充阅读材料将在课堂上分发。
所有材料都可以从课程网站上获得：
话题：
I.线性代数和最小二乘（4周）
：
向量空间，投影，矩阵，奇异值分解，最小二乘回归，主成分分析，总最小二乘回归，线性判别。
二。
线性系统理论（4周）
：
卷积和傅立叶变换（一维和多维），采样，混叠和奈奎斯特定理。
三，
概率与统计推断（5周）
2022-06-15 18:48:59
39.75MB
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认知引擎
认知无线电是一种无线通信设备，能够感知环境并决定如何使用可用无线电资源以实现具有特定服务质量的通信。 认知引擎——认知无线电背后的智能系统，结合传感、学习和优化算法，从物理层到通信堆栈控制和调整无线电系统。
该存储库是使用遗传算法优化方法基于一组预定义的环境参数选择其运行参数的认知引擎的模拟。
2022-05-21 22:04:21
5KB
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本书是一部有关认识无线电技术的系统论著，从认知无线电和软件定义无线电的基础知识开始，分别讨论了认知无线电采用的协议、认知无线电的硬件和软件体系结构、频谱效率、制度问题以及当前应用。本书还涉及了认知无线电的前沿研究，重点讨论了这一技术在未来的发展过程。
通过本书，读者将能掌握认知无线电的背景、应用当今认知无线电技术、理解认知无线电未来的发展趋势。
本书可供从事电子信息工程、通信工程等领域的科技人员和管理人员，以及高等学校的师生阅读、参考。
2022-03-08 23:33:52
7.35MB
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中断概率矩阵代码具有最佳路径选择的收获到传输认知多跳网络
这是文章的Matlab代码：“在有窃听者的情况下使用最佳路径选择方法来增强收获到传输认知多跳网络的性能”。
在过程中。
IEEE
2018年第20届高级通信技术国际会议（ICACT）的会议;
323-328。
＃文章摘要
本文提出了一种路径选择协议，以提高收获到传输（HT）多跳协作认知无线电网络的中断性能。
在提出的协议中，选择次要源和次要目标之间的可用路径之一，以将源数据发送到目标。
所选路径上的源和中继必须从环境信标的射频（RF）信号中收集能量，以进行数据传输。
在主要用户（PU）和次要窃听者（E）存在的情况下，这些传输节点还必须调整其传输功率，以满足PU给出的干扰约束，并抵抗来自E的窃听攻击。为了进行性能评估，我们在瑞利衰落信道上推导了所提方案的端到端中断概率（OP）的精确且渐近的闭式表达式。
然后执行蒙特卡洛模拟以验证理论推导。
工具：
MATLAB版本：9.1（R2016b）操作系统：Windows
7
致谢：这项工作得到了韩国能源技术评估与规划研究所（KETEP）的“能源技术人力资源计划”的支持，并获得了大韩民国贸易
2022-03-01 23:25:26
731KB
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spark-tpc-ds-performance-test：使用TPC-DS基准测试Spark SQL性能
2022-02-21 22:17:10
353.94MB
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