现在很流行各种编程，不管是小孩子还是成人很多人都选择学习一些编程，本课件为入门课程，有详细的讲义和视频教学，可以跟在后面学习。Pytho是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Baic语言，适合网页编程的JavaScrit语言等等。那Pytho是一种什么语言？首先，我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如下载一个MP3，编写一个文档等等，而计算机干活的CPU只认识机器指令，所以，尽管不同的编程语言差异极大，最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言，干同一个活，编写的代码量，差距也很大。比如，完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Pytho可能只要20行。所以Pytho是一种相当高级的语言。你也许会问，代码少还不好？代码少的代价是运行速度慢，C程序运行1秒钟，Java程序可能需要2秒，而Pytho程序可能就需要10秒。那是不是越低级的程序越难学，越高级的程序越简单？表面上来说，是的，但是，在非常高的抽象计算中，高级的Pytho程序设计也是非常难学的，所以，高级程序语言不等于简单。有需要学习这方面知识的都可以看看，学习一门技能在以后的生活学习中都能够起到一定作用，有感兴趣的同学赶紧下载看看吧！...

2022-12-16 python编程语言属于什么语言 python编程语言汇总

在“人工智能基础课”栏目中，王天一教授将根据自己的积累和思考，与大家分享他对人工智能的理解，用通俗易懂的语言从零开始教大家人工智能的基础知识，并进行梳理人工智能。智能学习路径为未来人工智能相关领域的深耕奠定了坚实的基础。...

2022-12-12 极客时间 大数据 极客时间 app

【完结】给孩子的音乐艺术鉴赏课+世界名画鉴赏课+人工智能课目录：├─001.给孩子的人工智能课【完结】│├┈第10讲：“胶囊医生”帮你药到病除.m3│├┈第11讲：AI如何用基因编辑生命？.m3│├┈第12讲：能活一千岁的人类已经诞生？.m3│├┈第13讲：再过10年，红绿灯就要退役了！.m3│├┈第14讲：未来和你一起“吃鸡”的将会是它.m3│├┈第15讲：探索火星太危险，让AI去怎么样？.m3│├┈第16讲：只要一个眼神，机器人就能读懂你的心？.m3│├┈第17讲：索菲亚和你掉进河里，警察应该救谁？.MP3│├┈第18讲：马斯克v扎克伯格：人类会被机器毁灭吗？.m3│├┈第6讲：人工智能眼中的我们.m3│├┈第6讲：人工智能眼中的我们.df│├┈第7讲：人工智能如何为人类重建巴别塔.m3│├┈第8讲：未来最酷的AI学校的一天是怎样的？.m3│├┈第9讲：机器人也偏科？.m3│├┈第二讲：在未来世界，每个人都要“靠脸”吃饭？.m3│├┈第三讲：名校毕业生v人工智能，到底谁才是最佳员工.m3│├┈第四讲：《哈利波特》出后续，作者是它？.m3│├┈第五讲：AI也能创造AI？.m3│├┈第一讲：从扫地机器人到哆啦A梦，什么是AI？.m3│└┈欢迎收听给孩子的人工智能课.m3├─002.给孩子的世界名画鉴赏课【完结】│├─1--10││├─PDF││├┈09.第九讲：15岁的少年如何以艺术生财？.m3││├┈10第十讲：谁是绘画史上的第一张自画像？.MP3││├┈第八讲：如何把蒙娜丽莎变成萌叔？.m3││├┈第二讲：为什么一张画能价值29.577亿元？.m3││├┈第六讲：替罪羔羊是怎么由来的？.m3││├┈第七讲：人和天斗谁会赢？.MP3││├┈第三讲：世上最美的回眸一笑是什么？.m3││├┈第四讲：为什么它是世界最悲惨的画作？.m3││├┈第五讲：大卫胜利的背后是什么？.m3││├┈第一讲：全世界最知名的《向日葵》美在哪里？.m3││└┈欢迎收听给孩子的世界名画鉴赏课.m3│├┈014.第十四讲：太阳去哪里了.m3│├┈015.第十五讲：印象派的黑科技是什么？.m3│├┈第十八讲：当绘画撞上光学后的会是什么？.m3│├┈第十八讲：当绘画撞上光学后的会是什么？.df│├┈第十二讲：16岁登上人生顶峰是什么感觉？.m3│├┈第十二讲：16岁登上人生顶峰是什么感觉？.df│├┈第十六讲：如何在17世纪做个潮男？.m3│├┈第十六讲：如何在17世纪做个潮男？.df│├┈第十七讲：比韩式美容还厉害的装扮？.m3│├┈第十七讲：比韩式美容还厉害的装扮？.df│├┈第十三讲：为什么他25岁的时候有50个徒弟？.m3│├┈第十三讲：为什么他25岁的时候有50个徒弟？.df│├┈第十四讲：太阳去哪里了.df│├┈第十五讲：印象派的黑科技是什么？.df│└┈第十一讲：你的学习，能让你的老师改行吗？.MP3├─003.给孩子的音乐艺术鉴赏课【完结】│├─1--10││├┈第八讲：音乐家中的文学家.m3││├┈第八讲：音乐家中的文学家.df││├┈第二讲：红头发神父晕弥撒.m3││├┈第二讲：红头发神父晕弥撒.df││├┈第九讲：只为钢琴谱写诗篇.m3││├┈第九讲：只为钢琴谱写诗篇.df││├┈第六讲：源自心灵直抵心灵.m3││├┈第六讲：源自心灵直抵心灵.df││├┈第七讲：短暂而闪亮的歌王.m3││├┈第七讲：短暂而闪亮的歌王.df││├┈第三讲：英王室的德国宠儿.m3││├┈第三讲：英王室的德国宠儿.df││├┈第十讲：心中之泉永不枯竭.m3││├┈第十讲：心中之泉永不枯竭.df││├┈第四讲、维也纳的幽默老爹.MP3││├┈第四讲、维也纳的幽默老爹.df││├┈第五讲、出生入死皆为音乐.m3││├┈第五讲、出生入死皆为音乐.df││├┈第一讲：叫做小溪的大海.m3││├┈第一讲：叫做小溪的大海.df││├┈欢迎收听给孩子的音乐艺术鉴赏课.m3││└┈续篇：一切的开始.m3│├┈第十八讲：新世界的节奏律动.m3│├┈第十八讲：新世界的节奏律动.df│├┈第十二讲：激情，浪漫与幻想.m3│├┈第十二讲：激情，浪漫与幻想.df│├┈第十六讲、用音符描绘诗与画.m3│├┈第十六讲、用音符描绘诗与画.df│├┈第十七讲：音乐中也有毕加索.MP3│├┈第十七讲：音乐中也有毕加索.df│├┈第十三讲：俄罗斯芭蕾的童话.m3│├┈第十三讲：俄罗斯芭蕾的童话.df│├┈第十四讲超级大明星怕老爸.MP3│├┈第十四讲：超级大明星怕老爸.df│├┈第十五讲：歌唱爱情只为艺术.m3│├┈第十五讲：歌唱爱情只为艺术.df│├┈第十一讲：你的学习，能让你的老师改行吗？.MP3│└┈第十一讲：你的学习，能让你的老师改行吗？.df...

2022-12-10 完结 人工智能的小说 人工智能小说

课程介绍学习重要学科的重要思维模型，养成模型思维的习惯，从而激发你的创造性，培养你的批判性，成为独立思考的自由思想者，进而实现事业的成功.深度思维10大模型，和你一起用深度理性看清世界的本质，28节课，打通你的思考底层，让你的大脑得以重装，变得更加的强大和系统。网盘截图文件目录mdahmdah25证伪思维（中）.m4mdahmdah11思维导图（中）.m4mdahmdah15批判性思维（上）.m4mdahmdah02第一性原理（中）.m4mdahmdah10思维导图（上）.m4mdahmdah22图尔敏论证模型（中）.m4mdahmdah24证伪思维（上）.m4mdahmdah04逻辑思维（上）.m4mdahmdah03第一性原理（下）.m4mdahmdah19三重心智模型（中）.m4mdahmdah06逻辑思维（下）.m4mdahmdah21图尔敏论证模型（上）.m4mdahmdah12思维导图（下）.m4mdahmdah23图尔敏论证模型（下）.m4mdahmdah18三重心智模型（上）.m4mdahmdah01第一性原理（上）.m4mdahmdah07金字塔原理（上）.m4mdahmdah28系统思维（下）.m4mdahmdah26证伪思维（下）.m4mdahmdah16批判性思维（中）.m4mdahmdah09金字塔原理（下）.m4mdahmdah14黄金思维圈（下）.m4mdahmdah05逻辑思维（中）.m4mdahmdah08金字塔原理（中）.m4mdahmdah17批判性思维（下）.m4mdahmdah27系统思维（上）.m4mdahmdah13黄金思维圈（上）.m4mdahmdah20三重心智模型（下）.m4...

2022-12-01 所有者权益财务报表分析 所有者权益 财务报表分析怎么写

课程介绍课程来自于2022年古泡人工智能P5第5期课程-深度学习+计算机视觉+自然语言处理内容全面覆盖深度学习算法及其项目实战，主要应用于计算机视觉与自然语言处理两大核心领域，配套实战案例与项目全部基于真实数据集与实际任务展开。大型项目完美结合当下行业趋势，培养满足企业就业需求的中高级人工智能算法工程师。网盘截图一、什么是人工智能技术：人工智能（AritificialItelligece），英文缩写AI，人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是类人行为、类人思考、理性的思考、理性的行动。人工智能的基础是哲学、数学、经济学、神经科学、心理学、计算机工程、控制论、语言学。人工智能的发展经过了孕育、诞生、早期的热情、现实的困难等数个阶段。人工智能是计算机科学的一个分支，该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。二、人工智能技术的四大分支：1、模拟识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字的逻辑关系的等）信息进行处理分析，以及对食物或现象进行描述分析分类解释的过程，例如汽车车牌号的辨识涉及到图像处理分析等技术。2、机器学习：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构是指不断完善自身的性能，或者达到操作者的特定要求。3、数据挖掘：知识库的知识发现，通过算法搜索挖掘出有用的信息，应用于市场分析、科学探索、疾病预测等。4、智能算法：解决某类问题的一些特定模式算法，例如，我们最熟悉的最短路径问题，以及工程预算问题等。三、人工智能的三种形态：1、弱人工智能：弱人工智能是擅长单个方面的人工智能，比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能，但是它只会下象棋，你要问它怎样更好地在硬盘上储存数据，它就不知道怎么回答你了。2、强人工智能：人类级别的人工智能，是指在各方面都能和人类比肩的人工智能、人类能干的脑力活它都能干。创造强人工智能比弱人工智能要难的多。3、超人工智能：牛津哲学家，知名人工智能思想家NickBotrom把超级智能定义为ldquo在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多，包括科学创新、通识和社交技能rdquo。文件目录文件目录1_直播课回放1_直播1：开班典礼1人工智能CVNLP高薪实战班.m42_Pycharm环境配置与Deug演示(没用过的同学必看)Pycharm环境配置与Deug演示(没用过的同学必看).m43_直播2：深度学习必备基础-神经网络与卷积网络1.深度学习必备基础-神经网络与卷积网络.m44_直播3：Traformer原理及其各领域应用分析Traformer原理及其各领域应用分析.m45_额外补充：时间序列预测额外补充：时间序列预测.m46_直播4：Iformer时间序列预测源码解读Iformer时间序列预测源码解读.m42_深度学习必备核心算法1_神经网络算法解读1-神经网络算法解读.m42_卷积神经网络算法解读2-卷积神经网络算法解读.m43_递归神经网络算法解读3-递归神经网络算法解读.m43_深度学习核心框架PyTorch1_PyTorch框架介绍与配置安装1-PyTorch框架与其他框架区别分析1.m4.m42-CPU与GPU版本安装方法解读1.m4.m42_使用神经网络进行分类任务1-数据集与任务概述2.m4.m42-基本模块应用测试2.m4.m43-网络结构定义方法2.m4.m44-数据源定义简介2.m4.m45-损失与训练模块分析2.m4.m46-训练一个基本的分类模型2.m4.m47-参数对结果的影响2.m4.m43_神经网络回归任务-气温预测神经网络回归任务-气温预测1.m4.m44_卷积网络参数解读分析1-输入特征通道分析2.m4.m42-卷积网络参数解读2.m4.m43-卷积网络模型训练2.m4.m45_图像识别模型与训练策略（重点）1-任务分析与图像数据基本处理2.m4.m42-数据增强模块2.m4.m43-数据集与模型选择1.m4.m44-迁移学习方法解读1.m4.m45-输出层与梯度设置1.m4.m46-输出类别个数修改1.m4.m47-优化器与学习率衰减1.m4.m48-模型训练方法1.m4.m49-重新训练全部模型1.m4.m410-测试结果演示分析1.m4.m46_DataLoader自定义数据集制作1-Dataloader要完成的任务分析1.m4.m42-图像数据与标签路径处理1.m4.m43-Dataloader中需要实现的方法分析1.m4.m44-实用Dataloader加载数据并训练模型1.m4.m47_LSTM文本分类实战1-数据集与任务目标分析1.m4.m42-文本数据处理基本流程分析1.m4.m43-命令行参数与DEBUG1.m4.m44-训练模型所需基本配置参数分析1.m4.m45-预料表与字符切分1.m4.m46-字符预处理转换ID1.m4.m47-LSTM网络结构基本定义1.m4.m48-网络模型预测结果输出1.m4.m49-模型训练任务与总结1.m4.m48_PyTorch框架Flak部署例子1-基本结构与训练好的模型加载.m4.m42-服务端处理与预测函数.m4.m43-基于Flak测试模型预测结果.m4.m44_MMLAB实战系列1_MMCV安装方法MMCV安装方法.m42_第一模块：分类任务基本操作1-准备MMCLS项目.m4MMCLS问题修正1.m42-基本参数配置解读.m43-各模块配置文件组成.m44-生成完整配置文件.m45-根据文件夹定义数据集.m46-构建自己的数据集.m47-训练自己的任务.m43_第一模块：训练结果测试与验证1-测试DEMO效果.m42-测试评估模型效果.m43-MMCLS中增加一个新的模块.m44-修改配置文件中的参数.m45-数据增强流程可视化展示.m46-Grad-Cam可视化方法.m47-可视化细节与效果分析.m48-MMCLS可视化模块应用.m49-模型分析脚本使用.m44_第一模块：模型源码DEBUG演示1-VIT任务概述.m42-数据增强模块概述分析.m43-PatchEmeddig层.m44-前向传播基本模块.m45-CLS与输出模块.m45_第二模块：使用分割模块训练自己的数据集1-项目配置基本介绍.m42-数据集标注与制作方法.m43-跟别预测类别数修改配置文件.m44-加载预训练模型开始训练.m45-预测DEMO演示.m46_第二模块：基于Uet进行各种策略修改1-配置文件解读.m42-编码层模块.m43-上采样与输出层.m44-辅助层的作用.m45-给Uet添加一个eck层.m46-如何修改参数适配网络结构.m47-将Uet特征提取模块替换成traformer.m48-VIT模块源码分析.m47_第二模块：分割任务CVPR最新Backoe设计及其应用1-注册自己的Backoe模块.m4.m42-配置文件指定.m4.m43-DEBUG解读Backoe设计.m4.m44-PatchEmeddig的作用与实现.m4.m45-卷积位置编码计算方法.m4.m46-近似Attetio模块实现.m4.m47-完成特征提取与融合模块.m4.m48-分割任务输出模块.m4.m49-全局特征的作用与实现.m4.m410-汇总多层级特征进行输出.m4.m48_第三模块：mmdet训练自己的数据任务1-数据集标注与标签获取.m4.m42-COCO数据标注格式.m4.m43-通过脚本生成COCO数据格式.m4.m44-配置文件数据增强策略分析.m4.m45-训练所需配置说明.m4.m46-模型训练与DEMO演示.m4.m47-模型测试与可视化分析模块.m4.m48-补充：评估指标.m4.m49_第三模块：DeformaleDetr物体检测源码分析1-特征提取与位置编码.m42-序列特征展开并叠加.m43-得到相对位置点编码.m44-准备Ecoder编码层所需全部输入.m45-编码层中的序列分析.m46-偏移量offet计算.m47-偏移量对齐操作.m48-Ecoder层完成特征对齐.m49-Decoder要完成的操作.m410-分类与回归输出模块.m411-预测输出结果与标签匹配模块.m410_第四模块：DBNET文字检测1-文字检测数据概述与配置文件.m4.m42-配置文件参数设置.m4.m43-Neck层特征组合.m4.m44-损失函数模块概述.m4.m45-损失计算方法.m4.m411_第四模块：ANINET文字识别1-数据集与环境概述.m4.m42-配置文件修改方法.m4.m43-Bakoe模块得到特征.m4.m44-视觉Traformer模块的作用.m4.m45-视觉模型中的编码与解码的效果.m4.m46-文本模型中的结构分析.m4.m47-迭代修正模块.m4.m48-输出层与损失计算.m4.m412_第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取1-配置文件以及要完成的任务解读.m4.m42-KIE数据集格式调整方法.m4.m43-配置文件与标签要进行处理操作.m4.m44-边框要计算的特征分析.m4.m45-标签数据处理与关系特征提取.m4.m46-特征合并处理.m4.m47-准备拼接边与点特征.m4.m48-整合得到图模型输入特征.m4.m412_第五模块：tylega2源码解读1-要完成的任务与基本思想概述.m4.m42-得到tyle特征编码.m4.m43-特征编码风格拼接.m4.m44-基础风格特征卷积模块.m4.m45-上采样得到输出结果.m4.m46-损失函数概述.m4.m413_第六模块：BaicVSR++视频超分辨重构源码解读1-要完成的任务分析与配置文件.m4.m42-特征基础提取模块.m43-光流估计网络模块.m44-基于光流完成对齐操作.m45-偏移量计算方法1.m4.m46-双向计算特征对齐.m47-提特征传递流程分析.m48-序列传播计算.m49-准备变形卷积模块的输入.m4.m410-传播流程整体完成一圈.m411-完成输出结果.m4.m414_第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读1-环境配置与数据集概述.m42-数据与标注文件介绍.m43-基本流程梳理并进入deug模式.m44-数据与图像特征提取模块.m45-体素索引位置获取.m4.m46-体素特征提取方法解读.m47-体素特征计算方法分析.m48-全局体素特征提取.m49-多模态特征融合.m410-3D卷积特征融合.m411-输出层预测结果.m415_第八模块：模型蒸馏应用实例1-任务概述与工具使用.m42-Teacher与Studet网络结构定义.m43-训练T与S得到蒸馏模型.m44-开始模型训练过程与问题修正.m45-日志输出与模型分离.m46-分别得到Teacher与Studet模型.m47-实际测试效果演示.m416_第八模块：模型剪枝方法概述分析1-SuerNet网络结构分析与剪枝概述.m42-搜索匹配到符合计算量的模型并训练.m417_第九模块：mmactio行为识别创建自己的行为识别标注数据集.m418_额外补充在源码中加入各种注意力机制方法.m45_Oecv图像处理框架实战1_课程简介与环境配置0-课程简介2.m4.m42-Noteook与IDE环境.m4.m42-Pytho与Oecv配置安装.m4.m42_图像基本操作1-计算机眼中的图像.m4.m42-视频的读取与处理.m4.m43-ROI区域.m4.m44-边界填充.m4.m45-数值计算.m4.m43_阈值与平滑处理1-图像平滑处理.m4.m42-高斯与中值滤波.m4.m4图像阈值.m4.m44_图像形态学操作1-腐蚀操作.m4.m42-膨胀操作.m4.m43-开运算与闭运算.m4.m44-梯度计算.m4.m45-礼帽与黑帽.m4.m45_图像梯度计算1-Soel算子.m4.m42-梯度计算方法.m4.m43-charr与lakacia算子.m4.m46_边缘检测1-Cay边缘检测流程.m4.m42-非极大值抑制.m4.m43-边缘检测效果.m4.m47_图像金字塔与轮廓检测1-模板匹配方法.m4.m41-轮廓检测方法.m4.m41-图像金字塔定义.m4.m42-匹配效果展示.m4.m42-轮廓检测结果.m4.m42-金字塔制作方法.m4.m43-轮廓特征与近似.m4.m48_直方图与傅里叶变换1-直方图定义.m4.m41-傅里叶概述.m4.m42-频域变换结果.m4.m42-均衡化原理.m4.m43-均衡化效果.m4.m43-低通与高通滤波.m4.m49_项目实战-信用卡数字识别2-环境配置与预处理.m4.m43-模板处理方法.m4.m4总体流程与方法讲解.m4.m44-输入数据处理方法.m4.m45-模板匹配得出识别结果.m4.m410_项目实战-文档扫描OCR识别1-整体流程演示.m4.m42-文档轮廓提取.m4.m43-原始与变换坐标计算.m4.m44-透视变换结果.m4.m45-teeract-ocr安装配置.m4.m46-文档扫描识别效果.m4.m411_图像特征-harri1-角点检测基本原理.m4.m42-基本数学原理.m4.m43-求解化简.m4.m44-特征归属划分.m4.m45-oecv角点检测效果.m4.m412_图像特征-ift1-尺度空间定义.m4.m42-高斯差分金字塔.m4.m43-特征关键点定位.m4.m44-生成特征描述.m4.m45-特征向量生成.m4.m46-oecv中ift函数使用.m4.m413_案例实战-全景图像拼接1-特征匹配方法.m4.m42-图像拼接方法.m4.m42-RANSAC算法.m4.m44-流程解读.m4.m414_项目实战-停车场车位识别1-任务整体流程.m4.m42-所需数据介绍.m4.m43-图像数据预处理.m4.m44-车位直线检测.m4.m45-按列划分区域.m4.m46-车位区域划分.m4.m47-识别模型构建.m4.m48-基于视频的车位检测.m4.m415_项目实战-答题卡识别判卷1-整体流程与效果概述.m4.m42-预处理操作.m4.m43-填涂轮廓检测.m4.m44-选项判断识别.m4.m416_背景建模1-背景消除-帧差法.m4.m42-混合高斯模型.m4.m43-学习步骤.m4.m44-背景建模实战.m4.m417_光流估计1-基本概念.m4.m42-Luca-Kaade算法.m4.m43-推导求解.m4.m44-光流估计实战.m4.m418_Oecv的DNN模块1-d模块.m4.m42-模型加载结果输出.m4.m419_项目实战-目标追踪1-目标追踪概述.m4.m42-多目标追踪实战.m4.m43-深度学习检测框架加载.m4.m44-基于dli与d的追踪.m4.m45-多进程目标追踪.m4.m46-多进程效率提升对比.m4.m420_卷积原理与操作1-卷积效果演示.m4.m41-卷积神经网络的应用.m4.m42-卷积层解释.m4.m42-卷积操作流程.m4.m43-卷积计算过程.m4.m44-adig与tride.m4.m45-卷积参数共享.m4.m46-池化层原理.m4.m421_项目实战-疲劳检测1-关键点定位概述.m4.m42-获取人脸关键点.m4.m43-定位效果演示.m4.m44-闭眼检测.m4.m45-检测效果.m4.m46_综合项目-物体检测经典算法实战1_深度学习经典检测方法概述1-检测任务中阶段的意义.m4.m42-不同阶段算法优缺点分析.m4.m43-IOU指标计算.m4.m44-评估所需参数计算.m4.m45-ma指标计算.m4.m42_YOLO-V1整体思想与网络架构2-检测算法要得到的结果.m4.m43-整体网络架构解读.m4.m44-位置损失计算.m4.m4YOLO算法整体思路解读.m4.m45-置信度误差与优缺点分析.m4.m43_YOLO-V2改进细节详解V2版本细节升级概述.m4.m42-网络结构特点.m4.m43-架构细节解读.m4.m44-基于聚类来选择先验框尺寸.m4.m45-偏移量计算方法.m4.m46-坐标映射与还原.m4.m47-感受野的作用.m4.m48-特征融合改进.m4.m44_YOLO-V3核心网络模型1-V3版本改进概述.m4.m42-多cale方法改进与特征融合.m4.m43-经典变换方法对比分析.m4.m44-残差连接方法解读.m4.m45-整体网络模型架构分析.m4.m46-先验框设计改进.m4.m47-otfmax层改进.m4.m45_项目实战-基于V3版本进行源码解读1-数据与环境配置.m4.m42-训练参数设置.m4.m43-数据与标签读取.m4.m44-标签文件读取与处理.m4.m45-deug模式介绍.m4.m46-基于配置文件构建网络模型.m4.m47-路由层与hortcut层的作用.m4.m48-YOLO层定义解析.m4.m49-预测结果计算.m4.m410-网格偏移计算.m4.m411-模型要计算的损失概述.m4.m412-标签值格式修改.m4.m413-坐标相对位置计算.m4.m414-完成所有损失函数所需计算指标.m4.m415-模型训练与总结.m4.m416-预测效果展示.m4.m46_基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务1-Laelme工具安装.m4.m42-数据信息标注.m4.m43-完成标签制作.m4.m44-生成模型所需配置文件.m4.m45-jo格式转换成yolo-v3所需输入.m4.m46-完成输入数据准备工作.m4.m47-训练代码与参数配置更改.m4.m48-训练模型并测试效果.m4.m47_YOLO-V4版本算法解读1-V4版本整体概述.m4.m42-V4版本贡献解读.m4.m43-数据增强策略分析.m4.m44-DroBlock与标签平滑方法.m4.m45-损失函数遇到的问题.m4.m46-CIOU损失函数定义.m4.m47-NMS细节改进.m4.m48-SPP与CSP网络结构.m4.m49-SAM注意力机制模块.m4.m410-PAN模块解读.m4.m411-激活函数与整体架构总结.m4.m48_V5版本项目配置1-整体项目概述.m4.m42-训练自己的数据集方法.m4.m43-训练数据参数配置.m4.m44-测试DEMO演示.m4.m49_V5项目工程源码解读1-数据源DEBUG流程解读.m4.m42-图像数据源配置.m4.m43-加载标签数据.m4.m44-Moaic数据增强方法.m4.m45-数据四合一方法与流程演示.m4.m46-getItem构建atch.m4.m47-网络架构图可视化工具安装.m4.m48-V5网络配置文件解读.m4.m49-Focu模块流程分析.m4.m410-完成配置文件解析任务.m4.m411-前向传播计算.m4.m412-BottleeckCSP层计算方法.m4.m413-Head层流程解读.m4.m413-1SPP层计算细节分析.m4.m414-上采样与拼接操作.m4.m415-输出结果分析.m4.m416-超参数解读.m4.m417-命令行参数介绍.m4.m418-训练流程解读.m4.m419-各种训练策略概述.m4.m420-模型迭代过程.m4.m410_EfficietNet网络第八课：EfficietNet网络模型.m4.m411_EfficietDet检测算法第十一章：EfficietDet检测算法.m4.m412_基于Traformer的detr目标检测算法1-DETR目标检测基本思想解读.m4.m42-整体网络架构分析.m4.m43-位置信息初始化query向量.m4.m44-注意力机制的作用方法.m4.m45-训练过程的策略.m4.m413_detr目标检测源码解读1-项目环境配置解读.m4.m42-数据处理与dataloader.m4.m43-位置编码作用分析.m4.m44-ackoe特征提取模块.m4.m45-mak与编码模块.m4.m46-编码层作用方法.m4.m47-Decoder层操作与计算.m4.m48-输出预测结果.m4.m49-损失函数与预测输出.m4.m47_图像分割实战1_图像分割及其损失函数概述1-语义分割与实例分割概述.m4.m42-分割任务中的目标函数定义.m4.m43-MIOU评估标准.m4.m42_卷积神经网络原理与参数解读1-卷积神经网络应用领域.m4.m42-卷积的作用.m4.m43-卷积特征值计算方法.m4.m44-得到特征图表示.m4.m45-步长与卷积核大小对结果的影响.m4.m46-边缘填充方法.m4.m47-特征图尺寸计算与参数共享.m4.m48-池化层的作用.m4.m49-1整体网络架构.m4.m410-VGG网络架构.m4.m411-残差网络Reet.m4.m412-感受野的作用.m4.m43_Uet系列算法讲解1-Uet网络编码与解码过程.m4.m42-网络计算流程.m4.m43-Uet升级版本改进.m4.m44-后续升级版本介绍.m4.m44_uet医学细胞分割实战1-医学细胞数据集介绍与参数配置.m4.m42-数据增强工具.m4.m43-Deug模式演示网络计算流程.m4.m44-特征融合方法演示.m4.m45-迭代完成整个模型计算任务.m4.m46-模型效果验证.m4.m45_U2NET显着性检测实战1-任务目标与网络整体介绍.m4.m42-显着性检测任务与目标概述.m4.m43-编码器模块解读.m4.m44-解码器输出结果.m4.m45-损失函数与应用效果.m4.m46_deela系列算法1-deela分割算法概述.m4.m42-空洞卷积的作用.m4.m43-感受野的意义.m4.m44-SPP层的作用.m4.m45-ASPP特征融合策略.m4.m46-deelaV3Plu版本网络架构.m4.m47_基于deelaV3+版本进行VOC分割实战1-PacalVoc数据集介绍.m4.m42-项目参数与数据集读取.m4.m43-网络前向传播流程.m4.m44-ASPP层特征融合.m4.m45-分割模型训练.m4.m48_医学心脏视频数据集分割建模实战1-数据集与任务概述.m4.m42-项目基本配置参数.m4.m43-任务流程解读.m4.m44-文献报告分析.m4.m45-补充：视频数据源特征处理方法概述.m4.m46-补充：R(2lu1)D处理方法分析.m4.m49_物体检测框架-MakRc项目介绍与配置0-开源项目数据集.m4.m40-Mak-Rc开源项目简介.m4.m40-参数配置.m4.m410_MakRc网络框架源码详解1-FPN层特征提取原理解读.m4.m42-FPN网络架构实现解读.m4.m43-生成框比例设置.m4.m44-基于不同尺度特征图生成所有框.m4.m45-RPN层的作用与实现解读.m4.m46-候选框过滤方法.m4.m47-Prooal层实现方法.m4.m48-DetectioTarget层的作用.m4.m49-正负样本选择与标签定义.m4.m410-RoiPoolig层的作用与目的.m4.m411-RorAlig操作的效果.m4.m412-整体框架回顾.m4.m411_基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务1-Laelme工具安装.m4.m42-使用laelme进行数据与标签标注.m4.m43-完成训练数据准备工作.m4.m44-makrc源码修改方法.m4.m45-基于标注数据训练所需任务.m4.m46-测试与展示模块.m4.m48_行为识别实战1_lowfat算法知识点通俗解读1-lowfat核心思想解读.m4.m42-核心网络结构模块分析.m4.m43-数据采样曾的作用.m4.m44-模型网络结构设计.m4.m45-特征融合模块与总结分析.m4.m42_lowfat项目环境配置与配置文件1-环境基本配置解读.m4.m42-目录各文件分析.m4.m43-配置文件作用解读.m4.m44-测试DEMO演示1.m4.m45-训练所需标签文件说明.m4.m46-训练所需视频数据准备.m4.m47-视频数据集切分操作.m4.m48-完成视频分帧操作.m4.m43_lowfat源码详细解读1-模型所需配置文件参数读取1.m4.m42-数据处理概述1.m4.m43-dataloader数据遍历方法1.m4.m44-数据与标签读取实例1.m4.m45-图像数据所需预处理方法1.m4.m46-low与fat分别执行采样操作1.m4.m47-分别计算特征图输出结果1.m4.m48-low与fat特征图拼接操作1.m4.m49-reetBolock操作1.m4.m410-RoiAlig与输出层1.m4.m44_基于3D卷积的视频分析与动作识别1-3D卷积原理解读.m4.m42-UCF101动作识别数据集简介.m4.m43-测试效果与项目配置.m4.m44-视频数据预处理方法.m4.m45-数据Batch制作方法.m4.m46-3D卷积网络所涉及模块.m4.m47-训练网络模型.m4.m45_视频异常检测算法与元学习1-异常检测要解决的问题与数据集介绍.m4.m42-基本思想与流程分析.m4.m43-预测与常见问题.m4.m44-Meta-Lear要解决的问题.m4.m45-学习能力与参数定义.m4.m46-如何找到合适的初始化参数.m4.m47-MAML算法流程解读.m4.m46_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1-论文概述与环境配置.m4.m42-数据集配置与读取.m4.m43-模型编码与解码结构.m4.m44-注意力机制模块打造.m4.m45-损失函数的目的.m4.m46-特征图生成.m4.m47-MetaLear与输出.m4.m47_基础补充-Reet模型及其应用实例1-医学疾病数据集介绍.m4.m42-Reet网络架构原理分析.m4.m43-dataloader加载数据集.m4.m44-Reet网络前向传播.m4.m45-残差网络的hortcut操作.m4.m46-特征图升维与降采样操作.m4.m47-网络整体流程与训练演示.m4.m49_2022论文必备-Traformer实战系列1_课程介绍课程介绍1.m4.m42_自然语言处理通用框架BERT原理解读1-BERT任务目标概述.m4.m42-传统解决方案遇到的问题1.m4.m43-注意力机制的作用1.m4.m44-elf-attetio计算方法1.m4.m45-特征分配与oftmax机制1.m4.m46-Multi-head的作用1.m4.m47-位置编码与多层堆叠1.m4.m48-traformer整体架构梳理.m4.m49-BERT模型训练方法.m4.m410-训练实例.m4.m43_Traformer在视觉中的应用VIT算法1-traformer发家史介绍1.m4.m42-对图像数据构建atch序列1.m4.m43-VIT整体架构解读1.m4.m44-CNN遇到的问题与窘境1.m4.m45-计算公式解读1.m4.m46-位置编码与TNT模型1.m4.m47-TNT模型细节分析1.m4.m44_VIT算法模型源码解读1-项目配置说明1.m4.m42-输入序列构建方法解读1.m4.m43-注意力机制计算1.m4.m44-输出层计算结果1.m4.m45_witraformer算法原理解析1-witraformer整体概述1.m4.m42-要解决的问题及其优势分析1.m4.m43-一个lock要完成的任务1.m4.m44-获取各窗口输入特征1.m4.m45-基于窗口的注意力机制解读1.m4.m46-窗口偏移操作的实现1.m4.m47-偏移细节分析及其计算量概述1.m4.m48-整体网络架构整合1.m4.m49-下采样操作实现方法1.m4.m410-分层计算方法1.m4.m46_witraformer源码解读1-数据与环境配置解读1.m4.m42-图像数据atch编码1.m4.m43-数据按widow进行划分计算1.m4.m44-基础attetio计算模块1.m4.m45-窗口位移模块细节分析1.m4.m46-atchmerge下采样操作1.m4.m47-各lock计算方法解读1.m4.m48-输出层概述1.m4.m47_基于Traformer的detr目标检测算法1-DETR目标检测基本思想解读1.m4.m42-整体网络架构分析1.m4.m43-位置信息初始化query向量1.m4.m44-注意力机制的作用方法1.m4.m45-训练过程的策略1.m4.m48_detr目标检测源码解读1-项目环境配置解读2.m4.m42-数据处理与dataloader2.m4.m43-位置编码作用分析2.m4.m44-ackoe特征提取模块1.m4.m45-mak与编码模块1.m4.m46-编码层作用方法1.m4.m47-Decoder层操作与计算1.m4.m48-输出预测结果1.m4.m49-损失函数与预测输出1.m4.m49_MedicalTraformer论文解读1-论文整体分析.m4.m42-核心思想分析.m4.m43-网络结构计算流程概述.m4.m44-论文公式计算分析.m4.m45-位置编码的作用与效果.m4.m46-拓展应用分析.m4.m410_MedicalTraformer源码解读1-项目环境配置1.m4.m42-医学数据介绍与分析1.m4.m43-基本处理操作1.m4.m44-AxialAttetio实现过程1.m4.m45-位置编码向量解读1.m4.m46-注意力计算过程与方法1.m4.m47-局部特征提取与计算1.m4.m411_商汤LoFTR算法解读1-特征匹配的应用场景.m4.m42-特征匹配的基本流程分析.m4.m43-整体流程梳理分析.m4.m44-CroAttetio的作用与效果.m4.m45-traformer构建匹配特征.m4.m46-粗粒度匹配过程与作用.m4.m47-特征图拆解操作.m4.m48-细粒度匹配的作用与方法.m4.m49-基于期望预测最终位置.m4.m410-总结分析.m4.m412_局部特征关键点匹配实战1-项目与参数配置解读1.m4.m42-DEMO效果演示1.m4.m43-ackoe特征提取模块1.m4.m44-注意力机制的作用与效果分析1.m4.m45-特征融合模块实现方法1.m4.m46-cro关系计算方法实例1.m4.m47-粗粒度匹配过程1.m4.m48-完成基础匹配模块1.m4.m49-精细化调整方法与实例1.m4.m410-得到精细化输出结果1.m4.m411-通过期望计算最终输出1.m4.m413_项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例tfrecord制作1.m4.m41-BERT开源项目简介1.m4.m42-项目参数配置1.m4.m43-数据读取模块1.m4.m44-数据预处理模块1.m4.m46-Emeddig层的作用1.m4.m47-加入额外编码特征1.m4.m48-加入位置编码特征1.m4.m49-mak机制1.m4.m410-构建QKV矩阵1.m4.m411-完成Traformer模块构建1.m4.m412-训练BERT模型1.m4.m414_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战1-中文分类数据与任务概述1.m4.m42-读取处理自己的数据集1.m4.m43-训练BERT中文分类模型1.m4.m410_图神经网络实战1_图神经网络基础1-图神经网络应用领域分析.m4.m42-图基本模块定义.m4.m43-邻接矩阵的定义.m4.m44-GNN中常见任务.m4.m45-消息传递计算方法.m4.m46-多层GCN的作用.m4.m42_图卷积GCN模型1-GCN基本模型概述.m4.m42-图卷积的基本计算方法.m4.m43-邻接的矩阵的变换.m4.m44-GCN变换原理解读.m4.m43_图模型必备神器PyTorchGeometric安装与使用1-PyTorchGeometric工具包安装与配置方法.m4.m42-数据集与邻接矩阵格式.m4.m43-模型定义与训练方法.m4.m44-文献引用数据集分类案例实战.m4.m44_使用PyTorchGeometric构建自己的图数据集1-构建数据集基本方法.m4.m42-数据集与任务背景概述.m4.m43-数据集基本预处理.m4.m44-用户行为图结构创建.m4.m45-数据集创建函数介绍.m4.m46-网络结构定义模块.m4.m47-TokPoolig进行下采样任务.m4.m48-获取全局特征.m4.m49-模型训练与总结.m4.m45_图注意力机制与序列图模型1-图注意力机制的作用与方法.m4.m42-邻接矩阵计算图Attetio.m4.m43-序列图神经网络TGCN应用.m4.m44-序列图神经网络细节.m4.m46_图相似度论文解读1-要完成的任务分析.m4.m42-基本方法概述解读.m4.m43-图模型提取全局与局部特征.m4.m44-NTN模块的作用与效果.m4.m45-点之间的对应关系计算.m4.m46-结果输出与总结.m4.m47_图相似度计算实战1-数据集与任务概述3.m4.m42-图卷积特征提取模块3.m4.m43-分别计算不同Batch点的分布3.m4.m44-获得直方图特征结果.m4.m45-图的全局特征构建.m4.m46-NTN图相似特征提取.m4.m47-预测得到相似度结果.m4.m48_基于图模型的轨迹估计1-数据集与标注信息解读.m4.m42-整体三大模块分析.m4.m43-特征工程的作用与效果.m4.m44-传统方法与现在向量空间对比.m4.m45-输入细节分析.m4.m46-子图模块构建方法.m4.m47-特征融合模块分析.m4.m48-VectorNet输出层分析.m4.m49_图模型轨迹估计实战1-数据与环境配置4.m4.m42-训练数据准备4.m4.m43-Aget特征提取方法4.m4.m44-DataLoader构建图结构4.m4.m45-SuGrah与Attetio模型流程4.m4.m4...

2022-11-25 模块配置文件 模块 配置文件是什么

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2022-11-06 法律检索人工智能 法律检索 人工智能的意义

课程介绍课程来自【DeeEye】人工智能论文密集班（NLP）教学大纲数据学习指南课程更新时间表.g论文年度会员.txt论文【第九部分】基于字符“从0学习”的文本分类第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第八部分】TextCNN第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第七部分】略过思考第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课：论文精读.txt【第六部】手套第一课：论文介绍.txt第二课：论文精读.txt【第五部分】变压器第一课：论文介绍.txt第三课：代码练习.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【第四部分】机器翻译第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第三课：代码精读.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【第三部分】句子和文档的嵌入第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课：论文精读.txt【第30部分】BERT--NAACL第一课时间.txt第二课时间.txt【第二部分】词向量第一课：论文介绍.txt第三课：代码精读.txt第二课时间：论文精读.txt第二课：thei.txt精读【Part29】一种新的深度语境化词表示【Part29】一种新的深度语境化词表示法描述.txt[第28部分]TCN（时间卷积网络）第一课时间.txt第二课时间.txt【第27话】变形金刚-XL第一课时间.txt第二课时间.txt【Part26】大规模语料库模型第一课时间.txt第二课时间.txt【第25部分】R-GCN第一课时间.txt第二课时间.txt【第24部分】SeqGAN第一课时间.txt第二课时间.txt【Part23】对话第一课时间.txt第二课时间.txt【Part22】双向关注描述.txt【第21部分】QANet第一课时间.txt第三课时间.txt第二课时间.txt【第20部分】端到端的记忆网络第一课时间.txt第三课时间.txt第二课时间.txt[第1部分]回顾：“深度学习”任务要求--第一课时.txt任务要求--第三课时.txt任务要求--二班课时.txt【第19部分】eq2eq论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第18话】UMT论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第17部分】谷歌神经网络描述.txt【Part16】基于卷积网络的eq2eq论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt[第15部分]多层LSTM描述.txt【第14部分】E2ECRF论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【第13部分】PCNNATT论文精读.txt论文介绍.txt详细代码.txt【Part12】文档分类的分层注意力机制第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【第11部分】fattext第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt【Part10】动态卷积网络和-gram思想用于句子分类第一课：论文介绍.txt第三课：代码说明.txt第二课：论文精读.txt开营仪式开学营-班主任.df杰森营地开幕式——PaerCla.df第9部分9-3.t9-2.t9-1.t第8部分textc8-3.t8-2.t8-1.t第7部分7-3.t7-2.t7-1.t第6部分手套6-2.t6-1.t第5部分变压器5-4.t5-3.t5-2.t5-1.t第4部分机器翻译4-5.t4-4.t4-3.t4-2.t4-1.t第23~28部分30-2.t30-1.t28-2.t28-1.t27-2.t27-1.t26-2.t26-1.t25-2.t25-1.t24-2.t24-1.t23-2.t23-1.t第18~21部分21-3.t21-2.t21-1.t20-3.t20-2.t20-1.t19-2.t19-1.t18-2.t18-1.t第16部分16-2.t16-1.t第13~14部分14-3.t14-2.t14-1.t13-3.t13-2.t13-1.t第12部分12-3.t12-2.t12-1.t第11部分11-5.t11-4.t11-3.t11-2.t11-1.t第10部分10-4.t10-3.t10-2.t10-1.t人工智能深度学习...

2023-02-09 论文第一课题第二课题什么意思 第一课议论文

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三课时.m4【深度之眼】.m413.第四篇论文RCNN-第二课.m4【深度之眼】.m412.第四篇论文RCNN-第一课时.m4【深度之眼】.m411.第三篇论文VGG-第三课时.m4【深度之眼】.m410。第三篇论文VGG-第二课.m4【深度之眼】.m41、第一篇论文《深度学习》——第一课时.m4【DeeEye】.m4第五个变形金刚5-4【深渊之眼】.t5-3【深渊之眼】.t5-2【深渊之眼】.t5-1【深渊之眼】.t第四期机器翻译、拼写课加微信F86883334-5【深渊之眼】.t4-4【深渊之眼】.t4-3【深渊之眼】.t4-2【深渊之眼】.t4-1【深渊之眼】.t第7部分7-3【深渊之眼】.t7-2【深渊之眼】.t7-1【深渊之眼】.t手套第六部，拼音课加微信F86883336-2【深渊之眼】.t6-1【深渊之眼】.t第九部分9-3【深渊之眼】.t9-2【深渊之眼】.t9-1【深渊之眼】.t第八个textc，拼写课加微信F86883338-3【深渊之眼】.t8-2【深渊之眼】.t8-1【深渊之眼】.t第23~28部分30-2【深渊之眼】.t30-1【深渊之眼】.t28-2【深渊之眼】.t28-1【深渊之眼】.t27-2【深渊之眼】.t27-1【深渊之眼】.t26-2【深渊之眼】.t26-1【深渊之眼】.t25-2【深渊之眼】.t25-1【深渊之眼】.t24-2【深渊之眼】.t24-1【深渊之眼】.t23-2【深渊之眼】.t23-1【深渊之眼】.t第18~21部分21-3【深渊之眼】.t21-2【深渊之眼】.t21-1【深渊之眼】.t20-3【深渊之眼】.t20-2【深渊之眼】.t20-1【深渊之眼】.t19-2【深渊之眼】.t19-1【深渊之眼】.t18-2【深渊之眼】.t18-1【深渊之眼】.t第16章，加微信F8688333进行班级拼写16-2【深渊之眼】.t16-1【深渊之眼】.t第13~14部分14-3【深渊之眼】.t14-2【深渊之眼】.t14-1【深渊之眼】.t13-3【深渊之眼】.t13-2【深渊之眼】.t13-1【深渊之眼】.t第12部分12-3【深渊之眼】.t12-2【深渊之眼】.t12-1【深渊之眼】.t第11章，加微信F8688333上课11-5【深渊之眼】.t11-4【深渊之眼】.t11-3【深渊之眼】.t11-2【深渊之眼】.t11-1【深渊之眼】.t第10部分10-4【深渊之眼】.t10-3【深渊之眼】.t10-2【深渊之眼】.t10-1【深渊之眼】.t第1-3部分9。第三篇论文VGG-第一课时.m4【深度之眼】.m48、第二篇论文AlexNet-3.2.m4[TheEyeofDeth].m47、第二篇论文AlexNet-3.1.m4[TheEyeofDeth].m46、第二篇论文AlexNet——第二课时2.2.m4【深度之眼】.m45、第二篇论文AlexNet——第二课时2.1.m4【深度之眼】.m44、第二篇论文AlexNet——第一课时.m4【深度之眼】.m42、第一篇论文《深度学习》——第二课.m4【DeeEye】.m411.第三篇论文VGG-第三课时.m4【深度之眼】.m410。第三篇论文VGG-第二课.m4【深度之眼】.m41、第一篇论文《深度学习》——第一课时.m4【DeeEye】.m4CV_1009_更新视频第4~10部分9-5【深渊之眼】.t9-4【深渊之眼】.t9-3【深渊之眼】.t9-2【深渊之眼】.t9-1【深渊之眼】.t8-2【深渊之眼】.t8-1【深渊之眼】.t7-5【深渊之眼】.t7-4【深渊之眼】.t7-3【深渊之眼】.t7-2【深渊之眼】.t7-1【深渊之眼】.t6-3【深渊之眼】.t6-2【深渊之眼】.t6-1【深渊之眼】.t5-3【深渊之眼】.t5-2【深渊之眼】.t5-1【深渊之眼】.t4-3【深渊之眼】.t4-2【深渊之眼】.t4-1【深渊之眼】.t10-4【深渊之眼】.t10-3【深渊之眼】.t10-2【深渊之眼】.t10-1【深渊之眼】.t第18~24部分24-3【深渊之眼】.t24-2【深渊之眼】.t24-1【深渊之眼】.t23-2【深渊之眼】.t23-1【深渊之眼】.t22-2【深渊之眼】.t22-1【深渊之眼】.t21-2【深渊之眼】.t21-1【深渊之眼】.t20-4【深渊之眼】.t20-3【深渊之眼】.t20-2【深渊之眼】.t20-1【深渊之眼】.t19-2【深渊之眼】.t19-1【深渊之眼】.t18-4【深渊之眼】.t18-3【深渊之眼】.t18-2【深渊之眼】.t18-1【深渊之眼】.t第11~17部分17-3【深渊之眼】.t17-2【深渊之眼】.t17-1【深渊之眼】.t16-2【深渊之眼】.t16-1【深渊之眼】.t15-3【深渊之眼】.t15-2【深渊之眼】.t15-1【深渊之眼】.t14-2【深渊之眼】.t14-1【深渊之眼】.t13-3【深渊之眼】.t13-2【深渊之眼】.t13-1【深渊之眼】.t12-4【深渊之眼】.t12-3【深渊之眼】.t12-2【深渊之眼】.t12-1【深渊之眼】.t11-5【深渊之眼】.t11-4【深渊之眼】.t11-3【深渊之眼】.t11-2【深渊之眼】.t11-1【深渊之眼】.t[20190911]CV-3【深海之眼】.m4[20190911]CV-2-2【深海之眼】.m4[20190911]CV-2-1【深海之眼】.m400.Playack_New00.txt的内容和g一样，看哪个更方便00.99%的问题在文档中得到解答播放说明【DeeEye】.txt播放说明（手机扫码）【DeeEye】.g人工智能深度学习...

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课程介绍课程来自于【深度之眼】人工智能Paer论文精读班（C方向）网盘截图课程大纲Paer班C方向资料汇总第一篇NatureDeeReiew.df第五篇d论文原文.dfd论文翻译版.dfSSD代码.rar第四篇rc.yR-CNN.df第三篇GGggggNet中文.docxggNet.df论文.zigg_cifar.zigg16.zi第七篇Faceet论文原文.dfCode.zi第六篇代码（GPU版本）MTCNN-Teorflow-mater.ziMTCNN.dfFaceNet+MTCNN.rar第二篇AlexetaerAlexNetAlexNet中文.docxAlexNet.df第三课作业.zi第二课作业.zifietue_alexet_with_teorflow.tar.gz代码资料.txt9.第三篇论文GGmdahmdah第一课时.m48.第二篇论文AlexNetmdahmdah第三课时3.2.m47.第二篇论文AlexNetmdahmdah第三课时3.1.m46.第二篇论文AlexNetmdahmdah第二课时2.2.m45.第二篇论文AlexNetmdahmdah第二课时2.1.m44.第二篇论文AlexNetmdahmdah第一课时.m430.第七篇论文Faceetmdahmdah第三课时3.2.m43.第一篇论文《Deelearig》mdah第三课时.m429.第七篇论文Faceetmdahmdah第三课时3.1.m428.第七篇论文Faceetmdahmdah第二课时.m427.第七篇论文Faceetmdahmdah第一课时.m426.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第五课时.m425.第六篇论文MTCNNmdahmdah第四课时.m424.第六篇论文MTCNNmdahmdah第三课时.m423.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第二课时.m422.第六篇论文词MTCNNmdahmdah第一课时.m421.第五篇论文SSDmdahmdah第三课时3.2.m420.第五篇论文SSDmdahmdah第三课时3.1.m42.第一篇论文《Deelearig》mdah第二课时.m419.第五篇论文SSDmdahmdah第二课时2.2.m418.第五篇论文SSDmdahmdah第二课时2.1.m417.第五篇论文SSDmdahmdah第一课时.m416.第四篇论文RCNNmdahmdah第五课时.m415.第四篇论文RCNNmdahmdah第四课时.m414.第四篇论文RCNNmdahmdah第三课时.m413.第四篇论文RCNNmdahmdah第二课时.m412.第四篇论文RCNNmdahmdah第一课时.m411.第三篇论文GGmdahmdah第三课时.m410.第三篇论文GGmdahmdah第二课时.m41.第一篇论文《Deelearig》mdah第一课时.m4...

2022-11-30

图书名称：《人工智能在医疗健康领域的应用》【作者】中国发展研究基金会作【页数】233【出版社】北京：中国发展出版社,2021.07【ISBN号】978-7-5177-1164-3【分类】人工智能-应用-医疗保健健康-研究【参考文献】中国发展研究基金会作.人工智能在医疗健康领域的应用.北京：中国发展出版社,2021.07.图书封面：图书目录：《人工智能在医疗健康领域的应用》内容提要：人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，在健康管理、医药研发等医疗健康领域发挥重要作用，并显示了巨大应用前景。全书探讨了面向医疗健康的人工智能的应用情况，围绕医疗健康领域人工智能的信息化基础建设、产业发展政策与策略、准入与监管、研发与推广、生态建设等议题开展深入综合研究，并在此基础上提出相关政策建议。《人工智能在医疗健康领域的应用》内容试读总报告面向医疗健康的人工智能应用研究①一、研究背景和意义健康是促进人的全面发展的必然要求，是经济社会发展的基础条件。实现国民健康长寿，是国家富强、民族振兴的重要标志，也是全国各族人民的共同愿望。党中央把人民身体健康放在优先发展的战略地位，全力推进健康中国建设，为实现中华民族伟大复兴的中国梦提供坚实的健康基础。作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，人工智能与“互联网+”、大数据成为促进创新发展新的“三驾马车”。伴随卫生信息化和医疗健康大数据的迅速发展，人工智能技术在疾病诊疗、健康管理、药物研发、精准医学等方面的作用凸显②。在人口快速老龄化和疾病模式转变的背景下，人工智能符合市场供给侧和需求侧均衡发展的要求。在供给侧，人工智能为医疗健康服务提供了快捷、优化①总报告作者为中国发展研究基金会邱月、马璐岩、于孟轲。②胡建平：《医疗健康人工智能发展框架与趋势分析》，《中国卫生信息管理杂志》，2018年第15期1人工智能在医疗健康领域的应用的途径，促进技术革新和医疗服务模式的转变：同时，人工智能将帮助形成同质、标准、易于延展、可控的服务体系，让民众享受高质量和高标准的诊疗服务，并改善医疗健康资源分布不均衡的问题，提高健康的公平性及可及性。在需求侧，医疗健康人工智能可在多个环节发挥作用，如医学影像、健康管理、疾病风险预测、虚拟助理、药物设计、临床诊疗、精神疾病、病理学和营养学等，助力疾病的监测、诊断、治疗和管理。因此人工智能可以应对因慢性非传染性疾病负担加重和老龄化程度加深带来的医疗健康需求变化人工智能的发展已经进入全新战略时代。国际上众多发达国家和地区围绕人工智能制定了发展战略与规划.医疗健康是各国人工智能战略规划重要的领域之一。近年来党中央、国务院以及相关部委从国家发展战略到行业政策，高度重视医疗健康领域人工智能的发展。如何加快医疗健康信息化建设，促进医疗健康人工智能产品的推广与应用，推动医疗健康人工智能产业发展等已经成为医疗健康领域人工智能发展的重大课题。为给我国医疗健康领域发展提供新的驱动力、开展人工智能在医疗健康领域的应用研究、构建促进医疗健康领域人工智能发展的支持性环境已是迫在眉睫在上述背景下，中国发展研究基金会于2019年成立“人工智能在医疗健康领域的应用研究”课题组，围绕在医疗健康领域人工智能的信息化基础建设、产业发展政策与策略、准入与监管、研发与推广研究、生态建设五个方面展开了深入综合研究。研究中，课题组不仅结合了政策文本、国际经验、既往研究，还通过访谈和实地调研，对人工智能发展的前沿企业进行了案例研究，获得了丰富的一手数据。总报告以专题研究和实地调研为基础，阐述人工智能在医疗健康领域的应用①张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版2总报告面向医疗健康的人工智能应用研究现状、困难和挑战，并通过国际比较和调查研究，探索总结我国医疗健康领域人工智能开发和应用的差距所在，指出未来发展方向，并对构建支持性政策环境给出可行建议。我们希望，这项研究的完成有利于推进人工智能在医疗健康领域的发展，为优化医疗资源配置、创新医疗服务模式、提升医疗服务水平、促进健康中国战略部署、全面落实深化医药卫生体制改革提供科学的依据和有价值的参考。二、我国人工智能在医疗健康领域取得的成就在政府政策、经济社会发展及健康需求的推动下，我国医疗健康人工智能快速发展，并取得了积极进展。(一)医疗健康人工智能政策体系初步形成，准人与监管政策取得一定突破自2015年以来，我国出台了一系列政策，对医疗健康领域人工智能的发展提出明确要求，就健康信息化、医疗大数据、智能健康管理等相关技术和产品提出具体规划，指出人工智能在医疗、健康及养老等方面的应用方向”。这一举措促进并推动了产业发展。《“十三五”国家科技创新规划》中，明确人工智能要在医疗等关键行业形成示范应用。2017年，“人工智能”首次被写入政府工作报告，成为国家重要战略。此后，《国务院关于印发新一代人工智能发展规划的通知》《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划(2018~2020年)》《国务院办公厅关于促进“互联网+医疗健康”发展的意见》《关于促进“互联网+社会服务”发展的意见》等文件的发布，使医疗健康人工智能政策体系初步形成，推动了人工智能研究和应用的①亿欧智库：《2017人工智能赋能医疗产业研究报告》。3总报告面向医疗健康的人工智能应用研究同时，政策层面不断规范与强化基础通信与互联网的信息安全管理。如，有关部门先后出台并修订了网络安全等级保护系列法规与实施办法，个人信息安全规范、信息安全管理体系，以及在互联网、物联网应用领域的一系列国家标准与管理法规，从政策、标准、规范等方面保障数据的合规应用与信息的安全管控。此外，有关部门也实施多项举措以改善数据质量、促进数据共享。第一，为解决数据“孤岛”、促进医疗健康数据的互联互通和共建共享，在国家卫健委指导下，实施了“1+5+X”医疗健康大数据应用发展的总体规划，即建设一个国家数据中心、五个区域中心，并结合各地实际情况，建设若干个应用发展中心。第二，中国食品药品检定研究院成立人工智能小组，并分别于2018年4月和6月完成了眼底图像标准检测数据集和肺部影像标准检测数据集的建设工作，助力人工智能的产品研发与审批。2020年8月，北京协和医院构建了糖尿病视网膜病变常规眼底彩色照相人工智能标准数据库，标志着医疗人工智能的第三方检验获得突破性进展。(三)医疗健康人工智能技术水平、科技产出快速增长我国医疗健康领域的人工智能科技产出快速增长。截至2018年，我国医疗健康人工智能领域的中文科技论文产出累计为20570篇，外文科技论文产出累计为44714篇，主要涉及生物医学工程、自动化技术、临床医学、肿瘤学、计算机软件、计算机应用、计算生物学等学科。依托高等院校、科研机构，我国医疗健康人工智能领域的技术力量不断提升。截至2018年，医疗健康人工智能领域相关专利3116项.其中发明专利2429项，实用新型专利687项2。①张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版②张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版5人工智能在医疗健康领域的应用(四)医疗健康人工智能产业快速发展，市场规模不断扩大在中央及各省市政策的促进和推动下，我国人工智能产业发展迅速。2019年，中国人工智能整体市场规模达到60亿美元。预计到2024年，中国人工智能软件及应用市场规模将达到127.5亿美元，复合增长率达39.0%①。依托中国医疗健康数据的数据量优势，医疗健康领域人工智能产业快速崛起。截至2019年7月，在中国市场活跃的医疗人工智能企业共有126家2，产品分布在医学影像、医疗辅助、疾病预测、健康管理、医院管理、药物研发、医学研究、医疗大数据八大应用场景中。近年来，医疗健康人工智能产业的市场规模不断扩大。2017年，医疗健康人工智能市场规模为136.5亿元，2018年市场规模达到210亿元，同比增长54%③。预计到2025年，人工智能应用市场总值将达到1270亿美元，其中医疗行业将占市场规模的五分之一④。从融资情况来看，2018年，参与融资的医疗人工智能企业中，有32.61%的企业累计融资金额在1亿元以上，相比2016年千万级的融资金额，融资金额快速增长⑤。专栏红杉中国在医疗健康人工智能领域的布局人工智能是推动产业结构转型和供给侧改革的重要力量。作为中国高科技产业发展的助推者，红杉资本中国基金（以下简称红杉中国）始终看好人工智①DoNew:《2019中国人T智能软件及应用市场规模达28.9亿美元》。②亿欧智库：《2019中国医疗人工智能市场研究报告》。③博裕金融：《中国AI医疗行业报告》。④互联网医疗健康产业联盟：《医疗人工智能技术与应用白皮书(2018)》。⑤张旭东、陈校云、舒婷等：《人工智能蓝皮书：中国医疗人工智能发展报告(2019)》，社会科学文献出版社，2019年版6···试读结束···...

2022-10-28

课程介绍课程来自光环北京AIE第28期-人工智能工程师直通车文件目录第0天开幕式20200423.m4第1天课程20200425.m4第2天课程20200510.m4第3天课程20200516.m4第4天课程20200517.m4结业项目启动会暨职业指导课.m4第5天课程20200530.m4第6天课程20200531.m4第7天课程20200606.m4第8天课程20200607.m4第9天课程20200620.m4第10天课程20200621.m4第11天课程20200704.m4第12天课程20200705.m4第13天课程20200711.m4第14天课程20200712.m4第15天课程20200718.m4第16天课程20200719.m4第17天课程20200801.m4第18天课程20200802.m4第19天课程20200808.m4第20天课程20200809.m421.22不可用第21天课程20200815.m4第22天课程20200816.m4人工智能...

2023-02-09 光环人工智能赛琳娜 光环人工智能的名字

图书名称：《从舆论喧嚣到理性回归对网络人肉搜索的多维研究》【作者】殷俊编著【丛书名】新媒体传播学丛书【页数】390【出版社】成都：四川大学出版社,2009.12【ISBN号】978-7-5614-4474-0【价格】28.00【分类】计算机网络-jiuajiwagluo-传播媒介-研究【参考文献】殷俊编著.从舆论喧嚣到理性回归对网络人肉搜索的多维研究.成都：四川大学出版社,2009.12.图书封面：图书目录：《从舆论喧嚣到理性回归对网络人肉搜索的多维研究》内容提要：该书是国内研究网络人肉搜索的第一部专著。人肉搜索发源于我国，是主体庞大、机制独特、影响广泛的传播社会活动，其目标指向社会事件的真相或本质，对社会舆论流变的作用力相当强大。该书从传播、经济、文化、政治、法治、社会、舆论等视角研究人肉搜索，提出了促进其良性发展的主要对策。另有附录，收集了近年来国内人肉搜索的主要案例。《从舆论喧嚣到理性回归对网络人肉搜索的多维研究》内容试读第一章人肉搜索的概念及背景透视发端于网络空间的人肉搜索，是中国社会主义现代化进程中出现的独特的传播现象，它的产生与发展有着深刻的社会渊源。自2001年的“陈自瑶事件”诞生至今，人肉搜索历经不同的角色转变，从最初的网络话语平台，到网民的道德讨伐利器，乃至后来的网络社会安全阀，人肉搜索的发展演变伴随着赞誉与争议。在这种网络空间的传播行为中，人肉搜索赋予普通民众公正、自由地表达意见及进行舆论监督的权力，它帮助人们完成对人性真、善、美的追求。人肉搜索的惩恶扬善功能还在于揭露个别社会阴暗角落，真实反映转型期的中国某些亟待解决的社会弊病。但同时我们也必须警惕人肉搜索带来的负效应，它在一定程度上干扰了网络空间的社会秩序，入侵了现实生活中的公民私域。加之网络媒体自身的独特属性，人肉搜索的这种负效应还被个别动机不纯的网民和组织所利用，并将其放大。从总体上看，人肉搜索本身是一种积极向上的传播现象，它很好地扮演了舆论监督和意见表达平台等角色，对中国社会民主制度的发展起到了推进作用。同时，它也是构建中国特色社会主义公共领域的一种尝试，并给予“和谐社会”这个宏伟战略目标的实现以启示。人肉搜索是目前最能充分展示人类智慧的搜索活动，善用之，则可以获益无穷。①①胡源：《“人肉搜索”涉嫌网络暴力》，载《科技潮》，2008年第7期。1:舆论喧嚣到理性回归第一节人肉搜索的概念及其特性一、人肉搜索的概念关于“人肉搜索”的概念，一般来说有广义和狭义之分。广义的人肉搜索，是指通过问答的形式来实现信息共享，即一个人在网络上提出问题，再由其他具有专业知识或相关经验的网民甚至道听途说者进行解答，类似于百度知道、新浪爱问、雅虎知识堂等搜索引擎上的问答活动；狭义的人肉搜索则是指以网络为平台，集合广大网民的力量搜集整理各种信息，追查某些事件真相或人物身份并给予曝光的活动。网民形象地将狭义的人肉搜索比喻为“一只老虎，N个武松”。目前，关于人肉搜索的定义大致可以分为两类：技术角度的定义和搜索主体角度的定义。(一)技术角度的定义从技术角度来讲，人肉搜索的定义有以下几种：“不特定的网民针对现实世界的某一诉求或兴趣点，利用传统搜索引擎等网络虚拟空间基础应用平台，同时凭借个人的经验和判断力，对获得的所有信息进行分析并加以萃取，以期获得需要的内容并主要在网络上加以发布。”①综合利用现代信息科技及网民大规模参与等手段来搜寻和共享特定信息的网络活动称为“人肉搜索”。⑨社会工程学的定义：利用现代互联网平台和信息技术，为了保①冯莉、王京：《人肉搜索：虚拟和现实之间的独特网络传播应用》，载《新闻采编》，2008年第5期。②杨孟尧：《网络社区“人肉搜索”初探》，载《东南传播》，2008年第7期。:2第一章人肉搜索的概念及背景透视证搜索信息的完整和真实，采用人工就近攫取信息的方法，通过一方提问、八方检索的回答方式，完成信息搜寻的一种关系型网络社区活动。它是虚拟世界的现实引擎。①从以上定义可以看出，互联网技术和信息技术是人肉搜索形成的基础，而网民的参与则是人肉搜索形成的关键。简言之，技术是骨架，网民是主体。(二)搜索主体角度的定义从搜索主体角度给人肉搜索下定义，有以下几种：百度的解释是：人肉搜索就是利用现代信息科技，变传统的网络信息搜索为人找人、人问人、人碰人、人挤人、人挨人的关系型网络社区活动，变枯燥乏味的查询过程为“一人提问、八方回应，一石激起千层浪，一声呼唤惊醒万颗真心”的人性化搜索体验。人肉搜索，是网民利用一些网站的搜索功能，不断变换输入关键词来搜索目标，或通过一些较受欢迎的网络论坛来交换信息，从被搜索的目标对象入手，搜查其本人及朋友的博客、论坛等，从而找出搜索目标的所在地、工作、背景、详细身份资料等。②陈力丹教授认为，人肉搜索实际上是一种信息渠道。信息时代，人们被大量的信息所淹没，但真正具有价值的信息却十分匮乏。人肉搜索能够在最短的时间内揭露事实真相、给出最有价值的信息，它的出现，极大地满足了人们个性化的信息需求，弥补了信息爆炸时代的信息匮乏。在网上你问我答，网民互助，变传统的网络信息搜索为人找人、人问人、人碰人、人挤人、人挨人的关系型网络社区的活动。③①彭劲杰：《人肉搜索引发的安全思考》，载《微电脑世界》，2008年第8期。②《人肉搜索罪与罚均难界定已成世界难题》，htt:/www.chiaew.com.c/h/ew/2008/09-03/1369336.html。③陈力丹：《理性认识“人肉搜索”问题》，载《信息网络安全》，2008年第10期。3:通人从以上定义更倾向于对搜索方式和搜索过程进行描述，强调人在这一过程中的行为和作用。在网络技术的支撑下，人肉搜索变传统的一对一的网络问询方式为一对多、多对多的问询方式。同时，作为一种信息接触渠道，人肉搜索改变了在庞杂的信息流中真正有价值的信息被淹没的现状，使网民形成关系型网络社区，满足了受众个性化的信息需求。···试读结束···...

2022-10-20 多维牛磺酸片的作用与功效 多维元素片的功效与作用

图书名称：《人工智能中的模糊启发式搜索技术》【作者】王士同，陈剑夫编著【页数】180【出版社】北京：机械工业出版社,1993.06【ISBN号】7-111-03604-2【价格】$6.60【分类】人工智能-模糊集论-启发式搜索技术-应用模糊集论-启发式搜索技术-应用-人工智能启发式搜索技术-模糊集论-应用-人工智能【参考文献】王士同，陈剑夫编著.人工智能中的模糊启发式搜索技术.北京：机械工业出版社,1993.06.图书目录：《人工智能中的模糊启发式搜索技术》内容提要：本书内容包括:模糊集基本理论、问题求解的基本内容、普通图的启发式搜索算法、模糊普通图的启发式搜索技术、模糊与式图的启发式搜索算法及技术。《人工智能中的模糊启发式搜索技术》内容试读第一章模糊集合1.1模糊集的定义及其运算一些事物的全体叫做一个普通集合，°有时常称做集合。这些事物中每一个都称为这个集合的元素。普通集合是一种边界明确的集合，一个元素与一个集合之间只有完全属于或完全不属于两种关系，不存在中间状态。一个集合A可以用其特征函数来表示。这个函数μA定义于论域U上，但只取0,1值，即)=x∈A0x庄A但是，现实世界中存在许多边界不明确的分类。例如，“远大于1的实数”就是论城一一实数轴一上的一个没有明确边界的分类。例如，我们不能肯定5这个数是不是远大于1。显然，说5这个数对于“远大于1的实数”这个分类的隶属程度是0.2，比起肯定地说5属于或不属于这个分类要合理得多。这一修改意味着把普通集合特征函数的值域从{0,1}扩展到区间〔0,1)之中并因此产生了模糊集合这个新概念。定义1-1论域U中的一个模糊集合A由一个隶属函数μa(x):U→〔0,1〕所表征；隶属函数把区间〔0，I〕中的一个数μA(x)与U中每一个元素x对应起来，说明x对A的隶属程度。2例1-1令论域U是区间〔0,100)，U的元素x代表人的年龄。这时，老年人的概念可表达为U的一个模糊集合A,其隶属函数可定义为0≤x≤50A(x)三50从这个例子可以看到，年老这个词的意义可由年龄的论域中的一个模糊集合来表示。就论域的类型而言，模糊集有下列两种表示法：(】)设论域U是有限域，令U={x1,x2,…,xa),U上的任一模糊集A,其隶属函数μa(x:),i=1,2,…,,则此时A可表示成A=μa(x1)/x1+μa(x2)/x2++LA(x)/xa=∑A(z)/x1这里的符号2不再是数学和，μA(x:)/x:也不是分数，它只有符号意义，只表示x对模糊集A的隶属程度是4A(x:)。例1-2设U={a,,c,d),则模糊集A可以不含混地表示成A=0.2/a+0.1/+0.7/c+1/d(2)设论域U为无限域，此时U上的一个模糊集A将表示成A=μA(x)/x同样地，其中的了不再表示积分，它只有无穷逻辑和的意,义，而4A(x)/x的意义则和有限情况是一致的。···试读结束···...

2022-10-20