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机器视觉
这本书是对机器视觉的易于访问且全面的介绍。它提供了所有必要的理论工具，并显示了它们如何在实际图像处理和机器视觉系统中应用。关键特征是包括许多编程练习，这些练习可以洞悉实用图像处理算法的开发。作者从对数学原理的评论开始，然后继续讨论图像处理中的关键问题，例如图像的描述和表征，边缘检测，特征提取，分割，纹理和形状。他们还讨论了图像匹配，统计模式识别，句法模式识别，聚类，扩散，自适应轮廓，参数变换和一致的标签。描述了重要的应用程序，包括自动目标识别。本书中的两个复发主题是一致性（用于解决机器视觉问题的主要哲学结构）和优化（用于实现这些方法的数学工具）。本书中使用的软件和数据可以在www.cambridge.org/9780521830461上找到。这本书针对电气工程，计算机科学和数学的研究生。这对从业者也将是有用的参考。
机器学习
学习的计算研究可以追溯到人工智能的开始，并在整个1960年代和1970年代都报道了偶尔的结果。变化是在1970年代后期，当时越来越多的研究人员将注意力转移到了问题上。意识到该小组达到了临界质量，Jaime Carbonell，Ryszard Michalski和Tom Mitchell组织了第一个专门用于机器学习的研讨会。这是1980年7月在匹兹堡的卡内基 - 梅隆大学举行的，随后于1983年6月在伊利诺伊州的蒙蒂塞洛和1985年6月在宾夕法尼亚州的Skytop举行了其他研讨会。从这些会议中出现了三本编辑的卷，当时对该领域进行了调查。1986年，《 Macaine学习》杂志推向了媒体，为发展中的社区提供了研究结果的档案记录。
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16：332：579 IoT的机器学习[秋季2023] - Rutgers ECE机器视觉
人类仅仅从视觉输入中就可以感知世界。这对我们来说是如此容易，以至于我们低估了它的困难感和机器的难度。机器视觉旨在使机器能够像人类一样看到。尽管我们取得了巨大进展，但问题仍然远非清楚地理解和可靠地解决。本课程将涵盖基于几何学和物理学的经典作品，以及基于低维模型，非概念性和深度学习的新课程。
用于开发Passus检查的机器学习技术
研究程序1。 div>从HIS（HOSXP）和MLAB 2收集数据。数据制备：溢流是尿液分析的结果，包括颜色，血液，浊度，胆红素，WBC，RBC，RBC，葡萄糖，S。Epi，细菌，细菌，细菌，晶体，SP.GR.，SP.GR.，pH，性别和年龄。 Excel 345案例3的形式的信息3。 div>测试系统中的数据集分为学习套件：测试集为70：30 4。 div>在橙色程序中建模：将选择各种类型的创建技术，并使用和参数比较是最合适的值。 5。评估：使用测试集对模型的效率进行检查，必须彻底评估模型。并审查已运行决策标准的程序，以进行决策信息。 div>使用（部署）：使用参数找到与尿培养结果，U/C数据和收集有关的UA测试的关系。 Orange程序的存储-3.35.0 Miniconda-X86_64.EXE（64位）由尿液分析组成。可变测试的属性。来自尿液测试和培养结果
机器心理学
大型语言模型（LLMS）显示出越来越高级的紧急功能，并且正在各个社会领域纳入。因此，了解他们的行为和推理能力至关重要。我们认为，研究的富有成果的方向是吸引LLM参与受到心理学启发的行为实验，这些心理学传统上旨在理解人类的认知和行为。在本文中，我们强调和总结了这种方法带来的理论观点，实验范式和计算分析技术。它为生成人工智能（AI）的“机器心理学”铺平了道路，该道路超越了性能基准，而是专注于计算洞察力，这些洞察力使我们朝着更好地理解和发现LLM中的新兴能力和行为模式。我们回顾采用这种方法，综合最佳实践并突出有希望的未来方向。我们还强调了应用旨在理解人类对机器的方法的重要警告。我们认为，随着模型发展为更强大，不透明，多模式并将其整合到复杂的现实世界中，从实验心理学到研究AI的利用工具将变得越来越有价值。
机器学习
单元 – 第一线性模型多层感知器 – 向前 – 向后：反向传播误差 – 实践中的多层感知器 – 使用 MLP 的示例 – 概述 – 推导反向传播 – 径向基函数和样条 – 概念 – RBF 网络 – 维数灾难 – 插值和基函数 – 支持向量机单元 – 第三树和概率模型用树学习 – 决策树 – 构建决策树 – 分类和回归树 – 集成学习 – 提升 – 装袋 – 组合分类器的不同方法 – 概率和学习 – 数据转化为概率 – 基本统计 – 高斯混合模型 – 最近邻方法 – 无监督学习 – K 均值算法 – 矢量量化 – 自组织特征映射。单元 – IV 降维和进化模型 降维 – 线性判别分析 – 主成分分析 – 因子分析 – 独立成分分析 – 局部线性嵌入 – Isomap – 最小二乘优化 – 进化学习 – 遗传算法 – 遗传后代：- 遗传算子 – 使用遗传算法 – 强化学习 – 概述 – 迷路示例 – 马尔可夫决策过程 单元 – V 图形模型 马尔可夫链蒙特卡罗方法 – 抽样 – 提案分布 – 马尔可夫链蒙特卡罗 – 图形模型 – 贝叶斯网络 – 马尔可夫随机场 – 隐马尔可夫模型 – 跟踪方法。