摘要:本项目基于人工智能应用程序开发,使用语音识别或 TTS 转换器提供个人助理。该程序包括以下功能和服务:和。在本文中,我们介绍了一种语音命令系统作为 PVA 的实现,通过此,我们提出了一种使用人工智能集成酒店管理系统的应用程序。酒店流程的数字化管理包括餐厅的各种流程,例如订单、更新菜单、账单生成、从您当前位置定位餐厅、天气或交通状况、播放音乐呼叫服务、警报、事件处理程序、位置服务、查看天气、谷歌搜索引擎。客户关系管理系统。该项目确保服务的质量和速度。实施该系统提供了一种经济高效的机制,为顾客提供更好的用餐环境。我们正在使用 android 应用程序实现该系统。该应用程序减少了手动流程以及手动流程中的错误,还使用语音辅助提供了自动订购系统。
加速Python的简介。STEM领域中的样本问题和解决方案的计算方法。通用和特定于域的库和工具。数据多样性,分析和可视化简介。先决条件:计算机科学中MS的入学,MS/Ph.D。数据科学或教师的许可。不能同时获得CS 4630和CS 5630。
2独立研究员,北卡罗来纳州,美国摘要:本文详细介绍了Python在数据可视化中的能力。它检查了关键的Python库,例如Matplotlib,Seaborn和Plotly,提供了实用的例子,并突出了它们在各个领域的应用。该研究还解决了数据可视化的常见挑战和未来趋势,旨在为该领域的从业人员提供全面的指南。本文旨在提供有关使用Python进行有效数据可视化,解决基本原理,实际应用和未来趋势的全面指南。这项研究非常重要,因为它为Pythons数据可视化工具提供了实用指南,这对于数据科学家和研究人员做出知情,数据驱动的决策至关重要。关键字:Python数据可视化,Matplotlib,Seaborn,Plotly,数据分析技术
摘要 动机 在序列中寻找概率基序是注释假定转录因子结合位点 (TFBS) 的常见任务。有用的基序表示包括位置权重矩阵 (PWM)、双核苷酸 PWM (di-PWM) 和隐马尔可夫模型 (HMM)。双核苷酸 PWM 结合了 PWM 的简单性(矩阵形式和累积评分函数),但也加入了基序中相邻位置之间的依赖关系(不同于忽略任何依赖关系的 PWM)。例如,为了表示结合位点,HOCOMOCO 数据库提供了来自实验数据的 di-PWM 基序。目前,两个程序 SPRy-SARUS 和 MOODS 可以在序列中搜索 di-PWM。结果 我们提出了一个 Python 包 dipwmsearch,它为这项任务提供了一种原创且高效的算法(它首先枚举 di-PWM 的匹配词,然后立即在序列中搜索它们,即使它包含 IUPAC 代码)。用户可以通过 Pypi 或 conda 轻松安装,使用文档化的 Python 界面和可重复使用的示例脚本,从而顺利使用 di-PWM。可用性和实施:dipwmsearch 可在 https://pypi.org/project/dipwmsearch/ 和 https://gite.lirmm.fr/rivals/dipwmsearch/ 下根据 Cecill 许可获得。
QPy – 使用 Python 的量子电路模拟器 Anoushka Chaudhury 摘要 量子计算利用量子力学原理,有望使解决某些计算问题所需的时间呈指数级加速。虽然量子计算机的潜在能力已得到充分证实,但它们的实际实现面临着从可扩展性到退相干和噪声等重大挑战。本文介绍了 QPy,这是一个基于 Python 的量子电路模拟器,由我编写并设计,通过将量子门应用于量子位来跟踪模型量子计算机的量子态。通过执行必要的矩阵计算,该模拟器通过可视化底层数学来促进对量子算法的理解。该工具使研究人员能够有效地探索和实施各种量子协议,以测试和构建算法。 关键词:叠加、纠缠、量子计算、量子门 I. 简介 在解决计算密集型问题的过程中,量子计算已成为一个很有前途的平台。与以 0 和 1 的形式处理二进制信息的传统计算机不同,量子计算机利用量子比特或量子位,它们可以存在于叠加态中。量子位还利用了纠缠的量子特性。这些独特的特性使量子计算机能够比传统计算机更快地解决某些问题。然而,利用量子计算的力量需要克服巨大的挑战。量子系统本质上是脆弱的,容易因退相干和噪声而出错。此外,设计和实施量子算法需要深入了解量子力学和复杂的数学运算。在传统计算机上模拟量子系统需要大量资源,限制了量子算法和并行计算的可扩展性。为了应对这些挑战并促进对量子算法的探索,该项目引入了一个基于 Python 的量子电路模拟器。它使研究人员能够通过在量子门应用于量子位时准确跟踪量子态来模拟模型量子计算机的行为。通过在后台执行必要的矩阵计算,模拟器提供了量子算法数学基础的全面视图。
本课程是为希望使用技术提高交易技巧的任何人设计的,无论交易或编程方面的经验如何。它迎合了广泛的受众,包括:业余交易者进入股市。投资者旨在与Python进行回测策略。专家酌处交易者过渡到系统交易。初学者寻求改进结果的中级交易者。程序员探索交易世界。任何想在股票市场领先于技术进步的人。
i naveenrangasamy b then削弱了我在我在我的指导下,题为“使用python中使用数据科学的糖尿病预测”。在Sathyabama科学技术学院,一部分履行了
索引术语 - 设计,Agri Bot,Python,Pygame。引言农业部门内的机器人技术的交集迎来了变革性可能性的新时代,因为技术创新被利用以应对现代农业中不断发展的挑战。在这种范式转移的最前沿是为农业目的而精心设计的机器人。这项研究努力探究这些专业机器人的动态景观,探索它们对农业部门的深远影响。随着对可持续有效的农业实践的需求加剧了,对复杂的机器人解决方案的需求变得越来越明显。本介绍为对自主拖拉机,机器人收割系统以及杂草和害虫管理的创新方法的深入探索奠定了基础。此外,它深入研究了传感技术和数据分析的关键作用,强调了它们在优化决策过程中的重要性,以增强作物产量和资源管理。通过解决当前的挑战并设想未来的轨迹,这项研究试图增加围绕专门针对农业独特需求的机器人整合的持续对话。当我们开始进行这项探索时,总体目标是揭开农业机器人技术在重塑农业实践未来的有希望的潜力。文献调查Issam Damaj,et.Al [1]提出了一个智能农业系统(Agrisys)。agrisys主要集中在包括温度,湿度和pH的输入上。由于系统提供远程该系统还可以处理沙漠环境所特有的困难,例如灰尘,沙质土壤,持续的风,极低的湿度以及明显的昼夜和季节性温度波动。此外,该系统提供了改进的安全性,更快的干预措施和更现代的生活方式。
学习目标之后,您可以理解的研讨会,并可以在Python中使用编程的核心概念,可以自己解决简单的编程问题,并应用这些工具来分析和可视化您自己的数据集。这包括绘制数据集并计算一些统计措施。,但最重要的是:您知道从哪里开始以及如何加深和扩大您的编程技能。