XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemTensorflow
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
Lucas A. Weissman
Languages: Python, Java, C, C++, Kotlin, SQL (PostgreSQL), JavaScript, HTML/CSS, R, TypeScript, Tailwind ML & AI Frameworks: TensorFlow, PyTorch, Keras, Scikit-learn, Hugging Face Transformers, OpenCV, Stable Diffusion Libraries: pandas, NumPy, Scipy，Matplotlib，Seaborn，Plotly Frameworks：烧瓶，fastapi，node.js，react，bunx。开发人员工具：git，docker，vs code，eclipse，android Studio。创意工具：虚幻引擎，搅拌器，无花果，Adobe Suite，Unity，OpenGL，Trix.js，Oculus SDK，Meta Quest。云与分布式计算：Spark，Hadoop。
使用LIDAR进行自主的实时对象检测...
该研究提出了三个关键的子问题：了解可靠对象检测的必要指标，探索当与摄像机/雷达信息结合使用时，LIDAR信息如何增强对象检测，并确定集成方法的限制。为了评估集成系统的有效性和鲁棒性，将在Kitti数据集中已经提供的各种情况下进行实验，考虑到不同的环境条件，照明变化和对象类型。实现阶段将利用在合适的硬件平台上运行的软件工具和库，包括Python和Tensorflow。道德考虑，数据隐私和同意将在整个研究中优先考虑。
Joshua Julian DamanikJoshua Julian Damanik
Robotics hardware : 2D/3D LiDAR, Depth camera, Sensors & actuators, NVIDIA Jetson, Raspberry, Arduino Robotics design : Solidworks, OnShape, Autodesk Fusion, Altium Designer Robotics software : ROS, Gazebo (Classic & Gz), Webots, Matlab Machine learning : PyTorch, Tensorflow, Reinforcement learning, Immitation learning, Time-series analysis Software development : Python, C++, Docker, Git, Linux, Javascript Web development : React, Node.js, SQL, AWS, Svelte, MongoDB, DynamoDB Language : English (TOEIC 970), Korean ( 한 국 어 능 력 시 험 6 급 ), Indonesian (Native)
如何简化嵌入式边缘 AI 应用程序开发
TI 灵活的软件架构和开发环境让您可以在任何地方训练模型，并使用您最喜欢的行业标准 Python 或 C++ 应用程序编程接口 (API)（来自 TensorFlow Lite、ONNX RunTime 或 TVM 和 SageMaker Neo with Neo AI DLR 运行时引擎）仅用几行代码即可将其编译并部署到 TI 硬件上。在这些行业标准运行时引擎的后端，我们的 TI 深度学习 (TIDL) 模型编译和运行时工具让您可以为 TI 硬件编译模型，将编译后的图形或子图部署到深度学习硬件加速器上，并从处理器获得最佳推理性能，而无需任何手动工具。
增强学习的基于旋转的旋转摆项目
实施，实验和结果38 5.1。软件实施38 5.1.1 TensorFlow 38 5.1.2 Pendulum驱动器38 5.1.3 Pendulum Environment 38 5.1.4 Raspberry Pi Software 39 5.1.5深钢筋学习39 5.2。硬件实现39 5.2.1带电机驱动器的Raspberry Pi 39 5.2.2带电机旋转编码器的Raspberry Pi 40 5.2.3 Raspberry pi搭配摆旋转旋转编码器40 5.3。实验实现和设置40 5.3.1环境40 5.3.2参数41 5.4。仿真结果42 5.4.1应用突然变化44
tffift-o q-$iun ql=i G-rrs E+.r{)
所需技能：具有嵌入式系统和微控制器（例如 Arduino、STM32 或 Raspberry Pi）使用经验。具有生物力学或以人为本的可穿戴设备设计背景。了解用于意图预测或控制优化的机器学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch）。了解软机器人中常用的气动驱动系统。具有使用 3D 打印或类似快速制造技术进行原型设计和测试的经验。具有意图识别算法（例如用于人机交互的机器学习或信号处理）使用经验。了解控制系统及其在软机器人中的应用。熟悉可穿戴系统中使用的常见传感器（例如 lMU、力传感器）和执行器。
开发用于筛查的人工智能聊天机器人
摘要 本文讨论了使用 PHQ-9 工具筛查工人抑郁症迹象的聊天机器人的开发。抑郁症是世界上最常见的精神疾病之一，初级保健的计算机化可以加强护理实践。人工智能是医疗保健计算机化的工具，可以提高服务的效率。该聊天机器人是使用机器学习和自然语言处理技术创建的，可以重现人性化的对话，为用户带来舒适感。聊天机器人进行筛查后，会提供反馈，指示公司内部或外部的帮助，并在发现生命危险的情况下，通知负责的医疗专业人员，以便提供紧急护理。对于聊天机器人项目，使用了 Python 语言、TensorFlow 框架和机器学习的 NLTK 库。关键词：抑郁症、健康、技术、人工智能、聊天机器人。摘要 本文讨论了使用 PHQ-9 工具筛查工人抑郁症迹象的聊天机器人的开发。抑郁症是世界上最常见的精神疾病之一，初级保健的计算机化可以加强护理实践。人工智能是医疗保健计算机化的一种工具，可以提高服务的有效性。该聊天机器人采用机器学习技术和自然语言处理技术创建，可重现人性化的对话，让用户感到舒适。聊天机器人进行筛查后，会提供反馈，指出需要在公司内部或外部提供帮助，一旦发现有生命危险，就会通知负责的卫生专业人员，以便紧急提供服务。对于聊天机器人项目，使用了 Python 语言、TensorFlow 框架和机器学习的 NLTK 库。关键词：抑郁症、健康、技术、人工智能、聊天机器人。
深度学习，以检测获得和非...
摘要这项研究是人工智能虚拟教练（AI-VT）项目的一部分，该项目旨在创建一个可以通过机器学习从文本中识别用户技能的系统。AI-VT是一种基于病例的推理学习支持系统可以生成专门适合用户需求的自定义练习列表。要达到此结果，必须优化第一个建议的练习的相关性，以帮助系统创建个性化的用户配置文件。为了解决此问题，该项目旨在包括初步测试阶段。作为通用工具，AI-VT被设计为适应任何学习领域。AI-VT的最新应用是在计算机科学领域，特别是在算法学习的基础上。AI-VT可以并且在其他学科中也将很有用。 使用Keras API和Tensorflow框架开发，该基于人工智能的工具涵盖了监督的学习环境，多标签文本分类技术和深层神经网络。 本文介绍并比较了在计算机编程和算法的背景下对两个不同数据集测试的不同模型的性能水平。 关键字：算法学习，深度学习，个性化学习，学生锻炼分析，文本分类，自然语言处理。AI-VT可以并且在其他学科中也将很有用。使用Keras API和Tensorflow框架开发，该基于人工智能的工具涵盖了监督的学习环境，多标签文本分类技术和深层神经网络。本文介绍并比较了在计算机编程和算法的背景下对两个不同数据集测试的不同模型的性能水平。关键字：算法学习，深度学习，个性化学习，学生锻炼分析，文本分类，自然语言处理。
创伤和紧急部门
i。在医疗保健环境中，最好在开发和部署机器学习模型方面的实践经验。II。 与大型数据集（最好是医疗或医疗保健相关数据）合作的良好记录。 iii。 能够熟练使用Python，R或类似语言。 iv。 使用机器学习框架的经验，例如TensorFlow，Pytorch或Scikit-Learn等。 v。数据预处理技术，模型评估和优化方法的知识。 vi。 熟悉云计算平台和用于数据存储和分析的工具。 vii。 强大的分析和解决问题的能力。 VIII。 出色的书面和口头交流技巧。 ix。 能够在协作，跨学科团队环境中有效工作。 x。 对医学术语和医疗保健系统的了解是一个加号。II。与大型数据集（最好是医疗或医疗保健相关数据）合作的良好记录。iii。能够熟练使用Python，R或类似语言。iv。使用机器学习框架的经验，例如TensorFlow，Pytorch或Scikit-Learn等。v。数据预处理技术，模型评估和优化方法的知识。vi。熟悉云计算平台和用于数据存储和分析的工具。vii。强大的分析和解决问题的能力。VIII。 出色的书面和口头交流技巧。 ix。 能够在协作，跨学科团队环境中有效工作。 x。 对医学术语和医疗保健系统的了解是一个加号。VIII。出色的书面和口头交流技巧。ix。能够在协作，跨学科团队环境中有效工作。x。对医学术语和医疗保健系统的了解是一个加号。