XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systempython
概述和Hysupp Python软件包
摘要 - 光谱像素通常是由于高光谱传感器的空间分辨率低，双散射和材料中材料中的亲密混合物的空间分辨率，因此材料的纯光谱（称为Endmerbers）的混合物。Unbiming估计像素内末端成员的分数丰度。根据末日的先验知识，线性混合可以分为三个主要组：受监督，半监督和无监督（盲人）线性脱节。图像处理和机器学习方面的进步很大程度上影响了Untriging。本文概述了高级和常规的乱码方法。此外，我们在三类的高级技术和常规技术之间进行了批评比较。我们比较了三个模拟和一个真实数据集上未混合技术的性能。实验结果揭示了针对不同的混合场景的不同混合类别的优势。此外，我们提供了一个基于python的开源软件包，请访问https://github.com/behnoodrasti/hysupp，以复制重新恢复。
使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。
气候变化和水文周期课程代码使用Python
课程描述：本课程探讨了现代人工智能基础上的概念和算法，深入研究了诸如游戏引擎，手写识别和机器翻译等技术的想法。通过动手进行项目，学生以Python语言获得了理论和动手高级编程，重点介绍了Advance AI库，以进行数据可视化，数据处理，计算机视觉和机器学习。当然，学生在机器学习的图书馆以及人工智能原则的知识中出现了经验，使他们能够设计自己的智能系统。学生还可以在参加本课程后完成Google AI认证。
使用Python应用机器学习
本课程的目的是为您提供对现代应用机器学习（ML）方法和管道的可靠介绍，这些方法和管道通常可用于机器和统计学习领域的从业者。特别是，您将使用线性和非线性方法来指导您通过端到端管道的构建。特别是，每种方法都将简要描述并伴随着用Python编写的实践摘要。在本课程结束时，每个参与者将能够将现代机器学习技术独立地应用于与经济学和社会科学有关的基本问题。
1 COMP7035 Python 用于数据分析和人工智能...
课程编号 预期学习成果 (CILO) 知识 1 解释 Python 的基本编程结构，包括变量、表达式、函数、控制结构和列表。 2 演示如何有效地应用 Python 来解决数据分析和人工智能领域的问题。 专业技能 3 实现和理解数据收集和分析的算法，以及各种与 AI 相关的应用程序。 日历 描述：本课程介绍 Python 脚本语言的基本编程结构及其在数据分析和人工智能中的应用。学生将通过这两个领域的一系列实践练习培养基本的编程和解决问题的技能。 教学和学习活动 (TLA)：
使用 Python 进行量子机器学习 - 电子书
Santanu Pattanayak 目前是高通公司研发部门的一名机器学习研究员，也是深度学习书籍《使用 TensorFlow 进行深度学习：用 Python 进行高级人工智能的数学方法》的作者。他拥有大约 12 年的工作经验，其中 8 年从事数据分析/数据科学领域。加入高通之前，Santanu 曾在 GE、RBS、凯捷和 IBM 工作。他毕业于加尔各答的贾达夫普尔大学，获得电气工程学位，并在印度理工学院 (IIT) 海得拉巴分校获得数据科学硕士学位。Santanu 是一名狂热的数学爱好者，喜欢参加 Kaggle 比赛，他在全球排名前 500 名。Santanu 在印度西孟加拉邦出生和长大，目前与妻子居住在印度班加罗尔。
fittest：Python中的进化机器学习
摘要。The -Fittest是一个新的Python库，专门研究使用进化优化方法的进化优化方法和机器学习方法。The -Fittest既提供了经典的进化算法和对开放访问中没有实现的这些算法的有效修改。在库的优点中是实施方法的性能，可访问性和易用性。 本文讨论了开发和领导项目的动机，并用使用示例描述了图书馆的结构，并与其他具有类似开发目标的项目进行了比较。 The-Fittest是使用现代代码分析和测试方法开发的GitHub和PYPI上的开源项目。 在撰写论文时，库的最新版本为0.2.3。在库的优点中是实施方法的性能，可访问性和易用性。本文讨论了开发和领导项目的动机，并用使用示例描述了图书馆的结构，并与其他具有类似开发目标的项目进行了比较。The-Fittest是使用现代代码分析和测试方法开发的GitHub和PYPI上的开源项目。在撰写论文时，库的最新版本为0.2.3。
曲线和python SDK
摘要。为教育目的编程人类机器人是一项艰巨的任务，对于初学者来说，经验很少。有几项研究可用，其中人类机器人（如NAO）被用于教育环境中，以移动，识别对象并进行类似人类的对话。这些研究通常包含第三方图书馆和先进的深度学习方法，因此很难遵循初学者。本文旨在作为使用ChoreGraphe和Python SDK对NAO机器人进行编程的人的启动指南。在这项研究中，NAO机器人使用机器人随附的可用组件来基于对话，运动，对象识别和避免障碍物的四个方案。本文着重于在此过程中通过考虑两种方法的优点和局限性在此过程中比较浮雕和Nao Python SDK。结果表明，曲线和python SDK都具有细微差别，其用法取决于用例。但是，对于刚起步的初学者来说，在不编写单行代码的情况下完成工作更容易完成。python，另一方面，对于低级功能很有用，并提供了更具灵活性。
ITP 216应用Python教学大纲
没有化妆检查（除了记录的医疗或家庭紧急情况外）。如果由于运动游戏或其他有效的原因，您将无法参加考试，则必须在考试之前与教练进行协调。您可以在离开期间与批准的大学人员一起离开之前参加考试，或者在接受考试的一周之内。如果您不参加考试，那么您将获得考试的0。如果您需要由学生可访问性（OSA）授权的住宿，请在考试前至少两周通知教练。这将使时间安排时间。
使用 Python 进行脑肿瘤检测
近年来，机器学习算法在图像识别任务中取得了巨大成功，与此同时，电子病历和诊断成像的使用也急剧增加。本综述介绍了应用于医学图像分析的机器学习算法，重点介绍了卷积神经网络，并强调了该领域的临床方面。在医学大数据时代，机器学习的优势在于，可以通过算法发现数据中重要的层次关系，而无需费力地手工处理特征。我们涵盖了医学图像分类、定位、检测、分割和配准的关键研究领域和应用。最后，我们讨论了研究障碍、新兴趋势和可能的未来方向。