XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System模式识别
学期-II Credit-30 Sr.没有课程代码课程LTPC 1。
概率理论的概述，线性代数，凸优化。简介：模式识别和机器学习的历史，模式识别和机器学习重点的区别。回归：线性回归，多元回归，逻辑回归。聚类：分区聚类，分层聚类，桦木算法治疗算法，基于密度的基于密度的聚类PCA和LDA：主成分分析，线性判别分析。内核方法：支持向量机图形模型：高斯混合模型和隐藏的马尔可夫模型贝叶斯方法的简介：贝叶斯分类，贝叶斯学习，贝叶斯最佳分类器，天真的贝叶斯分类器和贝叶斯网络..
Kechun Liu | 刘可淳
[5] Liu，K.，Mokhtari，M.，Li，B.，Nofallah，S.，May，C.，Chang，O.在：IEEE/CVF计算机视觉和模式识别会议论文集（CVPRW）。2021，pp。3766–3775。
第02章计算思维和算法
分解：分解是将复杂问题分解为较小的较小复杂部分。这些问题将接一个地解决，直到解决较大的问题为止。分解很重要，因为分别处理许多不同的步骤，而不是解决一个大问题可以使更快，更开放的解决方案（S），此外，它也可以提高效率，并可以使开发人员以更详细的方式看待问题。抽象：抽象是指仅关注相关和最重要的信息，而忽略了无助于开发的任何细节。忽略无关的特征对于达到所需的解决方案是有益的。模式识别：将问题分解为较小的较小复杂部分，下一步就是查看问题共享的相似之处。每个问题共享的这些相似之处将允许开发人员创建一个适用于许多问题的解决方案。模式识别将
Géraldin Nanfack、Paul Temple、Benoît Frénay。学习针对领域知识约束的定制决策树。模式识别，2023 年，142，页
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用深度学习算法对脑电信号进行自闭症谱系障碍分类
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种影响社交互动和沟通技巧的神经发育障碍。自闭症的诊断是研究人员面临的难题之一。这项研究工作旨在利用深度学习算法通过脑电图 (EEG) 揭示自闭症儿童和正常儿童之间的不同模式。脑信号数据库使用模式识别，其中提取的特征将经过多层感知器网络进行分类过程。执行分类的有前途的方法是通过深度学习算法，这是目前模式识别领域中一种众所周知且优越的方法。分类的性能衡量标准是准确性。百分比越高，意味着自闭症诊断的有效性越高。这可以看作是应用新算法进一步发展自闭症诊断的基础工作，以了解未来治疗的效果如何。
cmp 445-人工智能简介
表示基于逻辑的知识表示、专家系统、模式识别代理：问题求解作为搜索；搜索策略；广度优先、深度优先、统一成本、深度约束、满意度问题、回溯、搜索 CSP、约束传播 CSP 本地搜索。
多点定位技术概述 - ICAO
使用 24 位 S 模式识别地址和/或 12 位 A/C 模式识别码为所有配备 S 模式和 A/C 模式的飞机开发唯一轨迹。确定所有飞机（包括配备 S 模式的飞机）的 A/C 模式识别码，
人工智能发展历史与趋势——个人观点
AI领域（根据ACM分类） - 专家系统及其应用； - 自动编程； - 演绎和证明定理； - 知识表示的形式和方法； - 问题解决和条件搜索方法； - 机器人技术； - 自然语言理解和处理； - 计算机视觉、模式识别和场景理解； - 分布式人工智能；
