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SMP2019_ECISA.rar
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SMP2019_ECISA.rar
SMP 2019, 图神经网络GNN最新理论进展和应用探索(表示学习分论坛).zip
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第八届全国社会媒体处理大会8月在深圳举行,在分论坛“表示学习”上三位学者沈华伟研究员、魏忠钰博士、杨成博士介绍了图神经网络的最新理论进展和应用探索。
SMP2020微博情绪分类数据集
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5星 · 资源好评率100%
SMP2020微博情绪分类数据集
网络表示学习_北京大学_2018SMP全国社会媒体处理大会
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4星 · 用户满意度95%
该文档是2018SMP全国社会媒体处理大会(哈尔冰)北京大学宋国杰老师的讲义网络表示学习,欢迎大学下载学习。
SMP准则在边坡稳定性分析中的应用
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基于SMP(Spatially Mobilized Plane)屈服准则,即考虑中间主应力对土体边坡稳定的影响,分析了边坡土体三维应力状态下的应力和抗剪强度问题,并建立了土体边坡稳定安全系数计算公式。并将该方法计算结果与目前常用的Mohr-coulomb强度准则等方法考虑土体边坡稳定性进行比较,表明采用该方法更加符合实际情况。
ECISA比赛.zip
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比赛项目源码
_SMP8634_2.8.0.1_dev.mips.tar.gz
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mrua_SMP8634_2.8.7.0_dev.mips.zip,development sdk
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TongLnk/Q8.1客户端
mrua_SMP8634_2.8.2.0_dev.mips.rar_AD9883.h_ad9883
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Type make to see available build targets.
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openGauss_3.0.0 轻量版(openGauss-Lite-3.0.0-openEuler-x86_64.tar.gz)适用于openeuler_x86_64
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象棋旋风引擎2008版。解压密码12345。
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Documentation SMP8634
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Booting ARM linux on SMP
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SMP2017_task1.rar
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人工智能-项目实践-用户画像-深度学习用于近日头条用户画像.zip
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-- data/ 原数据,参考SMP2018官网数据下载 -- models/ 训练的模型保存文件夹 -- results/ 最后的输出结果保存文件夹 -- data_helper.py 数据预处理过程,生成相应的文件 -- cnn_char.py 以字为单位的cnn网络...
smp.zip_SMp算法_smp_共振_压缩感知 图像
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用smp算法实现基于压缩感知的磁共振图像重构
YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图,自制visio文件,yolov8.vsds,需要的自取,在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt,需要创建的文件夹都以创建,方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客:https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果(附代码+数据集+原理介绍)
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用,这种模型最初是为了处理自然语言处理(NLP)任务而设计的,但由于其独特的架构和能力,它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是:Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制,这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码,Transformer
社交平台上经济类话题的文章热度信息,数据是真实的,但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见:https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许
行人跌倒数据集(VOC格式)
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SMP2019_ECISA.zip
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SMP2019_ECISA
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