E-lear

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: elearning不错的 NULL 博文链接：https://guidao.iteye.com/blog/483921
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: Calibration transfer and drift compensation of e-noses via coupled task learning The problems of instrumental variation and sensor drift are receiving increasing concerns in the field of electronic noses. Because the two problems can be uniformly viewed as a variation of the data ...
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: 787 Training for Pilots and Mechanics 波音787在线培训系统论文说明文档，主要通过在线门户实现对飞行员的在线培训
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: Predicting Human Decision-Making: From Prediction to Action security and games) to fully cooperative interaction settings (e.g., autonomous driving and personal robotic assistants). We explore the techniques, algorithms, and empirical methodologies for ...
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: Graph Algorithms: Practical Examples in Apache Spark and Neo4j By 作者: Mark Needham – Amy E. Hodler ISBN-10 书号: 1492047686 ISBN-13 书号: 9781492047681 Edition 版本: 1 出版日期: 2019-01-04 pages 页数: (217) Discover how graph algorithms can help you leverage...
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: Computer Vision Principles, Algorithms, Applications, Learning, 5th Edition By 作者: E. R. Davies ISBN-10 书号: 012809284X ISBN-13 书号: 9780128092842 Edition 版本: 5 出版日期: 2017-11-29 pages 页数: (900 ) Computer Vision: Principles, Algorithms, Applications, Learning ...
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: An Introduction to Laplacian Spectral Distances and Kernels then, we introduce the associated differential equations, i.e., the harmonic equation, the Laplacian eigenproblem, and the heat equation. Filtering the Laplacian spectrum, we introduce the Laplacian ...
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: 基于深度学习的高光谱图像空-谱联合特征提取由于高光谱遥感数据具有波段多、特征非线性、空间相关等特点, 提出一种基于深度学习的空-谱联合(SSDL)特征提取算法来有效提取数据中的空-谱特征。该算法利用多层深度学习模型--堆栈自动编码机对高光谱数据进行逐层...
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: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and Tensorflow 本书是PDF版本，还带目录链接，使用起来非常方便，希望能对学习Tensorflow的同学带来帮助。
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: SVM二分类的MATLAB实现是基于课程SVM原理内容写的SVM的底层实现，包括线性的和非线性采用核函数的。初学者，比较。。。
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: 机器学习手写笔记是机器学习课程的手写笔记，主要是帮助理解一下SVM等算法的原理吧，也供自己参考一下
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: PLA与改进的POCKET_PLA的MATLAB实现自己写的适用于线性可分的PLA分类算法和非线性的POCKET PLA算法，数据可以自己到UCI数据集里下载
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: 基于改进的特征提取网络的目标检测算法针对目标检测准确率低,物体位置不精准的缺点,设计了一种基于改进的特征提取网络的目标检测算法。首先将训练集进行数据增强;其次设计了一种双通道网络,用于目标检测算法Faster R-CNN的特征提取;最后在算法的预测部分,...
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: Tensorflow Machine Learning Cookbook 简明，通过很多例子，对tensorflow的功能介绍得很全面，学习Tensorflow的同学不要错过
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: 基于三维挤压激励模块的视频分类针对视频分类中时序特征的融合问题,将二维卷积神经网络中的挤压激励(SE)网络与三维卷积残差网络相结合,提出了新的三维挤压激励网络结构模块,该模块比直接转化而来的三维挤压激励模块多了一个时间维度系数,时间维度...
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