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第242页 人工智能 关于人工智能的话题

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  ◎ 遥感影像语义分割难点对应解决思路
  ◎ 为什么梯度下降法对 GAN 的训练效果并不好？
  ◎ 深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵，精确率，召回率，特异度计算方法)——python代码
  ◎ ICASSP 2022 | 用于多模态情感识别的KS-Transformer
  ◎ 机动目标跟踪—当前统计模型（CS模型）扩展卡尔曼滤波/无迹卡尔曼滤波 matlab实现
  ◎ [深度学习论文笔记]使用多模态MR成像分割脑肿瘤的HNF-Netv2
  ◎ 视频分类Video-Swin-Transformer
  ◎ 人脸识别AdaFace学习笔记
  ◎ 人工智能 OpenCV
  ◎ DMSANet: Dual Multi Scale Attention Network
  ◎ 神经网络分类任务
  ◎ MindSpore易点通·精讲系列--网络构建之LSTM算子
  ◎ 详解用OpenCV的轮廓检测函数findContours()得到的轮廓拓扑结构(hiararchy)矩阵的意义、以及怎样用轮廓拓扑结构矩阵绘制轮廓拓扑结构图
  ◎ 【知识蒸馏2018】Knowledge Transfer via Distillation of Activation Boundaries Formed by Hidden Neurons
  ◎ 基于K-means车物未决案件聚类结果展示
  ◎ 《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》论文笔记
  ◎ 多层感知机（MLP）、全连接神经网络（FCNN）、前馈神经网络（FNN）、深度神经网络（DNN）与BP算法详解
  ◎ (轻量级自适应加权网络图像超分辨)阅读笔记
  ◎ 机器学习概念漂移检测方法（Aporia）
  ◎ Visual Studio 2022下载及配置OpenCV4.5.5
  ◎ [论文阅读] CA-Net: Leveraging Contextual Features for Lung Cancer Prediction
  ◎ TBCNN
  ◎ 【youcans 的图像处理学习课】总目录
  ◎ 分享本周所学——Transformer模型详解
  ◎ 深度学习——LSTM
  ◎ 《论计算机视觉技术》、《计算机视觉技术的发展及应用》知识点
  ◎ 自动驾驶算法详解(7)：特斯拉Tesla决策规划算法Planning解析上
  ◎ Python吴恩达深度学习作业12 -- 卷积神经网络的应用
  ◎ 基于BERT的新闻文本分类学习
  ◎ 深度学习参数初始化（一）Xavier初始化 含代码
  ◎ Pytorch深度学习和目标检测实战笔记
  ◎ RuntimeError: No such operator aten::cudnn_convolution_backward_weight
  ◎ 【水质预测】基于matlab模糊神经网络水质预测【含Matlab源码 1923期】
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  ◎ Single-Stage 6D Object Pose Estimation 论文详解
  ◎ 李宏毅机器学习笔记第12周_Recurrent Neural Network_2
  ◎ OpenCV中简单的滤波
  ◎ 循环神经网络RNN——Encoder/Decoder
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  ◎ LiSA激活函数
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  ◎ 结合 Swin-Transformer 的 LAVT: Language-Aware Vision Transformer for Referring Image Segmentation 论文笔记
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  ◎ 密度峰值聚类（Density Peak ClusterDPC）——Python实现
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  ◎ 【图像分割】2021-SegFormer NeurIPS
  ◎ Python+AI智能编辑人脸
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  ◎ HDR image reconstruction from a single exposure using deep CNNs阅读札记
  ◎ 基于长短期记忆网络(LSTM)的意见领袖对舆论风向的研究、网络暴力研究、LSTM情感分分类、意见领袖的影响力、神经网络实战、数据分析实战、蔡徐坤潘长江网络暴力事件、数据可视化实战、舆情研究
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  ◎ pix2pix：使用条件对抗网络的图像到图像转换
  ◎ FCN: Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
  ◎ 【层级多标签文本分类】融合标签层级结构的文本分类
  ◎ 目标跟踪算法分析（一）
  ◎ 卷积神经网络（CNN）
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  ◎ 基于注意力机制的图神经网络GAT的一些理解以及DGL官方代码的一些理解
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  ◎ TOWARDS FASTER AND STABILIZED GAN TRAININGFOR HIGH-FIDELITY FEW-SHOT IMAGE SYNTHESIS
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